トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 443

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アルビノチカ6

機械学習の本を読もうとしたことがあるのですが、マスターするためではなく、ただ読み始めようとしただけで、とても無理でした。とても複雑で、このテーマを本当によく勉強するには、おそらく一生かかるだろうと実感しています。

そして、このウェブサイトのニューラル・ネットワークに関する記事から始めてみてください。検索にニューラル・ネットワークと入力するだけです。実例がないと理解しにくい。理論、例、理論、例、理論、例、このように学んできました。例えば、ペルセプトロンの作り方を読めば、あとは類推で簡単にできるようになります。
 
ミハイル・マルキュカイツ

今日は調子が悪いな...。TCが本当に間違っているのなら、彼女は大きなことをやっているのです。追加リターンのための有料化のようなもの。でも、こんな特殊なところから始めたいとは思いませんね:-)

どちらか、それが答えです、TSが動かなくなったので、もう一回やってください。でも、1週間ならまだしも......。一時的な不調で、将来的に十二分に報われるかのどちらかです。重要なのは、次に何が起こるか、でしょう？:-)


そうですね......あなたのnsは再教育とは、物語に合わせるということです。稼げるか稼げないかを理解するためには、多くのテストが必要です :)

私のは先々週、30％以上を出し、すべて完璧でした。先週は-7％、ボラティリティは無茶苦茶で、ノンファームの方向感もなかった。月曜日にもう一度トレーニングする予定です :)私は2ヶ月後に15分でトレーニングしています。

私は、主なものとして、3ヶ月の市場サイクルを発見しました。だから、2カ月で教えるんです。3ヶ月に一度くらい市場が変わって動かなくなるのは、テスターを見ればすぐにわかります。

また、取引中にすべての予測因子の状態を可視化することも有効です。例えば、フラットな状態ではNSのシグナルが頻繁に買いから売りに変わったり、その逆もありますね。そこで、いくつかの追加条件を導入するとよいでしょう。

私はまだ、2、3ヶ月勉強しながら1年以内に良い利益が出るようなNsを見つけることが出来ていないのです。結論は明白で、四半期ごとのサイクルです。これをどう克服するかは、今、アイディアがある。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

フォワードは映像の中にあるのでしょうか？

 
グレイル

映像に写っているのは前方ですか？

ハーフバック ハーフフォワード

中期的なサイクルが変われば、フォワードだろうがなんだろうが、いずれにしても稼げなくなることに違いはない。もっと頻繁に再教育すればいいんだけどね。どうすれば再トレーニングをせずにうまくいくのか、それが問題です :)スキャルパー方式で、世界的なトレンドに学習しない。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

結論は明白で、四半期ごとのサイクルです。


もし、log(price_0/price_-1)をとれば、この増分のACFは、もしサイクルがあるならば、非常によく示している。問題は、期間が可変で、四半期でないことです。

 
サンサニッチ・フォメンコ

log(price_0/price_-1)を取ると、この増分のACFは、もしサイクルがあるならば、非常によく示しています。問題は、期間が四半期ではなく、変動期であることです。


そうですね、変動的、つまり約3ヶ月（まあ、先物契約の期限＋季節性）、さらにこれらのサイクルがいつ出会うかわからない...ハーストのサイクルで実験したかったのですが、非常に複雑です：何かを修正する方法とそれをすべてどうするかということです)

そうそう、自己相関で、それもやってみると面白いかもしれませんね。

 
ヴィザード_。

http://radikal.ru/video/Rv6hGGmBVSZ


マンネリ化しているわけでもなく、このクオリティのモデルを作るのは大した問題ではありません。例えば、こんな感じです。05.01 OOSより。

* Sensitivity of generalization abiliy: 93.54838709677419%
* Specificity of generalization ability: 96.55172413793103%
* Generalization ability: 95.0%
* TruePositives: 58
* FalsePositives: 4
* TrueNegatives: 56
* FalseNegatives: 2
* Total patterns in out of samples with statistics: 120

そして、ここで05.01から06.19（流動性の変化）に仕事です パラメータはもちろんあまり良くありませんが、このTSは保留中の注文の信号よりも良い0.00100 pipsにのみ獲得しています。


 
マキシム・ドミトリエフスキー

そうですね......あなたのnsは再訓練をしているので、物語に適応しているのです。儲かるか儲からないかを見極めるには、かなりのテストが必要なのです :)

私のは先々週、30％以上を出し、すべて完璧でした。先週は-7％、ボラティリティは無茶苦茶で、ノンファームの方向感もなかった。月曜日にもう一度トレーニングする予定です :)私は2ヶ月後に15分でトレーニングしています。

私は、主なものとして、3ヶ月の市場サイクルを発見しました。だから、2カ月で教えるんです。3ヶ月に一度くらい市場が変わって動かなくなるのは、テスターを見ればすぐにわかります。

また、取引中にすべての予測因子の状態を可視化することも有効です。例えば、フラットな状態ではNSのシグナルが頻繁に買いから売りに変わったり、その逆もありますね。だから、何か付加的な条件を導入するのがいいと思うんです。

数ヶ月で教えても1年後には良い利益が出るようなNsは、まだうまくいっていない。結論は明白で、四半期ごとのサイクルです。これをどう克服するかは、今、アイディアがある。


ほとんどの場合、先物契約は3ヶ月間取引され、その後、流動性は次の契約に流れます。流れてくる過程で、ゲームのルールも変わりそうだし......。

 
マキシム・ドミトリエフスキー


ハーストのサイクルを試してみたかったのですが、何をどうねじ込めばいいのか、迷路のようです )

ハーストでは全く問題ありません。

rugarch::ARFIMAというパッケージです。分数微分はハースト。極めて希少。唾を吐くことができます。指定した増分で分数微分する必要は全くない。

 
ミハイル・マルキュカイツ

ほとんどの場合、先物契約は3ヶ月間取引され、その後、流動性は次の契約へと流れていく。流れてくる過程で、ゲームのルールも変わりそうだし......。

そうです、先物は過去3ヶ月間、つまり前回の有効期限の直前と直後に取引されるのです .さっき見て、どうにかしようと思っても無駄なんです。

マキシム（あるいは彼のシステム）は、当たり前のことに気がついた。

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