Модели, используемые для прогнозирования ситуации на финансовых рынках в условиях нестабильности (волатильности). Когда ситуация на финансовых ранках нестабильна и характеризуется высокой изменчивостью значений различных показателей (курсов валют, акций, биржевых индексов, ставок по кредитам и т.д.), имеет место изменчивость дисперсии на...
見えない戦士の皆さん、こんにちは。
ニューラルネットワークのFXロボットはまだ誰も作っていないのですか？
もうやったと思います。でも、多通貨ロボットという 形で。
ドル買い、ユーロ売りの計算をします。
ニューラルネットワークロボットはすでに誰もが持っているが、持っていない人は希望を持って楽しませてもらっている。
計算を証明できるのか？
それとも、中央銀行よりお金を持っているのですか？なんでみんなGARCHに興奮してるのかわからないんだけど？
GARCHについて、どなたか結果をご存知の方はいらっしゃいますか？
この時点で、FXを含む金融市場におけるGARCHの適用に関する何百もの出版物のリンク（このスレッドに掲載されています）を再掲載することができます。
そして、あなたは、まあ、空虚な言葉以外に何ができるのか......。
PS.
私は、意思決定の一部にランダムフォレストを 使用したEAを実用化しています。
1年前、私はこのアドバイザーとPAMMに招待された - 沈黙。
だから、ボロ布を仕入れて、ボロ布の中で、静かに、掲示板もなく。
プロバイダ
GARCHは他のものと同じで、私の趣味であり、誰も理解できないでしょう。まるで人生で何か別のことを成し遂げたかのように、それをマスターしているのです。その後、MO、記事、アドバイザー、本...。それで、私は自分の人生を生き、みんなにアドバイスをしているのです。そうでなければ、すべての生地が、生地が...。は惨めです。
なんでみんなGARCHに興奮してるのかわからないんだけど？
GARCHについて、どなたか結果をご存知の方はいらっしゃいますか？
この時点で、FXを含む金融市場におけるGARCHの適用に関する何百もの出版物のリンク（このスレッドに掲載されています）を再掲載することができます。
そして、あなたは、まあ、空虚な言葉以外に何ができるのか......。
PS.
私は、意思決定の一部にランダムフォレストを使用したEAを実用化しています。
1年前、私はこのアドバイザーとPAMMに招待された - 沈黙。
だから、ボロ布を仕入れて、ボロ布の中で、静かに、掲示板もなく。
プロバイダ
GARCHは他のものと同じで、私の趣味であり、誰も理解できないでしょう。まるで人生で何か別のことを成し遂げたかのように、それをマスターしているのです。その後、MO、記事、アドバイザー、本...。それで、私は自分の人生を生き、みんなにアドバイスをしているのです。そうでなければ、すべての生地が、生地が...。は惨めです。
以下は計算式です。
https://basegroup.ru/community/glossary/garch-mod
ブランチを立ち上げて取り組む。取り組むべきことはたくさんあります。私を信じてください。しかし、愛車のRで無心にアイドルランをするのではなく、頭を使って仕事をしなければならないのです。
仕事をしろ、そうすれば、ほら、知識のある人たちがやってくるだろう。
以下はその計算式です。
https://basegroup.ru/community/glossary/garch-mod
ブランチを立ち上げて取り組む。取り組むべきことはたくさんあります。私を信じてください。しかし、愛車のRで無心にアイドルランをするのではなく、頭を使って仕事をしなければならないのです。
仕事を始めると、ほら、知識のある人がやってくる。
これは子供の遊びです。実際の通貨ペアで結果を出した、もっと本格的な出版物もあります。
フィッティングパラメーターに関するダムワークの話です。3つのグループに分かれています。
それぞれ、多少のバリエーションがあります。あるグループにうまく合わせると、他のグループには合わせられなくなるのです。
ただ働けばいい、それが私の仕事です。
オーバーフィッティングを理解する：教師あり学習における不正確なミーム
良い記事ですね。私も同じようにモデルのオーバーフィッティングに苦労しています。
ただ、FXの場合は、トレース・テストするデータをランダムではなく、連続したチャンクで分割しています。
例えば、テーブルが100行ある場合、10ファウルで10個のモデルを学習させます
1) 11～100行目でトレーニング、1～10行目でテスト
2）トレーニング1～10、31～100、テスト11～20
3）トレーニング1～20、41～100、テスト21～30
など
その結果、テスト結果はベクトルにまとめられ、必要な値と比較されるのです
以下は、atacheでの例です。
クロスバリデーションのファウル数は多いほど良いが、モデル作成に多くの時間を費やすことになる。
良い記事ですね、私も似たような感じでモデルのオーバーフィッティングに悩んでいます。
例えば、テーブルが100行ある場合、10ファウルで10個のモデルをトレーニングします。
1) 11-100行目でトレーニング、1-10行目でテスト
2) 1-10と31-100でトレーニング、11-20でテスト
3) 1-20と41-100でトレーニング、21-30でテスト
etc.
結果として、テスト結果を一つのベクトルにまとめ、それを要求値と比較するのです。
以下は、atacheでの例です。
クロスバリデーションのファールは多ければ多いほど良いのですが、モデル作成にも時間がかかってしまいます。
MOの嫌なところは、入力商のニュアンスが考慮されていないところです。最大のポイントは、ノイズとなる予測因子とターゲットに関連する予測因子を切り分けることです。これは、入力データの統計的特性を完全に無視したものである。何度も書いていますが、この掲示板の誰よりも知っているはずです。あなたのためではなく、他の人のために書いているのです。
非定常時系列は 予測できない、というGARCHの考え方がとても印象に残っています。そこで、元の時系列に非定常性を識別し、それをモデル化することから始める。
オリジナルシリーズよりずっといい。
残っている。
モデリングを始めましょう。ラグアーチには、トレンド、GARCH（ボラティリティ）、このボラティリティの分布という、直接的には3つの独立した部分があるのです。
このやり方には何かあると思うんです。そして、金融系列のGARCHに関する論文数は、MOに比べて膨大であることも驚きです。なぜ？
これは子供の遊びです。実際の通貨ペアで結果を出した、もっと本格的な出版物もあります。
パラメータを合わせるのがおぼつかないという話です。3つのグループに分かれています。
それぞれ、多少のバリエーションがあります。あるグループにうまく合わせると、他のグループには合わせられなくなるのです。
そのために努力する、それが私の仕事です。
ほら...「子供の遊び」だと切り捨てる...。しかし、これは単なる数式の固定化であり、それ以上のものではありません。"バブリー "さもありません。
しかし、あなたは「実際の通貨ペアで結果を出した、より深刻な出版物」についても言及しています。でも、使いこなせなかったんですね。とはいえ、これらの「ずっと深刻」なものは、呆気なく嵌ってしまうだけだということは、もうお分かりでしょう。この理解は、すでに良い結果であり、知の道を進んでいる証です。
もっともっと深刻なこと」にこだわってぐるぐる回るのではなく、こうした「もっともっと深刻なこと」の枠組みから抜け出すために、頭を働かせてくださいということなのです。
ほら...すぐに「幼稚なお喋り」と切り捨てる...。しかし、これは単なる数式の固定化であり、それ以上のものではありません。"バブリー "さもありません。
しかし、あなたは「実際の通貨ペアで結果を出した、より深刻な出版物」についても言及しています。でも、使いこなせなかったんですね。とはいえ、こうした「ずっと深刻」なものは、呆気なく収まってしまうことは、もうお分かりでしょう。この理解は、すでに良い結果であり、知の道を進んでいる証です。
もっと深刻なこと」にこだわって堂々巡りをするのではなく、こうした「もっと深刻なこと」の枠組みから抜け出すために、頭を働かせてくださいと言っているのです。
オレグ！
昔は真面目に書いていたのに、今はこんな感じで、まあ、何もないんですけどね。
すみません。
オレグ！
昔は真面目に書いていたのに、今はこんな感じで、まあ、何もないんですけどね。
申し訳ございません。
どうやら遊び足りないようだ、まだぐるぐる回っていないようだ...。
涙が出そうです...。
言わないんですね :)リジェクト率が高い。私の要求は多くの人にとって法外なものです。私はラリー・ウィリアムズの下で働いていますが、ラリーは負けトレードがありません。MLではこれは達成できませんが、異なるトレードホライズンを持つ投資家の異なるグループの動機を理解することで達成できます。そのために私はMLを必要としています。