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 572

 
ドミトリー・フェドルチェンコ

大きな預け入れを小さな預け入れに分ける。1つの口座で取引を行い、他の口座でコピートレードを行う)

独創的である。
 
Alexander_K2 です。
天才です。
特に先物で))
 

モデルのはめ込み方 :))

現在の増分で、一番下の学習済みモデルは、2本です。

ペアの現在の増分は入力に与えず,モデルを学習させる(出力に与える).

私はなぜか記憶力が良いので、今度は未来予知をしなければならない


 
マキシム・ドミトリエフスキー

モデルのはめ込み方 :))

現在の増分で、一番下の学習済みモデルは、2本の木です :) 20本の木を設定すると、1分の1になります。

なぜか完璧に記憶しているので、今度は未来予知をしなければならない。


本当によく覚えています。ちょっと質問なのですが、インクリメントは未来と関係があるのでしょうか?断言はできないが、そうではないと思う。

ところで、フラットノードのインクリメントが大きい理由がよくわからないのですが、これは何か別の意味があるのでしょうか?

 
ユーリイ・アサウレンコ

思い出というのは本当に素晴らしいものです。ただ、問題は、インクリメントは未来と関係があるのか、ということです。そうとは言い切れませんが、そうではないような気がします。

ところで、平らな頂点に大きな増分がある理由がわからないのですが、増分は別の意味なのでしょうか?


この場合、増分は例えば55のように遅延している...そのため、非正規に分布し、平らな頂点が大きくなることがある。

さて、何が出てくるか......将来性があるのかないのか、研究してみないとわかりませんね。

森がこんなに揺れてるなんて...もう半日も誤差が見つからない、正解のような気がする :)

 
マキシム・ドミトリエフスキー

50などラグを持った増分がある...だから異常に分布するのだ

あるのかないのかわからない、再調査を行うべき

Lag - モメンタムのようなものでしょうか?
 
ユーリイ・アサウレンコ
勢いみたいなものでしょうか。

まあ、隣接するバーの増分を取るのではなく、例えばclose[0]/close[55]のような感じです。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

モデルのはめ込み方 :))

現在の増分で、一番下の学習済みモデルは、2本です。

ペアの現在の増分は入力に与えず,モデルを学習させる(出力に与える).

なぜか未来を予測したい。



何でもから何でもの増分を含め、様々な予想屋と半年間格闘していたのです。そして、さまざまなモデルを使い分けました。そしてRF、SVM、MLP...。シニアタイムにも挑戦し、M1まで下がりました。検証用サンプルで達成できた最大精度は53%、トレーニング用サンプルでは100.0%でした。これでは取引になりません。利益を出すためには、最低でも57%の精度が必要なんです。手が曲がっているのか、それとも何か別のものなのか。より良い結果を得られた方はいらっしゃいますか?ちょっと気になったので。

 
ドミトリー・フェドルチェンコ

何でもから何でもの増分を含む、様々な予測因子で6ヶ月間拷問される。そして、さまざまなモデルを使い分けました。そしてRF、SVM、MLP...。シニアタイムにも挑戦し、M1まで下がりました。検証用サンプルで達成できた最大精度は53%、トレーニング用サンプルでは100.0%でした。これでは取引になりません。利益を出すためには、最低でも57%の精度が必要なんです。手が曲がっているのか、それとも何か別のものなのか。より良い結果を得られた方はいらっしゃいますか?ただ、不思議なのは


まだ、そういうふうには到達していないのですが...いろいろなバリエーションを作っているので...いろいろなバリエーションに目を通さないといけないですね。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

まあ、増分は隣接するバーから取るのではなく、例えばclose[0]/close[55]のような感じです。

つまり、勢いのようなものです。それが尾を引くというわけです。
理由: