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 968

[Aleksey Vyazmikin]

サンサニッチ・フォメンコ

プログラミングでは、便利なもの、機能的なものよりも、より便利なものを選ぶことが非常に多いのですが、極端に疑問のあるものを選んで水増しすることはNGです。

どのような利便性があり、ここでラトル - 再びモデルが（あなたが別々にロードした場合）構築されたものを読んで、同様の読み取らない面白いながら、テストモデル用のファイルを読み取ることを拒否した - そしてあなたは彼が間違っていたかを理解することはできません。

まあ、マルチスレッドで苦労しているんですよ、メモリが足りなくて。そこに何かの変換方法の記事が あったのですが、使い方がよくわかりません...。

[СанСаныч Фоменко]

マキシム・ドミトリエフスキー：

SanSanych、そこでのディストリビューションの唯一のソースは、pythonのウェブサイトです :)

統計や機械学習には、IPythonやanacondaの拡張機能を使用します。opendatascienceのロシア語コミュニティや、Yandexの動画をご覧ください。Rのことを全く知らないのです。では、何をもって規格とするのか。pythonを試してみて、自分なりの意見を形成し、比較してみてください。それに、おっしゃるようにpythonを知っていれば、統計だけでなく、必要に応じて他のこともできるようになります。

言語使用統計については、より権威のある他の資料もあります。私は、定期的にそれらの情報源を引用しています。

私は統計に関するいくつかのニュースフィードを持って います - Pythonの近くにいないので、それを勉強する動機もありません。一方、Rテキストは規則的なものです。

このサイトでは、私がRファンであると誤解されているようです。私は、どのプログラミング言語も、特にRも好きではありません。私にとってプログラミング言語はツールです。しかし、私はこのサイトで統計学に特化した、トレーダーのたまり場を企画することにとても興味があり、「グラフと統計のシステム」としてのRは、この興味から派生しています。そして、私はこのサイトで統計のために時間を費やしており、Rはこの分野での私の考えを絶対的に正確に表現しており、それ以上ではありません。

[Maxim Dmitrievsky]

サンサニッチ・フォメンコ

言語使用の統計を取るには、より権威のある他の資料があります。私は定期的にこれらの情報源から情報を引用しています。

統計に関するニュースフィードをいくつか持っていますが、Pythonはどこにもないので、勉強する動機がありません。一方、Rテキストは規則的なものです。

このサイトでは、私がRファンであると誤解されているようです。私は、どのプログラミング言語も、特にRも好きではありません。私にとってプログラミング言語はツールです。しかし、私はこのサイトで統計学に特化した、トレーダーのたまり場を企画することにとても興味があり、「グラフと統計のシステム」としてのRは、この興味から派生しています。そして、私はこのサイトで統計に時間を費やしていますが、Rはこの分野の考えを絶対的に正確に表現しており、それ以上のものではありません。

いいえ、意見はありません。

私はプログラマーでは全くなく、ただ自分のために陽気なだけなので、一番気に入ったものを自分の感覚で書いているだけなのです。だから、好きだったということです。

このコネクタは、あなたが持っているように、私も注文しなければならないでしょう、私は上に行くなら。非定常性は統計的手法では殺せず、神の摂理と裁定取引や夜間取引のような高度に専門化した戦略でしか殺せないことは、誰もがわかったことなので、今のところあまり気にはしていません。

[СанСаныч Фоменко]

アレクセイ・ヴャジミキン

どのような利便性は、ここにあるラトル - 再びテストモデル用のファイルを読み取ることを拒否し、面白いことは、それがモデルが構築されたものを（あなたが別々にロードした場合）読み取ることであり、同様のものを読んでいない - そして、あなたは彼が間違っているのか理解することはできません。

まあ、マルチスレッドで苦労しているんですよ、メモリが足りなくて。そこに何かの変換方法の記事が あったのですが、まだ使い方がよくわかりません...。

ここ数ヶ月だけ、ガラケーを使っていますが、自分の考えを確認するのに非常に便利で、全く問題ありません。予測変数の初期準備については、Rでスクリプトを書いて.RDataに保存し、このファイルをrattleにロードするのが便利です。

マルチスレッドはここから 全コアや隣接するコンピューターにも負荷をかけることができます。

PS.

英語学習についてのアドバイス。自己鍛錬と文法の基礎知識に基づいて、とんでもなく簡単に学ぶことができるのです。

0.約4×5cmの紙片を用意する。

1. 任意の文章の段落を取り、それを翻訳する。新しい単語は、片面が英語、もう片面がロシア語の別紙に書き出します。

2.一日に何度も、この紙切れを、イギリス側とロシア側の両方から見てください。

3.これは定期的に行う必要があります。

4.2週間もすれば、1日に50語まで暗記できるようになります。

5.英語を流暢に読むのに必要なのは、数千語の単語だけです。

2、3ヶ月もすれば、英語は問題なく、ロシア語でも英語でも、単語の意味の問題が前面に出てくるようになります。

[СанСаныч Фоменко]

マキシム・ドミトリエフスキー

私たちが皆知っているように、非定常性は統計的手法では殺すことができず、神の摂理と裁定取引や夜間取引などの高度に特殊な戦略によってのみ殺すことができるのです。

非定常性に関してなら、膨大な数の出版物があり、主流はGARCHです。高頻度取引からデイトレーディングまで、あらゆる場面で。

[Maxim Dmitrievsky]

サンサニッチ・フォメンコ

非定常性ということであれば、膨大な数の論文がありますが、主流はGARCHです。高頻度から日中まで、あらゆる場所で。

記事は見たことあるけど、リアルからのチャートは見たことないなぁ :)

[СанСаныч Фоменко]

マキシム・ドミトリエフスキー

記事は見たが、現実の世界からのチャートは見ていない :)

さて、どうしたものか...。以前、S&P500の全銘柄のGARCH変量に関する記事を目にしたことがある。

理想的なTSはGARCH+MOだと思います。GARCHは特に興味深いモデルで、ギャップをカバーしてくれます。

[Vladimir Perervenko]

マキシム・ドミトリエフスキー

改めて、Rは私には向かないと確信しました :) 構文はほとんどハイライトされず、コードは読めず、エラーはほとんどハイライトされません。コードそのものや言語が美的感覚に欠ける

反論はこちら

そう、pythonでは5行だったアルゴリズムを3行で学習できる、ただそれだけです。Pythonでの可読性はもっと良くなると思います。MOパッケージの利点がわからない、全部同じだ。

例を示してください。私はRstudioでこのようにしています/すべてはユーザーの好みに合わせて微調整しカスタマイズ可能です

#--function-------------------------
 evalq({
  import_fun("InformationValue", optimalCutoff, CutOff)
  import_fun("InformationValue", youdensIndex, th_youdens)
  GetThreshold <- function(X, Y, type){
    switch(type,
           half = 0.5,
           med = median(X),
           mce = CutOff(Y, X, "misclasserror"),
           both = CutOff(Y, X,"Both"),
           ones = CutOff(Y, X, "Ones"),
           zeros = CutOff(Y, X, "Zeros")
    )
  }
}, env)

そして、エラーは即座に表示されます。

何度も聞きますが、控えめに書いて、使い方がわからないものは評価しないでください。

基本を学ぶ。

グッドラック

[Maxim Dmitrievsky]

ウラジミール・ペレヴェンコ

例を示してください。Rstudioに搭載しています／すべてユーザーの好みに合わせて微調整しています

そして、エラーは即座に表示されます。

私は何度も「使い方がわからないものは評価しない」という謙虚な姿勢で臨むようお願いしてきました。

基本を学ぶ。

グッドラック

このエディターは、どんなカラースキームでも醜く見えるし、言語もそうです。

python、IDE vscode、jupiter notebookのコードを見たことがあると思います。

[Vladimir Perervenko]

マキシム・ドミトリエフスキー

SanSanych、そこでのディストリビューションの唯一のソースは、pythonのウェブサイトです :)

統計や機械学習には、IPythonやanacondaの拡張機能を使用します。opendatascienceのロシア語コミュニティやYandexのビデオをご覧ください。Rのことを全く知らないのです。では、何をもって規格とするのか。pythonを試してみて、自分なりの意見を形成し、比較してみてください。それに、おっしゃるようにpythonを知っていれば、統計だけでなく、必要に応じて他のこともできるようになります。

また、インタプリタ型言語ですが、完璧にハイライトされ、スクリプトを起動した後だけでなく、その場で構文をチェックし、さらにコードフォールディング、メモ帳、その他のグッズをたくさん備えています。

バカにバカを重ねる。

1.Pythonのパッケージ/モジュールは、同じ名前のパッケージをpip install / conda installで読み込むことができますが、中身が全く一致しない場合があります。そして、この perl の「そこでの配布物の唯一のソースは python サイトです :)」は、anals に入れるべきでしょう。

2.IPythonもanacondaもMOの拡張機能ではありません。前者はライン/ブロックコード実行が可能な簡易エディタであるのに対し、anacondaはパッケージ管理システム（リポジトリのようなもの）で、PythonだけでなくRも利用できます。

知識をひけらかしたいなら、持てばいい。そうでなければ、アマチュアリズムを発揮することになります。

謙虚であれ。