理論から実践へ - ページ 337

 
Alexander_K2:

それでも、実時間間隔はhttps://www.mql5.com/ru/forum/221552/page337#comment_7230221。

実際には、0は秒単位のタイムスタンプが変化しておらず、引用符が変化していることを意味します。(明らかに、これは1秒より速く受信した引用の時間を0に丸めたものです)。

また、離散度=1秒で作業しているので、その0が1に変換され、離散対数分布が得られましたが、これは正しいとは言えません。

追記

そしてまた、何 - 私は引用の流れに信じられないほど幸運で、私は意図せずに、私は良い行為をしているつもりで、私は全くお得な情報を持っていないようにひどく歪曲?これで終わり?

こんな短いインターバルでどうするんだ、とずっと思っていたのですが、どうですか?満足のいく結果が得られたとして、それが1秒以内の刻みを使っているとします。じゃあ、何?1日1〜3回のトレードで、実際のトレードにどう応用できるかを考える...。なぜ、これほどまでにティックデータが必要なのか?

まさに「国家主義者」について、いつも興味深く拝見しています!!!!ここで、私はあなたを「統計学」と呼ぶことにします。この人たちは、引用を非定常の時系列としか見ない人たちです。この分野の専門家が言うように、「分布」「分散」「マルコフの法則」「マルコフの法則ではない」といった言葉を使う人。

これであなたもSTATISTICS!!!!:-)

 
Alexander_K2:

ミーシャ、あなたは私たちの大切な人です。Erlangのフローを使ったこのゴミはすべてあなたのために書かれたものです。初期BPを150次のアーランフローに変換し、M15の価格のアナログを取得する。そのリターンをニューラル・ネットワークに入力する。ALL.

では、価格アナログとは何か、考えてみましょうか。通常の15分とどう違うのでしょう。あと、リターンって何なのか説明してくれ、みんな言ってるけど正直意味がわからない.........のか?

 
Alexander_K2:

ミーシャ、あなたは私たちの大切な人です。Erlangのフローを使ったこのゴミはすべてあなたのために書かれたものです。初期BPを150次のアーランフローに変換し、M15の価格のアナログを取得する。そのリターンをニューラル・ネットワークに入力する。ALL.

実は、私もマイケルと同じように、「なぜ、こんなことをするのか」という疑問を持っています。これ、どうしたらいいんだろう?

ティックは実際に必要ですが、トレードに入る前の最後の数十秒の間に。休息時間には、1日5〜10回の取引でも、1Fの既存情報には何も貢献しない。そして、たとえ精度が上がったとしても、その本当の用途は何も与えません。取引で得られるのは、±数パーセントの利益であり、それ以上ではありません。

ところで、最近投稿されたあなたのチャートでは、ティックもアーランも、その他多くのトリックもなしにできることがすでに目に見えています - そしてそれは何も影響しません。不必要な存在を引き寄せない(c)。

 
Alexander_K2:

現在の価格と前回の価格との差。これによって、どんなニューラルネットワークでも、一般に1つの入力で、次の電流値を非常に高い確率で予測する定常系列が生成されるはずだ。

さて、帰国子女がお世話になりました。シリーズが据え置きになることはないだろうけど。正規化されますが、静止しているわけではありませんし、もし次が高い精度で予測されるなら、少なくとも1時間足のタイムフレームで作業して利益を上げ、モデルを構築する十分な時間を確保すべきです。じゃあ、なんでダニが必要なんだ?

そして、帰国子女に媚びないことだ。あなたの言うような性能になるとは思えない。簡単すぎる。今頃は誰もが億万長者になっていることだろう...。

 
Yuriy Asaulenko:

実は私もミハイルと同じ疑問を持っています。これだけあって、何があるのでしょうか。

ティックは実は必要なのですが、トレードに入る前の最後の数十秒で休息時間には、1日5〜10回の取引でも、1Fの既存情報には何も貢献しない。そして、たとえ精度が上がったとしても、その本当の用途は何も与えません。取引で得られるのは、±数パーセントの利益であり、それ以上ではありません。

ところで、最近発表されたあなたのチャートでは、ティックもアーランもなくても大丈夫なことがすでに見えています。不必要な存在を引き寄せない(c)。

同意見です。市場にはバランスが必要だ!!!!TS全体の構築におけるシンプルさと複雑さの狭間で。単純すぎるモデルは、長くは機能せず、ランダムなものとして受け止められてしまうからです。複雑すぎると作業時間は長くなるが、作業性が悪くなる。必要な収益性の閾値を下回っている。大きすぎず、小さすぎず、そんなモデルを選ぶとよいでしょう。私の経験から導き出したこの結論・・・。

同じ学習ファイルを学習させると、複数のモデルが得られます。そして、いくつ選んでも、平均的な入力数と得られたモデル間の多項式サイズが 大きいものが勝つんです。一例として

1.4入力、多項式サイズ小

2.5入力多項式サイズ中

3.8入力多項式サイズ大。

多項目の大きさの比較は、モデル間で当然行われます。したがって、原則として、入力が5つで多項式サイズが中程度のモデル番号2が勝者となる。いくら入力の多いモデルを作ろうとしても(モデルはパラメトリックであるほど知的であるという理論から)、原則としてすべてフィードバックに統合されてしまうのです。

 
Alexander_K2:
もう一度言いますが、私は重大な間違いを犯しました。指数でフローを歪めてから、正しいフローを集め始めました。修正されることになります。

然様

ずいぶん前に、「目からウロコが落ちた」と言ったことがあります。

ティックを使う必要があるのは、ブローカー側に座ってHFTアービトラージを書いている人たちだけです。

勝てないんですよ、信じてください。

 
Alexander_K2:

現在の価格と前回の価格との差。これによって、どんなニューラルネットワークでも、一般に1つの入力で、現在の値の次に高い確率を予測する定常系列が生成されるはずである。

乱数発生器 でも定常的な系列が生成される。スレッドがまたユーモラスになりました、ばんざーい)
 
Mihail Marchukajtes:

同意見です。市場にはバランスが必要だ!!!!TS全体の構成におけるシンプルさと複雑さの狭間で。あまりに単純なモデルは、長くは機能せず、ランダムなものとして受け止められてしまうでしょう。複雑すぎると作業時間は長くなるが、作業性が悪くなる。必要な収益性の閾値を下回っている。大きすぎず、小さすぎず、そんなモデルを選ぶとよいでしょう。私の経験から導き出したこの結論・・・。

同じ学習ファイルを学習させると、複数のモデルが得られます。そして、いくつ選んでも、平均的な入力数と得られたモデル間の多項式サイズが大きいものが勝つんです。一例として

1.4入力、多項式サイズ小

2.5入力多項式サイズ中

3.8入力多項式サイズ大。

多項目の大きさの比較は、モデル間で当然行われます。したがって、原則として、入力が5つで多項式サイズが中程度のモデル番号2が勝者となる。私は、より多くの入力を持つモデル(理論的には、よりパラメトリックなモデルの方がより賢い)を得ようとしましたが、原則としてそれらはすべてフィードバックに統合されました。

そう、そんな感じでいいんです。ケルディッシュ研究所のセミナーで、複雑系の数理モデルについて議論したことがある。簡単に説明すると

シンプルなモデル - 説明が下手。

中程度の複雑さ - はるかに良い。

複雑性が高い - 不安定になるか、大きな利得が得られない。

つまり、プロセスモデルには、ある最適な複雑さと、それを超えてはいけない複雑さの限界があるのです。

 
Alexander_K2:
話を戻すと、なぜDocは時間間隔=ガンマ+コシのティックジャンクで0を取得し、私のクリスタルクリアな2次フローは自由自在にハッピーなのでしょうか?なんといっても、これが肝心なのだ、諸君!!!!そして、あなたはそれを泥の中に投げ込もうとしている。

当てましょうか?

理論的な考察や検索では、プロセスの物理学や「ニュアンス」を言うことは忘れ去られています。DDEを使用して信頼性の高いダニ解析を行うには、まず、ダニとは何か、ダニはどのように、何から構成されているか(最小プロセスモデル)、何を数えるのか、その理由、DDEとは何か、どんなモードで機能するか、データの損失はあるか、時間間隔の選択方法とその理由、といった質問に答える必要があります。その他にもいろいろあります。中間結果を確認する方法は、なぜか問題外...。

あなたの「澄んだ流れ」は、s2 s3 s15に近いアナログなものです。フラクタル指標とでもいうのでしょうか、異なるフレームが相互にどのように自己相似的であるかを示すものです。

むしろ珍妙なスレッドがマナーを守るためには、何を根拠に、なぜ、何のためにやっているのか、という明確な導入が必要なのです。今のところ、一番役に立っているのは、批評とレアな文献ですね。

 
Maxim Kuznetsov:

今のところ、最大のメリットは、不十分な対応による批判と、時折の言及にとどまっています。

ここでの批判は無意味です。彼らは正気じゃない)

もう黙ってようね。疲れました、正直言って。