트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1381

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유리 아사울렌코 :

예, 그 사람이 아니라 Aleksey Vyazmikin . 잘못된.

규모는 물론입니다. 하지만 그렇다고 해서 가격이 책정되는 것은 아닙니다.)

오래 전에 나는 가격이 f-I가 아니라는 결론에 이르렀고 전혀 이해하지 못했기 때문에 최소한 변형은 정보 손실이 있고 그뿐이며 결과적으로 결과가 악화됩니다

여기에 스케일링 문제가 있습니다. 문제를 해결할 수 없습니다. 아이디어가 없습니다. 뭔가 힌트를 줄 수 있습니까?
 
막심 드미트리예프스키 :

오래 전에 나는 가격이 f-I가 아니라는 결론에 이르렀고 전혀 이해하지 못했기 때문에 최소한 변형은 정보 손실이 있고 그뿐이며 결과적으로 결과가 악화됩니다

여기에 스케일링 문제가 있습니다. 문제를 해결할 수 없습니다. 아이디어가 없습니다. 뭔가 힌트를 줄 수 있습니까?

원시 스케줄을 씹으려 했나?

10년 후에 도움이 될 것입니다.)))

 
막심 드미트리예프스키 :

오래 전에 나는 가격이 f-I가 아니라는 결론에 이르렀고 전혀 이해하지 못했기 때문에 최소한 변형은 정보 손실이 있고 그뿐이며 결과적으로 결과가 악화됩니다

여기에 스케일링 문제가 있습니다. 문제를 해결할 수 없습니다. 아이디어가 없습니다. 뭔가 힌트를 줄 수 있습니까?

코드에서 고양이. 요전에 발표했는데, 국회에 제출하기 전에 스케일링을 한다는 선이 있습니다.

 while i < LenHist:
    x = []
     for j in range( 0 , 20 ): #Подготовка данных для НС
         x.append((SD.history[i-j][c.c]/SD.history[i][c.c]- 1 )* 1000 )

     out = MLP.Predict([x]) # запрашиваем прогноз НС
     if out >= 3.0 :
        i = Long(i)       
        tmp.append( 'L' )
    elif out <= - 3.0 :
        i = Short(i)        
        tmp.append( 'S' )
    i += 1

국회의 경우 약 20개 입력. 계수(1000) m.b. NS가 좋아하는 모든 것. 이 같은.

 
유리 아사울렌코 :

코드에서 고양이. 요전에 발표했는데, 국회에 제출하기 전에 스케일링을 한다는 선이 있습니다.

국회의 경우 약 20개 입력. 계수(1000) m.b. NS가 좋아하는 무엇이든. 이 같은.

따라서 이것은 얻은 20 증분에 1000을 곱한 것입니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

따라서 이것은 얻은 20 증분에 1000을 곱한 것입니다.

어떤 증분? 이것은 가격의 조정된 순서입니다(이 경우 닫기). 시리즈의 모든 비율은 변경되지 않습니다.

 
나누다

SD.history[ij][cc]/SD.history[i][cc]

i번째 i번째 종가는 수익률입니다.

1에서 20 사이의 지연으로 20개의 수익을 얻은 다음 어떤 이유로 1000을 곱합니다.
 
막심 드미트리예프스키 :
공유하다

SD.history[ij][cc]/SD.history[i][cc]

i번째 i번째 종가는 수익률입니다.

1에서 20 사이의 지연으로 20개의 수익을 얻은 다음 어떤 이유로 1000을 곱합니다.

반품은 잘 모르겠습니다. 이 용어를 모릅니다.)) 이것은 좌표계를 0으로 옮기고 스케일링하는 간단한 작업입니다.

우리는 1000을 곱하여 국회에서 입력할 때 숫자가 정상 규모(작지 않음)가 되도록 합니다. )) 원하는 계수를 dynam에 따라 설정합니다. 입력 범위 NA 또는 숲.

 
유리 아사울렌코 :

반품은 잘 모르겠습니다. 이 용어를 모릅니다.)) 이것은 좌표계를 0으로 옮기고 스케일링하는 간단한 작업입니다.

우리는 1000을 곱하여 국회에서 입력할 때 숫자가 정상 규모(작지 않음)가 되도록 합니다. )) 원하는 계수를 dynam에 따라 설정합니다. 입력 범위 NA 또는 숲.

어떤 종류의 지연(지연)이 있는 가까운 가격으로 한 가격을 나눌 때 이것이 수익입니다. 주어진 시차에 따른 가격 증가

 
막심 드미트리예프스키 :

어떤 종류의 지연(지연)이 있는 가까운 가격으로 한 가격을 나눌 때 이것이 수익입니다. 주어진 시차에 따른 가격 증가

거기에서 전체 시리즈는 Close(0)로 나뉩니다. 시리즈의 영점은 항상 1입니다. 모든 샘플에 대해 단일 스케일로 가져옵니다. 시리즈 1의 각 구성원에서 빼서 시리즈를 원점으로 옮깁니다. 범위를 HC 입력과 일치시키려면 배율 인수(1000)를 곱하십시오.

아니요, 싫어요, 사용하지 마세요.)

 
유리 아사울렌코 :

거기에서 전체 시리즈는 Close(0)로 나뉩니다. 시리즈의 영점은 항상 1입니다. 시리즈의 각 구성원에서 1을 뺍니다. 시리즈를 원점으로 옮깁니다. 범위를 HC 입력과 일치시키려면 배율 인수(1000)를 곱하십시오.

아니요, 싫어요, 사용하지 마세요.)

Nene, 나는 이것이 반환이라는 것을 말하는 것입니다. -1 대신 log()를 넣을 수 있습니다. 동일한 일이 발생할 것입니다. 로그 반환. 이러한 정보 손실은 매우 중요합니다. 당신은 단지 20

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