트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2289

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각각 긴 합성 행을 생성하는 것이 가능합니다.

흥미롭게도 원본 시리즈에서 평균의 작은 이동은 많은 데이터가 생성되는 경우 매우 강력한 추세 효과를 나타냅니다.

그러한 모델은 실제에서만 작동하는 것으로 나타났습니다. 평균이 명확하게 이동한 시장

그러나 이것은 같은 패턴의 시리즈를 얻어서 쉽게 고칠 수 있지만,


 

생성된 것으로 훈련, 실제에서 테스트 .. 지금까지 실험

때때로 작동합니다. 생성 방법, 경우 등에 대한 이해가 필요합니다.


 
막심 드미트리예프스키 :

생성된 것으로 훈련, 실제에서 테스트 .. 지금까지 실험

때때로 작동합니다. 생성 방법, 경우 등에 대한 이해가 필요합니다.


멋진, 재교육과 함께 도움이 될 것입니다

오토인코더인가요? 잠재 벡터를 여는 방법, 그가 기억한 시리즈의 특성 등
 
로르샤흐 :

쿨, 재교육으로 도움이 될 것

오토인코더인가요? 잠재 벡터를 여는 방법, 그가 기억한 시리즈의 특성 등

가우스 혼합물

이러한 시뮬레이션은 모든 종류의 마팅게일과 차량의 안정성 평가에 더 적합하다고 생각합니다.

 

내가 시장에서 패턴을 보는 방법에 대해 조금 말할게

특정 패턴(시작점)이 있고 그 결과 일련의 이벤트(규칙)가 발생하여 결과(Y)를 얻습니다.

2D 데이터

1) 극단(S = 지지 R = 저항)

2) 극단적인 가격


처음에 데이터는 다음과 같습니다. 

price lab
  1.0    R
  0.0    S
  0.4    R
  0.0    S
  0.3    R
- 0.3    S
- 0.1    R
- 0.5    S
- 0.1    R
- 0.5    S

초기 패턴

연구용 데이터

SPADE 알고리즘(도움이 되는 위키)을 사용했습니다. 이를 위해서는 데이터를 이벤트 형식과 같은 약간 다른 형식으로 변환해야 합니다. 

[ 1 ] "(-0.2)S"    "(2.2)R"    "(1.1)S"    "(3.1)R"    "(2.2)S"   
 [ 6 ] "(2.8)R"    "(1.2)S"    "(2.5)R"    "(1.9)S"    "(3)R"     
[ 11 ] "(2.4)S"    "(5.1)R"    "(3.4)S"    "(4.5)R"    "(4.1)S"   
[ 16 ] "(4.5)R.1" "(4)S"      "(5.3)R"    "(4.8)S"    "(7.3)R"   
[ 21 ] "(4.9)S"    "(6.2)R"    "(3.9)S"    "(5.5)R"    "(4.9)S.1"
[ 26 ] "(5.7)R"    "(4.8)S.1" "(6.2)R.1" "(4.8)S.2" "(5.5)R.1"
[ 31 ] "(4.2)S"    "(5.7)R.1" "(4.9)S.2" "(6.6)R"    "(6)S"     
[ 36 ] "(7)R"      "(6.1)S"    "(8.5)R"    "(7.6)S"    "(8.2)R"   
[ 41 ] "(7.6)S.1" "(8.3)R"    "(7.8)S"    "(8.4)R"    "(7.6)S.2"

본질적으로 같지만 다른 형태


알고리즘을 실행하고 규칙을 찾고 있습니다 ..

알고리즘이 찾는 규칙이 매우 강력하다고 즉시 말할 것입니다.

하나 보여줄게..


무늬 

price lab
0.4    R
0.0    S
1.0    R

그런 다음 일련의 이벤트 가 발생하고 그 후에 결과가

 "(-0.3)S"    "(-0.6)R"    "(-0.6)R.1" "(-0.6)R.2"


이것은 시장과 관련하여 패턴 검색에 있어 근본적으로 새로운 접근 방식이며 SPADE에는 많은 단점과 한계가 있으며 이미 다른 알고리즘에 대해 생각하고 있습니다. 규칙 검색 samopisnom ..

카록. 그런 사소하지 않은 아이디어와 작업 ...

 
그리고 아무도 신경망에 대한 마틴게일을 작성하지 않았습니까? Google은 0개의 결과를 반환합니다.
 
막심 드미트리예프스키 :
그리고 마틴게일 과 아무도 신경망에 대해 쓰지 않은 것은 무엇입니까? Google은 0개의 결과를 반환합니다.

그러면 AI의 의미가 사라진다

 
막심 드미트리예프스키 :
그리고 아무도 신경망에 대한 마틴게일을 작성하지 않았습니까? Google은 0개의 결과를 반환합니다.
뉴런의 두개골이 깨질 것입니다;)
 
비탈리 무지첸코 :

그러면 AI의 의미가 사라진다

주머니

나는 MartinOM을 거래하는 법을 가르치고 훈련 후 거래를 평균화하는 것이 아닙니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

주머니

나는 MartinOM을 거래하는 법을 가르치고 훈련 후 거래를 평균화하는 것이 아닙니다.

글쎄요, 어디서부터 시작해야 하고 일반적으로 어떻게 보여야 하는지 상상하기조차 어렵습니다. 내가 이해하기로는 이것들은 말하자면 양립할 수 없는 것들이다.

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