交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2410

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马克西姆-德米特里耶夫斯基：
从射程到射程时该怎么做

这只是一个以图片形式出现的想法...我没有任何现成的答案。

你可以考虑一个相对于最后一个价格的范围，不断变换的


 

还有一个很酷的想法，就是如何把价格减少到一个更紧凑和可重复的形式，AMO应该喜欢这种形式的数据。

优点:

1）数据的形式比原始数据简单得多，这可能会确保可重复性和充分的学习。

2）我认为这种转换可能几乎没有信息损失。


该算法如下

1）我用dbscan对价格进行分组（它是最智能的），可以过滤掉噪音。



2）保存每个云的平均价格，以及云中的点的数量

按照上面的价格得到集群中心的点，并在底部得到该集群中的多少个点

或像这样

Karoch 我对自己很满意 )))虽然代码还没有完成)))


为了比较转型前后的相同模式


 
胡说八道的想法，没有看到任何模式)
 
Maxim Dmitrievsky:

我赞成一些创新的方法 )

另一点是，从炉子上跳舞并不意味着要像永远钉在这个炉子上一样跳舞）而这个论坛上大多数关于SB的讨论看起来正是如此，为什么他们已经有点累了）。

 
Aleksey Nikolayev:

好吧，无法摆脱SB--它是我们的舞蹈开始的熔炉）另一件事是，从熔炉中跳舞并不意味着像永远钉在那个熔炉上一样跳舞）而论坛上大多数关于SB的讨论都是这样的，这使它们有点令人厌烦)

在非标准预处理方面想了很久，当时没有任何效果。也许我会再考虑一下，也许我会得到一些材料。一些好的（但仍然是拐杖式的）。要用金牛座和美元指数之间的线性回归 的残差作为fic，回归残差为过去n年的工具，希望这个趋势会继续下去。
 
Maxim Dmitrievsky:
我一直在考虑一个非标准的预处理，很长时间，很痛苦，当时没有任何结果。也许我会再考虑一下，或者我会找到一些材料。一些好的（但仍然是拐杖式的）。使用eurusd和美元指数之间的线性回归 残差作为fic，回归残差为过去n年的工具，希望该趋势将继续。

指数套利

 
Maxim Dmitrievsky:
我一直在考虑一个非标准的预处理，很长时间，很痛苦，当时没有任何结果。也许我会再考虑一下，或者找到一些材料。一些好的（但仍然是拐杖式的）。要用金牛座和美元指数之间的线性回归 的残差作为fic，回归残差为过去n年的工具，希望这个趋势会继续下去。

等等，但标准美元指数有一个已知的公式，对吗？所以它的对数是六个速率的对数的线性组合。也就是说，线性回归的残差（对数）将是其余五个比率的对数的线性组合，不是吗？

 
Aleksey Nikolayev:

等等，但标准美元指数有一个已知的公式，对吗？所以，它的对数是六个速率的对数的线性组合。也就是说，线性回归的残差（对数）将是其余五个比率的对数的线性组合，不是吗？

不，我指的是该指数对欧元区的回归。如果用所有的工具代替指数，不确定同样的公式是否有效，我还没有测试过。
 
Maxim Dmitrievsky:
不，这里指的是指数对欧元区的回归。如果我们把所有的工具而不是指数，不确定同样的公式是否会起作用，我还没有测试过。

并不是说我多反对（特别是如果它有效的话）。我只是不能立即看出它如何或为什么会起作用。我想，事实证明，你的回归残差将所有有用的信息收集在一起，并删除了无用的信息（关于参与指数的其余货币的行为）。

 
Aleksey Nikolayev:

我并不是很介意（特别是如果它有效的话）。只是，我真的看不出它是如何或为什么会起作用。可能，事实证明，你的回归的其余部分收集了所有有用的信息，并删除了无用的信息（关于参与指数的其余货币的行为）。

类似这样的事情，我没有对它进行哲学思考 :) 有了新的数据，它可以工作一段时间。
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