트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2481

 

때로는 올바른 통계가 없으면 모든 것을 "잘못된 초기 데이터"로 돌리는 것이 쉬운 것 같습니다(실제로는 일반적으로 그런 것이지만 다른 것은 없을 것입니다) ...

여기에서 t-statistics의 도움으로 DAX의 Flat/ Trend 를 고려한 사람

자기상관 함수와 상관도 분석을 사용 하여 급수의 구조를 밝힐 수 있습니다.
1차 자기상관 계수가 가장 높은 것으로 판명되면 연구 중인 계열에는 추세만 포함됩니다. 차수 τ의 자기 상관 계수가 가장 높은 것으로 판명되면 계열에는 τ 시점의 주기성을 가진 순환 진동이 포함됩니다.

물론 모든 것이 항상 그렇듯이 역사입니다 ... 그것이 반복 될 것이라고 믿는다면 ...

"현재/미래 가격은 이전 가격에 의존하지 않는다"라고 말하는 것이 더 정확하지만 다른 요인에

 
Dmytryi Nazarchuk # :

1. 고정되지 않은 프로세스에 대한 모든 매트 방법은 샤머니즘입니다. 과거에 근거해서만 미래를 예측하는 것이 가능하고, 미래가 과거에 의존하지 않는다면 과거에 근거한 예측은 통하지 않기 때문입니다.

따라서 방법, 모델 등의 선택은 어떤 역할도 하지 않고 입력 변수의 올바른 선택만 수행합니다.

더 이상 계속할 수 없습니다.

동의한다..

표지판에 대한 생각은 무엇입니까?

JeeyCi # :

때로는 정확한 통계가 없으면 모든 것을 "잘못된 초기 데이터"로 돌리는 것이 쉽다고 생각합니다(실제로는 일반적으로 그런 것이지만 다른 것은 없을 것입니다)...

여기에서 t-statistics의 도움으로 DAX의 Flat/ Trend 를 고려한 사람

물론 모든 것이 항상 그렇듯이 역사입니다 ... 그것이 반복 될 것이라고 믿는다면 ...

상관 관계를 사용하여 예를 들어 기존 지표의 모든 단점이 있는 Mann-Kendall 추세 검정 과 같은 지표를 만들 수 있습니다.

시장에 아파트가 없을 뿐, 주관적인 픽션입니다..

 
mytarmailS # :

동의한다..

표지판에 대한 생각은 무엇입니까?

시장 간 분석을 시도하십시오.

글쎄요 석유회사 주가가 유가의 직접적인 영향을 받는다고 바트심슨에게 썼는데 키보드에 물음표가 끈적끈적한 클리닉이 있는데...

 
mytarmailS # :
시장에 아파트가 없을 뿐, 주관적인 픽션입니다..

수정이 있습니다. 이는 깊이 또는 지속 시간에 의해 달성됩니다. 두 번째는 "평면"(원하는 경우)이라는 추상화입니다.

 

그건 그렇고, 결정해야 할 유일한 순간은 지표가 뒤쳐지고 있는지 또는 앞서 있는지입니다... 이 사실을 명확하게-지속적으로-더욱 논리적으로 고려할 가치가 항상 있는 것은 아닙니다... 그것은 지표에 따라 다릅니다(특히 시계열 에 얽매이지 않고 자체 작성) ...

(단, 시장이 새로운 균형을 찾기 전에 보통 진정되는 경우가 많다는 사실을 고려하면 - 변동성 문제까지)

 
Dmytryi Nazarchuk # :

날뛰다

어떻게 되는지 상상해 보세요. 맞죠?

 
Dmytryi Nazarchuk # :

시장 간 분석을 시도하십시오.

글쎄요 석유회사 주가가 유가의 직접적인 영향을 받는다고 바트심슨에게 썼는데 키보드에 물음표가 끈적끈적한 클리닉이 있는데...

음, 전체 시장의 과대 광고가 국가 통화 또는 예금 통화의 환율이라는 사실부터 시작하겠습니다.

그리고 Moex가 우리의 조건을 만족시키는 Si 도구를 가지고 있다는 것은 얼마나 행운인가.

1. 파운드 달러로 하루 만에 변동성이 크다.

2. 미결제약정 및 기타 상품에 대한 정보가 포함되어 있습니다.

3. 오프너 세무사님 제가 홍보해서 인사드리겠습니다!

그렇지 않으면 나는 시장에서 13 개의 악기 만 가져옵니다. 그런데 숫자가 좋지 않을 수도 있지만 어쨌든이 악기는 변덕 스럽습니다. 여기 그들의 목록이 있습니다!

Name_instr[ 0 ]= "Si Splice" ;
Name_instr[ 1 ]= "BR Splice" ;
Name_instr[ 2 ]= "LKOH Splice" ;
Name_instr[ 3 ]= "ROSN Splice" ;
Name_instr[ 4 ]= "RTS Splice" ;
Name_instr[ 5 ]= "SBRF Splice" ;
Name_instr[ 6 ]= "ED Splice" ;
Name_instr[ 7 ]= "Eu Splice" ;
Name_instr[ 8 ]= "GAZR Splice" ;
Name_instr[ 9 ]= "MGNT Splice" ;
Name_instr[ 10 ]= "VTBR Splice" ;
Name_instr[ 11 ]= "MXI Splice" ;
Name_instr[ 12 ]= "MIX Splice" ;
Name_instr[ 13 ]= "GOLD Splice" ;

이 목록에서 저는 7500개의 열과 50개의 행으로 구성된 교육 파일을 구성합니다. 여기서 처음 10개 행은 테스트를 하고 나머지는 작업에 있습니다.

전처리 후 타겟에 대해 150~300개의 중요한 열이 있고 이 데이터에서 네트워크는 지원 벡터 머신 방법(머신 러닝에 가장 비용이 많이 드는 방법 중 하나)을 사용하여 훈련됩니다. 복잡성은 1개의 열이 다음과 같을 때 모델에 추가하면 결과 다항식의 복잡성이 두 배로 증가하므로 매우 강력한 컴퓨터에서도 입력이 15개 이상인 모델을 만들 수 없습니다. 글쎄, 내 것은 12를 가져오고 Maylov 서버는 더 빠르지 않습니다. 여기에서 말하자면 더 깊은 의미의 문제가 발생합니다! 모델을 얻는 데 드는 비용이 있습니다. 즉, 각 최적화는 무료가 아니며 이 모델을 얻거나 손실을 입을 수 있는 잠재적인 기회가 있습니다. 좋은 모델을 구하는 것이 항상 필요한 것은 아닙니다. 많은 시간이 걸립니다. 5-7개의 입력과 10-12개의 입력 모두에서 고품질 모델을 얻을 수 있으며 이는 더 많은 치질을 유발하므로 5-7개의 입력에서 좋은 학습률을 얻을 수 없으면 12개부터 훈련을 시작해야 합니다. , 여기서 감소만 9로 가고 그 다음에야 추가할 수 있습니다. 일반적으로 최적화 프로세스는 여전히 동일합니다. 하지만 2~4시간의 좋은 일을 하다 보니 익숙해지고, 모델을 구하고 다시 대나무를 피우고, 앉아서 지켜봅니다. 다른 방법은 없습니다 :-(

그래서 위의 목록에서 어떤 도구가 선택 될지 모르지만 기름을 희생시키면서 자주 빠진다고 말할 것입니다. 그래서 켭니다.

드미트리, 당신의 임상 질문에 대답했습니까?

 
즉, 시장에서 더 넓게 생각하거나 한 단계 더 높이 생각해야 합니다. 마찬가지로 화폐는 기업, 원자재, 자원 등 모든 것, 나라 안의 모든 것이 한 단계 낮아지는 효과를 줍니다. 그리고 그들의 도움으로 우리는 예측하려고 노력합니다. 글쎄요, 어쨌든 저는 모든 사람이 그렇게 하도록 초대합니다. 월요일 MOEX on Si ????????!!!!!!!!!!!!!!! 아직도 주말에 킥킥 쿨리 로봇으로 포즈를 취하는 나쁜 버릇이 있습니다 :-(
 
Michael Marchukajtes # :

토끼 통통))

 
Michael Marchukajtes # :
즉, 시장에서 더 넓게 생각하거나 한 단계 더 높이 생각해야 합니다. 마찬가지로 화폐는 기업, 원자재, 자원 등 모든 것, 나라 안의 모든 것이 한 단계 낮아지는 효과를 줍니다. 그리고 그들의 도움으로 우리는 예측하려고 노력합니다. 글쎄요, 어쨌든 저는 모든 사람이 그렇게 하도록 초대합니다. 월요일 MOEX on Si ????????!!!!!!!!!!!!!!! 아직도 주말에 킥킥 쿨리 로봇으로 포즈를 취하는 나쁜 버릇이 있습니다 :-(
틈만 있을 뿐, 돈은 바닥에 내려앉아
사유: