트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2491

 
Michael Marchukajtes # :
그리고 이에 대한 응답으로 이 이벤트가 무엇인지 알려 드리겠습니다. 이것은 미소의 기울기 기호의 변화입니다. 지금은 앉아서 실제 시청 중입니다. 아니면 목요일에 빅 플레이어가 마이너스 기호를 플러스로 변경하고 그 이후에 치열한 하락이 시작되는 목요일에 보았습니다. 일반적으로 루트를 보면 신경망이 없어도 모든 것이 밝혀지고 이 도구를 제공하면 폭탄에 불과합니다. 싱어 계산기처럼 질리지도 않고 실수도 하지 않는다!!!!

그것은 당신의 모든 환상이며 그 이상은 아닙니다.

 
mytarmailS # :

그것은 당신의 모든 환상이며 그 이상은 아닙니다.

그러나 아니오, 그들은 연습에 의해 확인되지만 기계는 아아 :-(

 
Aleksey Vyazmikin # :

단순화가 아니라 더 빠르게 작동하고 여러 컴퓨터를 일괄 사용하여 솔루션을 찾을 수 있는 대안입니다!

예, 말하자면 대중화하기 위해 다른 사람들을 위한 전 세계적으로 이점에 대해 이야기하고 있습니다.

도전!! 나는 그것을 위해 모든 것입니다!

 
그리고 이제 내 주요 임무는 이것을 실천으로 옮기는 것이며 여기에 Excel 매크로에 대한 지식이 필요합니다. 이것이 누군가를 귀찮게하지 않기를 바랍니다 ???
 
내가 기술 유형이 아니며 특정 문제를 뒤지지 않는다는 것입니까? Ubuntu의 Vine에서 Excel의 결함으로 인해 부팅조차 되지 않는 메인 시스템의 충돌이 발생하여 작동하는 컴퓨터에서 연습하지 않습니다. 그러나 DDE와 Excel의 감정가가 필요합니다!
 
mytarmailS # :

글쎄, 우리 Mishan은 똑같이하고 그의 "초기 규칙"은 그녀의 "TS 시퀀스"이며 그는 AMO를 훈련시킵니다.

본질적으로 당신은 같은 일을 (절대적으로) 다른 이름으로 부르는 것입니다.

그러나 "초기 규칙"을 선택할 수 있고 하나에 묶여 있기 때문에 podhld가 더 똑똑합니다.

내가 생각하고 있는 새로운 방법은 중요한 이벤트라고 하는 이러한 규칙을 자동으로 검색한 다음 각 이벤트에 대한 모델을 훈련하고 가장 중요한 것은 현재 이벤트에 대한 과거 이벤트의 영향을 고려하는 것입니다. 미래. 영향은 다른 길이와 예측력을 가질 수 있는 확률파로 표현됩니다. 따라서 각 막대의 샘플은 중요한 이벤트의 샘플로 나눌 수 있으며 기본 예측 변수를 기반으로 사용하고 각 막대에서 작동하도록 결합하면 매우 복잡한 모델을 얻을 수 있습니다.


mytarmailS # :

더 말하겠습니다. 특히 1억 개의 예측자를 내 AMO에 삽입하려는 경우, 그렇지 않으면 압축/조기 없이 정확히 동일한 작업을 수행합니다. 규칙/TC 규칙 기술적으로 불가능합니다.

이를 위해 하나의 테이블에 1억 개의 예측자를 유지하지 않도록 "지식 기반"을 생각해 냈습니다. AMO 자체가 적시에 올바른 폴더에서 올바른 것을 호출하지만 이것은 모두 아직 반영 단계입니다. ..

100,000개의 예측 변수에 대해 학습하는 것이 의미가 있습니까? 이제 양자화를 통한 예측변수 선택을 하고, 예측변수의 각 분위수에 대한 예측력을 테스트하고, 일반적으로 학습을 향상시키는 패턴을 찾는 데 성공합니다. 나는 다른 사람들로부터 파생된 예측자를 즉석에서 생성하고 즉시 확인하고 결과 샘플에서 의미가 있으면 설정을 별도로 저장하고 모델 데이터를 제출하기 전에 NN의 레이어로 추가 변환으로 사용할 계획입니다.

 
Michael Marchukajtes # :
이에 대한 응답으로 이 이벤트가 무엇인지 알려 드리겠습니다. 이것은 미소의 기울기 기호의 변화입니다. 지금은 앉아서 실제 시청 중입니다. 아니면 목요일에 빅 플레이어가 마이너스 기호를 플러스로 변경하고 그 이후에 치열한 하락이 시작되는 목요일에 보았습니다. 일반적으로 루트를 보면 신경망이 없어도 모든 것이 밝혀지고 이 도구를 제공하면 폭탄에 불과합니다. 싱어 계산기처럼 질리지도 않고 실수도 하지 않는다!!!!

테스트는 무엇을 보여줍니까? 결국, 그들에 대한 통계를 수집 한 다음 온라인 통합에 대해 생각하면 충분합니다.

나는 또한 내 손으로 훌륭하게 거래합니다 - 수익성있는 거래의 70 %, 그러나 시장은 감정적 인 붕괴로 피해를 입습니다 ...

 
Aleksey Vyazmikin # :

테스트는 무엇을 보여줍니까? 결국 그들에 대한 통계를 수집하고 온라인 통합에 대해 생각하는 것으로 충분합니다.

나는 또한 내 손으로 훌륭하게 거래합니다 - 수익성있는 거래의 70 %, 그러나 시장은 감정적 인 실패로 대가를 치르게됩니다 ...

젠장 나도 똑같다 :-(

 
Aleksey Vyazmikin # :

테스트는 무엇을 보여줍니까? 결국 그들에 대한 통계를 수집하고 온라인 통합에 대해 생각하는 것으로 충분합니다.

나는 또한 내 손으로 훌륭하게 거래합니다 - 수익성있는 거래의 70 %, 그러나 시장은 감정적 인 붕괴로 피해를 입습니다 ...

데이터 수집이 없기 때문에 테스트는 아무 것도 표시하지 않지만, 손으로 작동하면 기계와 100% 작동할 것입니다... 게다가 실제 거래에서는 중요한 결정을 내리기 전에 약간의 바노 납의 뉘앙스가 있습니다. 또한, 1-3 마디의 지연이 있는 막대 결정, 미소가 지금 무슨 일이 일어나고 있는지가 아니라 다음 마디 또는 다음 마디가 무엇인지 등을 보여줄 때. 항상 도움이 되는 것은 아니지만 미소를 지으면 이 클리어링에서 기호가 +100에서 -250으로 바뀝니다!!!!!

그리고 당신은 다음 ONLY 판매를 확신하고, Sequence의 어떤 신호라도 보면, 그것은 단순히 아래로 해석되고 그것이 가장 효과적인 전술 !!!!!!!

 
Aleksey Vyazmikin # :

내가 생각하고 있는 새로운 방법은 그러한 규칙을 찾는 것인데, 이것을 중요한 사건이라고 부릅니다.

글쎄요... 그리고 이제 상상해보세요: 추세가 시작되기 위해서는 그러한 "중요한 사건"(ES)의 시리즈/시퀀스가 발생해야 하고 많은 ES가 예를 들어 현재 가격에서 한 달 전에 발생했습니다. ..

도입?

그리고 지금 -->

Aleksey Vyazmikin # :

100,000개의 예측 변수에 대해 학습하는 것이 의미가 있습니까?

-- > 작동하는 것을 찾기 위해 AP 시퀀스의 얼마나 많은 변종을 분류해야 하는지 생각해 보십시오. 수조 개의 옵션이 있습니다.

그리고 매시간(그리고 다른 모든 것들) 하는 것처럼 슬라이딩 윈도우(테이블 데이터)에서 이것을 하는 것은 불가능합니다. 슬라이딩 윈도우에서 가격을 취한다면 2개의 예측 변수가 모든 것을 설명하기에 충분할 것입니다. 이것에서 약간의 의미

사유: