트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 648

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산산이치 포멘코 :

공적분에는 적어도 두 개의 시계열이 있습니다.

하지만 그게 다가 아닙니다.

이 행은 고정되어 있지 않습니다.

하지만 그게 다가 아닙니다.

이러한 NOT 고정 계열은 결과가 고정되도록 연결해야 합니다.

이 STATIONARY 시리즈에서 거래 결정이 이루어지며 이는 예측 가능성을 보장합니다.

글쎄, 내가 무엇을 가지고 있습니까? :) 고정성에 대해서는 확실하지 않습니다. 테스트를 해보지 않았습니다. 하지만 다음과 같이 보입니다.

아치가 존재하는 것 같습니다 .. MT-he에서 배포를 빠르게 구축하고 꼬리를 보는 방법을 모르십니까? P 제공하지 않음))

아니면 그냥 디키 풀러?

 
막심 드미트리예프스키 :

글쎄, 나는 무엇을 가지고 있습니까? :) 고정성에 대해서는 확실하지 않습니다. 테스트를 해보지 않았습니다. 하지만 다음과 같이 보입니다.

아치가 존재하는 것 같습니다 .. MT-he에서 배포를 빠르게 구축하고 꼬리를 보는 방법을 모르십니까? P 제공하지 않음))

아니면 그냥 디키 풀러?

내가 쓴 것을 다시 읽으십시오. 두 행.

DickieFulera - 물론입니다.

저는 R에 대해서만 논의합니다. 저는 파이썬을 존중합니다. 다른 모든 것은 샌드박스 게임입니다. 그럴 시간이 없습니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

여기에서 그것은 기억이 있는지 여부를 결정해야 함을 의미합니다 .. 내가 이해하는 것처럼 꼬리에 의해 결정되는 것입니까?

꼬리 잡는 법을 모르겠어, 이건 갈치 잘하는 자의 특기야. 전체 포럼에서 이것을 완전히 이해하는 사람은 몇 명뿐입니다. :)


좋아하는 모델(예: gbm이 있음)을 사용하여 k-겹 교차 검증을 사용한 교육이 결과 R2>0을 제공하도록 이러한 모델 매개변수를 찾을 수 있습니다. 수십 개의 과거 값을 가져와 다음(타겟)을 예측하는 데 사용하고 슬라이딩 윈도우가 있는 전체 교육 테이블을 만듭니다.

임의의 데이터에서 R2의 결과는 0보다 크지 않습니다. 플러스로 판명되면 과거 값에서 다음 값을 예측할 수 있다는 의미이며 메모리가 있습니다.

 
산산이치 포멘코 :

저는 R에 대해서만 논의합니다. 저는 파이썬을 존중합니다. 다른 모든 것은 샌드박스 게임입니다. 그럴 시간이 없습니다.

))

 
산산이치 포멘코 :

내가 쓴 것을 다시 읽으십시오. 두 행.

DickieFulera - 물론입니다.

저는 R에 대해서만 논의합니다. 저는 파이썬을 존중합니다. 다른 모든 것은 샌드박스 게임입니다. 그럴 시간이 없습니다.

여기에 2개의 행이 있습니다. 저는 공적분 행(2개의 통화 쌍)을 썼습니다.

그럼 난 귀찮게하지 않을거야.)
 
박사 상인 :

꼬리 잡는 법을 모르겠어, 이건 갈치 잘하는 자의 특기야. 전체 포럼에서 이것을 완전히 이해하는 사람은 몇 명뿐입니다. :)


좋아하는 모델(예: gbm이 있음)을 사용하여 k-겹 교차 검증을 사용한 교육이 결과 R2>0을 제공하도록 이러한 모델 매개변수를 찾을 수 있습니다. 수십 개의 과거 값을 가져와 다음(타겟)을 예측하는 데 사용하고 슬라이딩 윈도우가 있는 전체 교육 테이블을 만듭니다.

임의의 데이터에서 R2의 결과는 0보다 크지 않습니다. 플러스로 판명되면 과거 값에서 다음 값을 예측할 수 있다는 의미이며 메모리가 있습니다.

그래서 노이즈의 속성은 예측할 필요가 없다는 것) 평균에서 벗어남 - 곧 돌아올 것이라는 의미.. 하지만 아치 효과가 있다고 해서 바로 돌아온다는 사실은 아니다.. 분산은 변수이지만 오 글쎄, 그것을 알아 봅시다)

 
막심 드미트리예프스키 :

2개의 행이 있습니다. 저는 그 공적분 행(2개의 통화 쌍)을 썼습니다.

그럼 난 귀찮게하지 않을거야.)

나는 그림으로 판단한다, eurusd만 있고, 두 번째 것은 무엇인가?

 
산산이치 포멘코 :

나는 그림으로 판단한다, eurusd만 있고, 두 번째 것은 무엇인가?

이 경우 gpbusd이지만 실제로는 차이가 없습니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

그래서 노이즈의 속성은 정확히 그것을 예측할 필요가 없다는 것입니다) 평균에서 벗어남 - 그것은 그것이 곧 돌아올 것임을 의미합니다. . 하지만 아치 효과가 있으면 즉시 반환된다는 사실이 아닙니다. 분산은 가변적이지만 오 글쎄, 우리가 알아낼 것입니다)

왜요? 반환을 보장하는 알고리즘을 입증하기 위해 그들은 귀족을 주었습니다.

2개 이상의 시계열 (2쌍)을 특별한 방식으로 구성해야 합니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

이 경우 gpbusd이지만 실제로는 차이가 없습니다.

주머니 속의 무화과처럼 훌륭한 토론.

그리고 이 두 쌍을 어떻게 더했습니까? 나머지는 무엇입니까?

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