トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1375

[Yuriy Asaulenko]

アレクセイ・ヴャジミキン

それから、これらのポイントをチェックするのですが、トレーニングでなんとなくSiで得意になったのですが、10時にストップで引かずに閉めるのは現実的でないことがわかり、結果が大きく歪んでしまいました。

当然ながら、こうしたことが結果を歪めている。トレーニングやトレードで、こんなの全部カットしちゃおうかな。そして、NSも単独ではヴェスパーに対応できない。

今は、NSを相場予測にだけ使うという可能性を示しただけです。効いていると思います）。

[Aleksey Vyazmikin]

ユーリイ・アサウレンコ

当然ながら、こうしたことが結果を歪めている。トレーニングからもトレードからも、全部切り離さなければならない。そして、NSも夕方には対応できなくなる。

今は、NSを相場予測にだけ使うという可能性を示しただけです。効くようです）。

Siでも可能だと思います、流動性という意味では今はそんなに悪くないと思います、もちろんデポジットにもよりますが。

私は良い結果に到達しました、私は詳細を聞くことを気にしない :)

[Yuriy Asaulenko]

アレクセイ・ヴャジミキン

Siは夕方でも大丈夫だし、流動性という点では今は悪くない、もちろん入金次第だけどね。

そして、それがうまくいったという事実が重要で、私は細かいことを気にしません。）

目の前にあるすべてのコードデータ読み込み等の準備作業のみ除く。ラーニングは、昔も今も変わらず、オリジナルのデータで作業していると思います。似ていますね。

詳細については、私は何を言って、尋ねることがわからない。

[Maxim Dmitrievsky]

ユーリイ・アサウレンコ

NSでTSのプロトタイプを作りました。開店から5分後に成約（予測時間）。取引の監視はしていない。

これが最初の結果です。

xは取引番号、yは利益（pips）です。手数料等は考慮しない。試験間隔は3.5ヶ月です。

60回目の取引まで取引する必要はなく、前回の先物終値までなので、そこでの予測はとても無理です。急激なジャンプは、日間ギャップではないでしょうか。

そしてPythonのコード。これ以上ないほどシンプルです。

誰かが言っていたように、TSの説明文はマッチ箱に収まるはずです（笑)。

[Грааль]

マキシム・ドミトリエフスキー

どなたかがおっしゃっていましたが、TSの説明文はマッチ箱で収まるはずです（笑)。

何も説明する必要はない。重要なのはTSではなく、トレーダーの個人的な資質、心理である。

[Maxim Dmitrievsky]

グレイル

何も説明しなくても、大事なのはTSではなく、トレーダー個人の資質や心理なんです。

私はとても悪いカルマを持っていて、何をやっても迷惑をかけることになる)

[Vladimir Perervenko]

Python/Rのチートシートを たくさん紹介します。手元に置いておくと、フォリオをめくる手間が省けるので便利です。

グッドラック

[Aleksey Vyazmikin]

ユーリイ・アサウレンコ

すべてのコードが目の前にある。データ読み込み等の準備作業のみ除く。トレーニングは、昔も今も変わらず、オリジナルのデータで作業しているようですね。似たようなもの

詳細については、私は何を言って、尋ねることがわからない。

NSはどの程度安定してトレーニングできるのか、トレーニングによって結果が大きくばらつくことはないのか？

[Yuriy Asaulenko]

アレクセイ・ヴャジミキン

NSはどのくらい着実に学習するのか、トレーニングによってばらつきがあるのか？

バリエーションはほぼ皆無です。5000本の弦のランダムなサンプルでトレーニング（生で見たことありますか？）配列自体は5〜6万行で、TF1m3.5ヶ月の履歴です。テストをしてみてください。

[Aleksey Vyazmikin]

ユーリイ・アサウレンコ

飛散はほとんどありません。5000本の弦のランダムなサンプルでトレーニング（生で見たことありますか？）配列自体は55～60kストリングス～3.5ヶ月の歴史があります。テストをしてみてください。

なぜ、全体の10％以下のサンプルでトレーニングを行うのか。サンプルを増やせば改善されるはずでは？