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 2373 1...236623672368236923702371237223732374237523762377237823792380...3399 新しいコメント Aleksey Nikolayev 2021.03.28 18:13 #23721 secret: まあ、解体があるのはS&Pなんですけどね。fxは常時持っているわけではありません。 まあ、インフレを抜けば、そこでもトレンドはそれほど一定ではないのですが。一方、FXの場合は、インフレが自動的に 解消される 部分があります。 secret: プットコールレシオなどのアイデアは良いが、それで利益を上げている人を見たことがない）しかし、通貨オプションの流動性が低い中、経験ではなく、お金のある参加者が市場を動かしている。そして、それらは異なる目的を持っています。 確かにすべての魚はとっくに釣られているが、時には新しい魚がいるかどうか確認する必要がある) secret: p.s. 噂はどこでも無関係と判明するので、噂に関するブランチがあるといいですね) のみ)しかし、それらはスレッドをなぞることになる）ほとんどのランダムプロセスについては、あなたが何を言っても、すべてがある意味で真になるようなもののカテゴリから、一種の哲学的でおしゃべりなものです）繰り返しますが、理論的な理論家に彼らがいかに実用的実践からひどく離れているかを説明しようとする多くの実践家が常に存在することになります）。 削除済み 2021.03.28 18:29 #23722 アレクセイ・ニコラエフ： まあ、インフレを抜きにすれば、そちらの傾向もそれほど一定ではありませんが。外国為替市場では、インフレは一部、自動的に 除去さ れる。確かにすべての魚はとっくに釣られているが、時には新しい魚がいるかどうか確認する必要がある)大賛成です)しかし、それらは枝葉をなぞるでしょう）ほとんどのランダムプロセスについては、あなたが何を言っても - すべてがある意味で正しくなるそれらのもののカテゴリからの哲学的でおしゃべりなたわごとの一種です）繰り返しますが、彼らが実用的な実践からひどく離れている方法理論家に説明するために熱心な多くの実際の実務家が常に存在するでしょう）。 そうですね、木や森について議論するのがよいでしょう。 Aleksey Vyazmikin 2021.03.28 20:10 #23723 サンプルを採取して「Lasso回帰」モデルを適用するスクリプトをRで作るのを手伝ってくれる人はいますか？相関の高い2値素性に有効という意見を聞いたことがあるので、試してみたいです。ただし、回帰ではなく分類が必要なのですが、ここではあまり重要ではないと思います--この人は分類について話していたのです。 Maxim Dmitrievsky 2021.03.29 01:50 #23724 Aleksey Vyazmikin: サンプルを取って、それに「Lasso回帰」モデルを適用するスクリプトをRで作るのを手伝ってくれる人はいますか？相関の高い2値素性に有効という意見を聞いたので、試してみたいです。でも、回帰ではなく分類が必要なのですが、ここではあまり重要ではないと思います--この人は分類について話していたのです。 ROCKETを見ると、アルゴリズムが装飾的な特徴をたくさん作っています。 mytarmailS 2021.03.29 08:33 #23725 Aleksey Vyazmikin: サンプルを取って、それに「Lasso回帰」モデルを適用するスクリプトをRで作るのを手伝ってくれる人はいますか？相関の高い2値素性に有効という意見を聞いたので、試してみたいです。ただし、回帰ではなく分類が必要なのですが、ここではあまり重要ではないと思います--この人は分類について話していたのです。 https://www.pluralsight.com/guides/linear-lasso-and-ridge-regression-with-r http://www.science.smith.edu/~jcrouser/SDS293/labs/lab10-r.html https://rstatisticsblog.com/data-science-in-action/machine-learning/lasso-regression/ Valeriy Yastremskiy 2021.03.29 10:46 #23726 mytarmailS: そのための市場モデルを作る必要がある --- 我々にとって有用な特性を 持つ単純化された 特徴空間シンプルにする 理由1）視認性、知覚性2）空間が単純であるほど再現性が高く、規則性が見つけやすく、2年ごとに繰り返されない。3) パターン探索における組合せ爆発の可能性の最小化4）スマートな簡略化でノイズを除去 便利な 機能は何か（モデルに求められているものは何か）1) 市場の動きに対して適切なモデルである必要がある。2) モデル内のデータの再現性3）シンプルさ私はそれに何かを追加するかもしれませんし、また、モデルのバリエーションについて議論するために皆を招待します。 物理過程の数学的モデルを合理的な仮定で十分な精度で実現することは、達成可能な目標である。 ブラウン運動のような単純な過程の多因子数理モデルも、必要な精度に達している。 しかし、複雑なシステムは出会いがない。 Alexey Nikolaevがブログで少数民族ゲームのモデルをRで作成しました。 ダニの動きと似ていることがわかった。しかし、影響力の異なる要素をモデルに追加しても、うまくいかないのです。また、複雑なゲームモデルにするか、シンプルなものからより複雑なモデルを作るか、どこに行くかは多かれ少なかれ正しく判断することが難しいものです。また、演技変数のクラス/グループの数が2つ以上あるため、当初は単純なモデルにはならない。ブラウン運動では1クラスで、かなり複雑なモデルになっています。 Aleksey Vyazmikin 2021.03.30 00:21 #23727 マキシム・ドミトリエフスキー： ROCKETを見ると、アルゴリズムが装飾的な特徴をたくさん作っています。 バイナリーの実験が必要ですね。 Aleksey Vyazmikin 2021.03.30 00:22 #23728 mytarmailS: https://www.pluralsight.com/guides/linear-lasso-and-ridge-regression-with-rhttp://www.science.smith.edu/~jcrouser/SDS293/labs/lab10-r.htmlhttps://rstatisticsblog.com/data-science-in-action/machine-learning/lasso-regression/ ありがとうございます、しかし、私はRの乗客だ、私はそこにすべての様々なコードの例で溺れるだろう - 私は、多くのパラメータがないようなトリビアの作業スクリプトをしたいのですが... mytarmailS 2021.03.30 08:10 #23729 Aleksey Vyazmikin： ありがとうございます、しかし、私はRの乗客だ、私はそこにコードの例のすべての様々な溺死だろう - 私は、多くのパラメータがないように、トリビアの作業スクリプトが欲しいのですが...。 お待たせしました、怠け者の友よ。 library(glmnet) Y <- sample(c(-1,1),100,replace = T) # data X <- matrix(rnorm(400),ncol = 4) # target tr <- 1:80 # train idx lambda_seq <- 10^seq(2, -2, by = -.1) # identifying best lamda best_lam <- cv.glmnet(x = X[tr,], y = Y[tr],alpha = 1, lambda = lambda_seq, nfolds = 5)$lambda.min # train model with best lamda value identified lasso_best <- glmnet(x = X[tr,], y = Y[tr], alpha = 1, lambda = best_lam) # predict new data pred <- predict(lasso_best, s = best_lam, newx = X[-tr,]) しかし、モデルについて私に聞かないでください、私はそれを使わなかったし、使うつもりもありません、私は奇跡のモデルを信じるために、そのような考え方から成長しました）。 mytarmailS 2021.03.30 10:34 #23730 Valeriy Yastremskiy： 物理過程の数学的モデルを合理的な仮定で十分な精度で実現することは、達成可能な目標である。ブラウン運動のような単純な過程の多因子数理モデルも、望ましい精度を実現することができる。しかし、複雑なシステムは出会いがない。Alexey Nikolaevがブログで少数民族ゲームのモデルをRで作成しました。ダニの動きと似ていることがわかった。しかし、影響力の異なる要素をモデルに追加しても、うまくいかないのです。また、複雑なゲームモデルにするか、シンプルなものからより複雑なモデルを作るか、どこに行くかは多かれ少なかれ正しく判断することが難しいものです。また、演技変数のクラス/グループの数が2つ以上あるため、当初は単純なモデルにはならない。ブラウン運動では1クラスで、かなり複雑なモデルになっています。 はんざつ 1...236623672368236923702371237223732374237523762377237823792380...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
まあ、解体があるのはS&Pなんですけどね。fxは常時持っているわけではありません。
まあ、インフレを抜けば、そこでもトレンドはそれほど一定ではないのですが。一方、FXの場合は、インフレが自動的に 解消される 部分があります。
プットコールレシオなどのアイデアは良いが、それで利益を上げている人を見たことがない）しかし、通貨オプションの流動性が低い中、経験ではなく、お金のある参加者が市場を動かしている。そして、それらは異なる目的を持っています。
確かにすべての魚はとっくに釣られているが、時には新しい魚がいるかどうか確認する必要がある)
p.s. 噂はどこでも無関係と判明するので、噂に関するブランチがあるといいですね)
のみ)しかし、それらはスレッドをなぞることになる）ほとんどのランダムプロセスについては、あなたが何を言っても、すべてがある意味で真になるようなもののカテゴリから、一種の哲学的でおしゃべりなものです）繰り返しますが、理論的な理論家に彼らがいかに実用的実践からひどく離れているかを説明しようとする多くの実践家が常に存在することになります）。
まあ、インフレを抜きにすれば、そちらの傾向もそれほど一定ではありませんが。外国為替市場では、インフレは一部、自動的に 除去さ れる。
確かにすべての魚はとっくに釣られているが、時には新しい魚がいるかどうか確認する必要がある)
大賛成です)しかし、それらは枝葉をなぞるでしょう）ほとんどのランダムプロセスについては、あなたが何を言っても - すべてがある意味で正しくなるそれらのもののカテゴリからの哲学的でおしゃべりなたわごとの一種です）繰り返しますが、彼らが実用的な実践からひどく離れている方法理論家に説明するために熱心な多くの実際の実務家が常に存在するでしょう）。
サンプルを取って、それに「Lasso回帰」モデルを適用するスクリプトをRで作るのを手伝ってくれる人はいますか？相関の高い2値素性に有効という意見を聞いたので、試してみたいです。でも、回帰ではなく分類が必要なのですが、ここではあまり重要ではないと思います--この人は分類について話していたのです。
ROCKETを見ると、アルゴリズムが装飾的な特徴をたくさん作っています。
サンプルを取って、それに「Lasso回帰」モデルを適用するスクリプトをRで作るのを手伝ってくれる人はいますか？相関の高い2値素性に有効という意見を聞いたので、試してみたいです。ただし、回帰ではなく分類が必要なのですが、ここではあまり重要ではないと思います--この人は分類について話していたのです。
https://www.pluralsight.com/guides/linear-lasso-and-ridge-regression-with-r
http://www.science.smith.edu/~jcrouser/SDS293/labs/lab10-r.html
https://rstatisticsblog.com/data-science-in-action/machine-learning/lasso-regression/
そのための市場モデルを作る必要がある --- 我々にとって有用な特性を 持つ単純化された 特徴空間
シンプルにする 理由
1）視認性、知覚性
2）空間が単純であるほど再現性が高く、規則性が見つけやすく、2年ごとに繰り返されない。
3) パターン探索における組合せ爆発の可能性の最小化
4）スマートな簡略化でノイズを除去
便利な 機能は何か（モデルに求められているものは何か）
1) 市場の動きに対して適切なモデルである必要がある。
2) モデル内のデータの再現性
3）シンプルさ
私はそれに何かを追加するかもしれませんし、また、モデルのバリエーションについて議論するために皆を招待します。
物理過程の数学的モデルを合理的な仮定で十分な精度で実現することは、達成可能な目標である。
ブラウン運動のような単純な過程の多因子数理モデルも、必要な精度に達している。
しかし、複雑なシステムは出会いがない。
Alexey Nikolaevがブログで少数民族ゲームのモデルをRで作成しました。
ダニの動きと似ていることがわかった。しかし、影響力の異なる要素をモデルに追加しても、うまくいかないのです。また、複雑なゲームモデルにするか、シンプルなものからより複雑なモデルを作るか、どこに行くかは多かれ少なかれ正しく判断することが難しいものです。また、演技変数のクラス/グループの数が2つ以上あるため、当初は単純なモデルにはならない。ブラウン運動では1クラスで、かなり複雑なモデルになっています。
ROCKETを見ると、アルゴリズムが装飾的な特徴をたくさん作っています。
バイナリーの実験が必要ですね。
https://www.pluralsight.com/guides/linear-lasso-and-ridge-regression-with-r
http://www.science.smith.edu/~jcrouser/SDS293/labs/lab10-r.html
https://rstatisticsblog.com/data-science-in-action/machine-learning/lasso-regression/
ありがとうございます、しかし、私はRの乗客だ、私はそこにすべての様々なコードの例で溺れるだろう - 私は、多くのパラメータがないようなトリビアの作業スクリプトをしたいのですが...
ありがとうございます、しかし、私はRの乗客だ、私はそこにコードの例のすべての様々な溺死だろう - 私は、多くのパラメータがないように、トリビアの作業スクリプトが欲しいのですが...。
お待たせしました、怠け者の友よ。
しかし、モデルについて私に聞かないでください、私はそれを使わなかったし、使うつもりもありません、私は奇跡のモデルを信じるために、そのような考え方から成長しました）。
物理過程の数学的モデルを合理的な仮定で十分な精度で実現することは、達成可能な目標である。
ブラウン運動のような単純な過程の多因子数理モデルも、望ましい精度を実現することができる。
しかし、複雑なシステムは出会いがない。
Alexey Nikolaevがブログで少数民族ゲームのモデルをRで作成しました。
ダニの動きと似ていることがわかった。しかし、影響力の異なる要素をモデルに追加しても、うまくいかないのです。また、複雑なゲームモデルにするか、シンプルなものからより複雑なモデルを作るか、どこに行くかは多かれ少なかれ正しく判断することが難しいものです。また、演技変数のクラス/グループの数が2つ以上あるため、当初は単純なモデルにはならない。ブラウン運動では1クラスで、かなり複雑なモデルになっています。
はんざつ