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 2529

[transcendreamer]

数値的な最適化を数式で包むことはできないようですね。

いや、確率積分とか使えばいいんだろうけど、オプトインで済むのにハードル高すぎだろ。

[Доктор]

secret#:
カウンタートレンドが明確。具体的にはどのようなアルゴリズムなのでしょうか?）

H > 0.5）に対する具体的なアルゴリズムはあるのでしょうか？

[Rorschach]

transcendreamer#:

よりリターン傾向の強い商品をリターンで取引すべきなのは明らかですが、唯一の難点は、この指標が浮動小数点（準位相）であり、0.5からの偏差が十分強くないことと、H計算自体が窓効果を持っているので、結果として何らかの追加分析が必要であることです。

おそらく、開業医はここに彼らの経験を書きませんが、明らかなものから、ブローカーがスプレッドのためにあまりにも貪欲ではなく、その夜のアジア、オーストラリアで重要なニュースがない場合は、例えば、夜のフラットで取引されています。

夜間スキャルパーは誰でも知っていますが、ハースト＝0.5だと、ティック数が少ないだけでボラが下がります。

[Rorschach]

secret#:
私たちは複雑さを知っている）単純化するために、複雑さをゼロに設定しましょう。最大限の利益と最小限のドローダウンを得るためにリターンを取引するための計算式は？

理想的な状態（フラット）で分布を作り、利益が最大になるレベルを計算します。平均化時の計算がより難しくなります。

[secret]

トランスセンドリーマー#:

数値的な最適化を数式で包むのは無理があるような気がします。

まあ、ACF SBの公式が導けるなら、似たようなプロセスのエクイティの公式も導けると思うんですけどね。

最適化の方法は皆知っているが、問題はそれを理論的にどう解くかである)

[secret]

医師番号:

H > 0.5に対して何か特別なアルゴリズムがあるのでしょうか?）

アルゴリズムはいろいろありますが、最もシンプルなものは「育てる、買う」です。

科学的にはどうなんでしょうね。

[secret]

transcendreamer#:

一般的には、X%/ポイント以上の偏差が要求される。

何からの逸脱？

[transcendreamer]

secret#:
まあ、ACF SBの公式が導けるなら、似たようなプロセスのエクイティの公式も導けると思うのですが。

オプティマイザーの使い方は皆知っているが、問題はそれを理論的にどう解くかだ)

おそらく誰も解決していないでしょう🤔ただ、トレードのエクイティを計算するには、このトレードをシミュレーションするか、エクイティのパラメータ依存性の経験的モデルを作成する必要があります...。

secret#:
何からの偏差値？

ある出発点から、あるいは平均値などから、多くのバリエーションがあり、そのどれもが、一言で言えば、何％、何pipsの値動きを登録することに相当するのでしょう。

[Доктор]

secret#:
アルゴリズムはたくさんありますが、最もシンプルなものは「上がる-買う」です。

さて、この「具体的なアルゴリズム」の解釈ですが、H < 0.5で「下落-買い」 )) となります。

secret#:
科学によって、どうあるべきなんでしょうね。

例えば、チャンネルの故障。

[secret]

トランスセンドリーマー#:

ある出発点から、あるいは平均値から、あるいは他の何かから、多くの選択肢があり、それらはすべて、一言で言えば、何パーセント、何ポイントの値動きを登録するということで、おそらく平等です。

そうですね、いろいろな選択肢が思い浮かびますね、教科書的にどうなんだろうと改めて思います)

スタート地点の選択は恣意的であり、SLUPでは平均値は考慮されていないと思う)