記事"ベイズ分類器及び特異スペクトル解析法に基づく指標を用いた市場動向の予測"についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2017.07.19 07:58 新しい記事 ベイズ分類器及び特異スペクトル解析法に基づく指標を用いた市場動向の予測 はパブリッシュされました:本稿では、ベイズの定理に基づいた特異スペクトル解析（SSA）と重要な機械学習法の予測機能を組み合わせて、時間効率の良い取引のための推奨システムを構築するというイデオロギーと方法論について検討します。この場合、ボラティリティは、処理されたデータの始値と終値の差の二乗平均平方根によって測定されます。ストップレベルは前の終値と結びついており、一方向にシフトされます。ポジションへの参入とエグジットの決定はバーが閉じられた後に行われます。 USD/RUB-15M先物データで訓練されたシステムの推奨は、図11に示す終値の履歴及び制御パラメータ3及び4によって制御される予測分類に従って個別にGOLD-15M先物取引をシミュレートするために使用されました。下のチャートは、バーの数で測定した「時間」による収益性の変化を示しています。 図14 GOLD-15M先物の個別取引の収益性に対する取引推奨の確率値の影響（USD/RUB-15M先物で訓練）作者: Roman Korotchenko 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
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本稿では、ベイズの定理に基づいた特異スペクトル解析（SSA）と重要な機械学習法の予測機能を組み合わせて、時間効率の良い取引のための推奨システムを構築するというイデオロギーと方法論について検討します。
USD/RUB-15M先物データで訓練されたシステムの推奨は、図11に示す終値の履歴及び制御パラメータ3及び4によって制御される予測分類に従って個別にGOLD-15M先物取引をシミュレートするために使用されました。下のチャートは、バーの数で測定した「時間」による収益性の変化を示しています。
図14 GOLD-15M先物の個別取引の収益性に対する取引推奨の確率値の影響（USD/RUB-15M先物で訓練）
作者: Roman Korotchenko