The code in this iPython notebook used to be in R. I am very grateful to Yves Hilpisch and Michael Schwed for translating my R-code to Python. For slideshow functionality I use RISE by Damián Avila. $$ \newcommand{\beas}{\begin{eqnarray*}} \newcommand{\eeas}{\end{eqnarray*}} \newcommand{\bea}{\begin{eqnarray}} \newcommand{\eea}{\end{eqnarray}}...
エリブラリウス Vladimir Perervenkoの記事のバーの色は、約0.8の精度で非常によく定義されています。しかも、簡単にリピートできる。裸の引用を含めてもう一度やってみたところ、デジタルフィルターを使った場合よりも2〜3％悪い結果になりました。 ここまでひどいとは驚きです。しかし、多くは楽器と時間枠に依存します。
ちなみに、私は1日も取引を止めていません。アイドルタイムは許さない、ただ、ここではコミュニケーションを取らない。マキシムカは英語でみんなを怖がらせてしまったんだ。ダメなので、またチームに参加することに...。
なるほど、私が間違っていたわけですね。
英語といえば、ヌバットの皆さんは何をやっているのか知りませんが、科学者たちは今でもボラティリティをモデル化するために分数ブラウン運動の研究をしているんですよ。これ以上正確な相場の動きを表現する方法は、まだ世の中に存在しないのです。ブラック・アンド・ショールズから新しい研究まで。
https://tpq.io/p/rough_volatility_with_python.html
https://www.quantstart.com/articles/derivatives-pricing-ii-volatility-is-rough#ref-gatheral
今のところ、キャンドルの色の予測やジグザグなどの幼稚な議論しかしていませんね。Vladimir Perervenkoの記事のバーの色は、約0.8の精度で非常によく定義されています。しかも、簡単にリピートできる。裸の引用を含めてもう一度やってみたところ、デジタルフィルターを使った場合よりも2〜3％悪い結果になりました。
ここまでひどいとは驚きです。しかし、多くは楽器と時間枠に依存します。
私は棒グラフを当てることはしませんが、検証で80を下回らない学習結果を得ることが目標です。
訂正したい。バーカラーを 予測したことはない。ターゲットZZと予測因子の異なるバリエーションによる分類のみ。そして、異なる集約方法を用いた大規模なアンサンブルを用いることで最良の結果が得られる。
もう一つの重要な経験は、前処理が複雑／精緻であればあるほど、モデルがよりシンプルに問題を解決することである。
グッドラック
ZZとはうまくいかなかったのですか？
顔は同じように見えるが、答えのある質問は...。同上まるでグラウンドホッグデーか何かのようだ)))
ZZはまた80％か・・・。
素直でない人は、何かの陰謀か、自分のタワーに問題があるのではと疑うだろう。
同じようなことで、すでに3回目か4回目の「波」のようですね、2/3以上の投稿を読んでいないので、何とも言えませんが。
どうしたんだお前ら
顔は同じように見えるが、問答は...。同上グラウンドホッグ・デイみたいだ)))
ZZがまた80%に...。
素直でない人は、何かの陰謀か、自分のタワーに問題があるのではと疑ってしまう。
これは同じことについての3回目か4回目の「波」のようですが、2/3以上の投稿を読んでいないので確かなことは言えません。
どうしたんだお前ら
ZZがMOに使えないというのは迷信です。
1時間足の結果は、他のターゲットや戦略への私の予測の応用として興味があるだけです。
ちなみに、最初に選択した予測変数の 精度は0.53、数学的期待値は6点であり、予測変数の選択方向にさらにチューニングする意味があることを示している。
ZZがMOに使えないというのは迷信です。
まあ、「儀式の達人」とはよく言ったものです))))それ以上にこのテーマで言われていることを見る限り、「業」というものがあるのでしょう、人それぞれです。
1時間足の結果は、他のターゲットや戦略への私の予測の応用として、ちょうど興味がありました。
ちなみに、最初に選んだ予測変数の精度は0.53、数学的期待値は6点で、予測変数の選択方向をさらにチューニングする意味を教えてくれています。
今それについて考える、あなたは精度0.53と6ポイントの数学的な期待を持って、それは年シャープ共同だ。理想的には1〜1.5とZZ精度0.8〜0.9、しかしASRが優れていない、ときにHFT企業は、1日あたりデータのテラバイトを処理するとき精度0.6とASR> 10、それについて考えて...。
まあ、諺にもあるように「お好きなように」です))))相場と本物の違いがわからないという方は、その通りかもしれません。
まあ今それについて考える、あなたは精度0.53とマトリックス6点の期待を持って、それは1年間のシャープ株式会社です。 理想的には1-1.5、およびZZで精度0.8-0.9、しかしASRは、HFT企業は、日あたりのデータのテラバイトの処理精度0.6とASR> 10、それについて考えるときより良いではない...
この文脈でのASRの意味についてご教示ください。
私はZZの戦略を持っていますが、これはAccuracyはあまり重要ではありません。最も重要なのはPrecisionで、バー戦略はエントリーの方向の決定を伴うのに対し、決定はターゲットのみで行われるため、ZZの戦略はそれぞれAccuracyが0.65程度となります。
私がHFTに関する神話について考えることに何の意味があるのでしょうか？この文脈でのASRの意味についてご教示ください。
最も重要なのは精度です。なぜなら、バー単位のストラテジーではエントリーの方向が決定されるのに対して、ZZストラテジーではターゲットのみで決定されるため、0.65程度の精度となります。
私がHFT神話について考えることに何の意味があるのでしょうか？ASR - 年率換算シャープレシオ
Accuracyがあまり良い指標でないことは同意しますが、すでに0.53を引用されているので、それをベースに結果を限定しています。
神話は重要ではありません、私は実際の平均を引用しました、彼らは最高のASRを持っているので、HFT、イントラタニティ（1日5〜10トレード）の予測品質が3〜5倍低い（予測時間先）です。
0.65 - このようなデータで素晴らしい、それは株式のほぼ滑らかな指数であり、あなたはただ、将来と過去のデータの線形混合を予測し、50％以上のすべてはカンニングである、それはすでに何度も言われています。
ターゲットZZは「グレイル」セラーにしか意味がなく、だからこそこの客層に激しい抵抗があるのでしょう。そうでなければ、まっとうなアプローチではMOはマーケットで意味をなさないし、指標は全く問題外、ただのランダムになってしまうでしょう。あなたが有料と無料のデータの多くをむさぼる場合にのみ、ハイクラスの専門家のチームが薄く、市場に対するわずかなエッジを生成することができますが、DCまたはDukasからデータに "直接"、運の1紳士、左ライブラリに、それの65％を見つけるために不具合です。
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ASR - 年率換算シャープレシオ
Accuracyがあまり良い指標でないことは同意しますが、すでに0.53を与えられているので、それを基準に計算しました。
神話は重要ではありません、私は実際の平均値を引用しました、彼らは最高のASRを持っているので、HFT、イントラタニティ（1日5〜10トレード）の予測品質の数値は3〜5倍低いです（予測時間先）。
0.65 - このようなデータでは素晴らしいことです、それはほとんど株式の滑らかな指数です、あなたはただ将来と過去のデータの線形混合を予測し、50％以上はすべてインチキです、それは何度も言われています。
ターゲットZZは「聖杯」セラーにしか意味がないらしい、だからこの客層に激しい抵抗があるらしい、そうでなければまっとうなアプローチは市場でMOが無意味になる、指標の話でもない、ただのランダムなんだ。あなたが支払った、無料のデータの多くをむさぼる場合にのみ、高度に熟練した専門家のチームが薄く、市場に対するわずかな優位性を生成することができ、DCまたはDukas、運の1紳士、左ライブラリからのデータで "直接"、65％を見つけるために、グリッチである。
小説の読みすぎか何かですか？
ASR - 年率換算シャープレシオ
Accuracyがあまり良い指標でないことは同意しますが、すでに0.53を与えられているので、それを基準に計算しました。
神話は重要ではありません、私は実際の平均値を引用しました、彼らは最高のASRを持っているので、HFT、イントラタニティ（1日5〜10トレード）の予測品質の数値は3〜5倍（予測時間先）低いです。
このようなデータで0.65は素晴らしい、ほとんど株式の滑らかな指数です、あなたはただ将来と過去のデータの線形混合を予測しているだけです、50％以上はすべてインチキです、それは前に何度も言われたことがあります。
一つはパーバー戦略、もう一つはZZシグナルとトロールによるもの、一般的にはZZである、という2種類の戦略を区別してみましょう。
最初の戦略はperbar戦略で、そこでなんとか0,53を出しましたが、エントリーはすべてのバーで発生し、サンプル全体のバーの平均値は奇しくも0,5なので、この戦略としては普通の指標です。平均値からの偏差値は3％で、大したことはないのですが、反省材料にはなりますね。同時に、第二の戦略と同じ予測因子も使用した。
0.65という結果を出した第二の戦略は空想の産物ではなく、そこでの判断は一人が現れたときのみ行われるが、23%のケースで一人を検出することができ、その23%のうち65%を正しく検出することが可能である。なお、ポジションを持ち 始めた当初は、リスクはおよそ1～1.3ですが、トローリングによって部分的にカバーされます - バランスは十分に波打つでしょう（インプットされたストップにより、エクイティまたはバランスに違いはありません）。
英語といえば、ヌバットの皆さんは何をやっているのか知りませんが、科学者たちは今でもボラティリティをモデル化するために分数ブラウン運動の研究をしているんですよ。これ以上正確な相場の動きを表現する方法は、まだ世の中に存在しないのです。ブラック・アンド・ショールズから新しい研究まで。
https://tpq.io/p/rough_volatility_with_python.html
https://www.quantstart.com/articles/derivatives-pricing-ii-volatility-is-rough#ref-gatheral
ローソク足の色の予測とかジグザグとか、幼稚園児の戯言みたいな議論しか見てないんだけど。これは6-7年前に読んだものの再掲載だと思うが、従来の注文でオプション取引の真似をする方法について何度か考えたが、何も見つからなかった