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 2022

新しいコメント
 
マキシム・ドミトリエフスキー：

今週は木曜日までが持ち合い）しかし、まだ相場の反転はない。どの程度迅速に対応できるかは不明です。

ltsmをご存知ですか？ 使ってみてください、かっこいいですよ。

ltsmは使っていませんが、ltsmが どうのこうのではなく、RLがどう のこうの・・・ではないでしょうか？

 
mytarmailS:

いや、ltsmは使っていないのですが、ltsmの ことではなく、RLの こと・・・なんですね。

リカレントメッシュの話ですが、本質は同じで、アプローチが違うだけかもしれません。

RLを使わずに、何かを教えることができる。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

リカレントメッシュの話ですが、本質は同じで、アプローチが違うだけなんです

そういうのを作ればいいんだよ、RLがなくても何かを教えればいいんだよ。

マキシムさん、教えてください！グリッドはご自分で書かれたのですか？それとも既製品を使われたのでしょうか？
 
Aleksandr Alekseyevich:
Maxim, 教えてください、グリッドは自分で書いたのですか？それとも既製品を使われたのでしょうか？

既製品、主にPythonで作成

 
mytarmailS:

は続編をご覧ください。今週は、それが功を奏している。次はまだ新しいロジックで、テストが必要です。

 
elibrarius:
成行トレードの場合、分足ロウソクの高さが高すぎる場合（ギャップがあった場合など）には、10％～20％のスリッページを追加すればいいと思います。
そして、もし保留中であれば、非常に高い分足のローソク足（ギャップ）でディールを飛ばすことが必要である。

ストレステストでは、野生のHFTでなければ、平均スプレッド（手数料がある場合はそれを含む）*1.5をとれば十分である。I.e.案件の数に依存します。

と、証券会社のスリッページを観察してください。大きい場合は、TSに問題があるわけではありません

もし、滑りの大きさを確認したいのであれば、問題はTSにあるのではないのです。テスターは、オーバーヘッドがなく、より柔軟で迅速な対応が可能です。最適化などに向いている。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

は続編をご覧ください。今週は、それが功を奏している。次は新しいロジックで、まだテストです。

すごーい

 
mytarmailS:

すごーい

インターネット上では、未知の環境におけるさまざまなロボットの挙動を予測するクールな資料が公開されています。制御理論から

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

インターネット上には、未知の環境におけるさまざまなロボットの挙動を予測するための素晴らしい資料があります。制御理論から

ロシア語ですか、リンク先を教えてください。

それで、自分のものを使っているのか、それとも同じ男のスクリプトを使っているのか？

 
mytarmailS:

ロシア語で？

では、自作のスクリプトを使っているのか、それとも同じ男のスクリプトを使っているのか？

英語...媒体上ではクローズドアクセスなので、有料会員になる必要があります。

今、別のボットを作っているんですが、テスト的にやっているんです。

lstmやgru、そして補強を入れ、時系列の 新しいNSアーキテクチャに移行する。
1...201520162017201820192020202120222023202420252026202720282029...3399
新しいコメント