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 2358

[denis.eremin]

Finamのウェブサイトでも同様。ただし、すべての指標が定期的に更新されているわけではない。

[denis.eremin]

いずれの場合も、実際の数値だけでなく、予測も存在する - 予測と事実の間に大きな差がある場合の最大値動き

[削除済み]

denis.eremin:
アルパリのカレンダーにアクセスし、現在の指標値の発表に関するニュースをクリック - 詳細な情報...- 本指標の過去のデータ 一覧と公開日。

どの期間、そこに情報があるのか？

[Aleksey Mavrin]

旧Fedのおかげでダウンロード/予備がたくさん)

https://www.federalreserve.gov/data.htm

異質な数量の時間同期テーブルを手作業でコンパイルしてダウンロードすることも可能だった。

[denis.eremin]

マキシム・ドミトリエフスキー：

そこでは、どのような期間で情報が得られるのでしょうか。

各指標の深さを見る必要があります。

例えば、シュウェアー失業は 2007年半ばまでの深さ/。

はい、ダウンロードできます。

[削除済み]

denis.eremin:

各指標の深さを見る必要があります。

例えば、スイスの失業率-2007年半ばまでの深さ/。

はい、ダウンロードできます。

ノーマスは、LCからしかアクセスできないのでしょうか？

あ、見つけました！fxstreetのカレンダーがあるそうです。

[Aleksey Mavrin]

アレクセイ・ニコラエフ：

最近はプラドの作品を勉強しています（笑)。ファンダメンタルデータは極めて規則的で低頻度である。市場で公開されていることを考えると、そこに利用価値があるとは思えません。"

すべてのトレンドを生み出しているのは、ファンダメンタルズデータなのです。ここ数年の商品通貨（と商品）の強い動きとユーロバックスがよく思い浮かびます。そして、商品通貨は極めて古典的な方法でそれを乗り越えてきました。

どのようなオシレーターでも、最もシンプルで古くからある戦略であれば、5年先まで最大限の利益を上げることができます。

しかし、すでに述べたように、ファンダメンタルズには常に新しいものがあり、したがって、歴史による分類/回帰の古典的モデルは有用ではない、プラドはおそらく何を意味する）、（さらに、多くの大きなトレンドはありません）そして最も可能性の高い彼らは2-3の最も重要な指標に退化。本当の仕事は、ニュースの背景全体を処理することになり、それはおそらくAGIにさらに近いです。

[Uladzimir Izerski]

Aleksey Mavrin：

すべてのトレンドはファンダメンタルズデータによって引き起こされます。ここ数年、商品通貨（と商品）とユーロバックスの強いトレンドが思い浮かびます。そして、コモディティ通貨は、極めて古典的な方法でそれを乗り越えました。

どのようなオシレーターでも、最もシンプルで古くからある戦略であれば、5年先まで最大限の利益を上げることができます。

しかし、すでに気づいたように、ファンダメンタルズには常に新しいものが混在しており、したがって、歴史による分類/回帰の古典的モデルはほとんど役に立たず、これはおそらくプラドが言いたかったことです）、（より一層、大きなトレンドはほとんどありません）、ほとんどの場合、最も重要な指標は2-3である。本当の仕事は、ニュース背景全体の処理にかかっていて、それはおそらくAGIにさらに近くなっています。

FAを利用するためには、機械処理のためにシステム的にデジタル化する必要があり、多くの時間を費やさなければなりません。コレクティブに実現可能です。個人では何年もかかる。やり方はわかっているが、一人ではできない。

[Evgeni Gavrilovi]

マキシム・ドミトリエフスキー

MOは確率で信号品質を計算できるのか？90%以上の確率のものをフィルタリングするため

[Aleksei Kuznetsov]

Evgeni Gavrilovi：

MoDは、信号の品質を確率で計算できるのですか？90%以上の確率のものをフィルタリングするため

聞いた本人ではないですが、お伝えします。
そうかもしれませんね。木と森トレーニングプロットで選択できるのは、>= 90% Gradeの葉のみです。しかし、新しいデータでは50％の誤差が生じます。TP=SLの教師マークアップ用です。その他、右の割合に応じてマーキングの種類を選択することも可能です。しかし、収益性は私の場合のようにゼロになる可能性が高いです。