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 2487

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JeeyCi#:
クモの巣モデル（c59）のことをずっと考えている（バランス／ディスバランスを目指すという意味で）...。怖いのはモデルの数学だ

ちなみに、そうですね、どのモデルも、何らかの前提が あることで、現実と平仄を合わせるのが普通です...。上記のように、モデルから分析を構築するのではなく、データからモデルに行く方が良いのですが、私はこれを見逃すことがあります（いわゆる「過学習」状態-あるecモデルから通常の会計収支を計算しようとする場合）...。私は相変わらず、買い手と売り手の相互作用の論理（些細なこと、安い／安い、必要／不要、赤字／余剰、トレーダーやリスク管理者にとって最も有用なモデル）を好みますが、しばしば、定量評価は微分方程式や不完全な統計処理方法によってうまくいかなくなり、それを克服するには、きちんとした追加統計調査／サンプル計算（履歴出力用）で身を包まなければなりません。

 
JeeyCi#:

もう、何かのプロトタイプを見ることはできないのでしょうか？

口先だけの自己主張だからこそ、せめてこの理論の海の中に少しでも実践を見ることができないか。

 
mytarmailS#:

何かのプロトタイプを見ることはできるのでしょうか？

ただ話しているだけ、自分を引用しているだけ、この理論の海の中で、せめて実践を見ることはできないか。

同じ質問が出ました、時々覗いています、一文です。親愛なる、一日10ピップスを行う方法えっ？
 
mytarmailS#:

何かのプロトタイプを見ることはできるのでしょうか？

口先と引用ばかりで、この理論の海の中に、少しは実践を見ることができるのでしょうか。

理論を実践に移すことの何が問題なのでしょうか？- というのは修辞的な質問で、あなたの答えには興味すらありません（もう何度も言いますが）...。- なぜ1回目から理解できないのか？- という疑問が湧きますが...。）荒らしがうざい!!!(またスレッドで群れで糞をしまくる)

 

実際、IRの分野では、すべての哲学を理解する必要があり、この分野の大量の情報の知識なしに、ある問題の哲学に到達することは非常に難しく、それなしに正しい結論に到達することはできないのです


私は、例えば、モデルを入手するまでの過程を2時間整理し、プログラム一式が選択され、同じことを何度も繰り返しています。THE SAME!!!!最適化手法やネットワークトポロジーの選択、入力データの入れ替えなどの手間は不要です。モデル作成アルゴリズムは硬直的で変更できない、言い換えれば、あなたがまだ探している間に、私はすでにそれを見つけて、愚かにも使っているのです!!!!

 
JeeyCi#：

そして、理論を実践に移すことの何が問題なのでしょうか？- これは修辞的な質問で、あなたの答えには興味すらありません（すでに繰り返しています）...。- なぜ1回目から理解できないのか？- という疑問が湧きますが...。）荒らしがうざい!!!(またスレッドに群がるように糞をして回る)

私はあなたを荒らすつもりはありません、私はあなたを理解したい、あなたは市場のビジョンのようなものを持っていますか？ あなたの頭の中のモデル？ あなたは何かを実装していますか？ どのような進展？ 多分私はあなたから学びたい、またはあなたにいくつかのヒントを与えるなど...

それとも、アービトラージやオプションからトレーディング・アルゴやMOまで、あらゆることを話して、リンクや引用を書き込むだけなのか...。

残念ながら 、今のところ、私は2番目しか見ていないし、誰も興味を持っていないし、実用的な実験なしでは意味がない．

つまり、あなたのパラダイムで私が荒らしだとしたら、あなたは一般的なスパマーということになります)

 
水中ではありません :-)
 
Mihail Marchukajtes#:

実際、IRの分野では、すべての哲学を理解する必要があり、この分野の大量の情報の知識なしに、ある問題の哲学に到達することは非常に難しく、それなしに正しい結論に到達することはできないのです


私は、例えば、モデルを入手するまでの過程を2時間整理し、プログラム一式が選択され、同じことを何度も繰り返しています。THE SAME!!!!最適化手法やネットワークトポロジーの選択、入力データの入れ替えなどの手間は不要です。モデル作成のアルゴリズムは硬直的で、変更することができません。つまり、あなたがまだ見ている間に、私はすでに見つけて、露骨に使っています!!!!

OK、結果を見せてください

 
Mihail Marchukajtes#:

実際、IRの分野では、すべての哲学を理解する必要があり、この分野の大量の情報の知識なしに、ある問題の哲学に到達することは非常に難しく、それなしに正しい結論に到達することはできないのです

私は、例えば、モデルを入手するまでの過程を2時間整理し、プログラム一式が選択され、同じことを何度も繰り返しています。THE SAME!!!!最適化手法やネットワークトポロジーの選択、入力データの入れ替えなどの手間は不要です。モデル作成のアルゴリズムは硬直的で、変更することができません。つまり、あなたがまだ見ているだけの間に、私はすでにそれを見つけて、愚かにも使っているのです!!!

うん...が、当然ながらテストはできない ))))

しかも、レシェトフの出来合いのガラケーを何年も使っていて、ポリノーム、ニューロン、mgoaなどという言葉を初めて聞いたというのに、自分は20年の経験を持つニューラルネットワークトレーニングの達人と言い張る))と同時に、1年前にはRかPythonでプログラミングを教えてくれと頼んでいる)))


バカは思い知る、師匠！！ どうすりゃいいんだ）。

 
ミハイル・マルキュカイツ#:
同じことを何度も何度も繰り返しています。

私はMOのためのPython以外のものを知りません（c#では特別なツールを見たことがありません、c++ではどうしてもすべてを一から書かなければなりません）、しかしPythonでも、できればライブラリの案内をお願いします...あるいはどのツールキットがお勧めですか?

また、行列計算を使う頻度やタイミング、もし使うなら、手動でメソッドを書く必要がないように、もともとライブラリがあるのか？

追伸

ベストプライスにおけるHFTビッドの存在割合の集計プロファイル

1...248024812482248324842485248624872488248924902491249224932494...3399
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