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 2545

 
Valeriy Yastremskiy#:

波を否定するわけではありませんが・・・。波動は二次的なもので、ニュースやイベントのインパルスが一次的なものです。それが波となる。でも、こんな重さで、こんな軌道で、こんな形状の小石が飛んできたら、波はどうなるんだろうというレベルの問題なんです。波動は、ペブルの3つのパラメータだけでなく、ペブルのみならず外部からの影響にも左右される。

そうなんですね。

そして、政治家のニュースや噂、発言に機械学習を応用する方法を紹介します(笑)。

ここ数年、MoDの戯言を読んでいます。面白いスレッドですね。

オフトピですみません。私は静かに立ち去った。

 
Uladzimir Izerski#:

そういうことなんです。

そして、ニュースや噂、政治家の発言に機械学習が付くというわけです(笑)。

どうやら最近になってからのようです。それがどこかに行ってしまったら、NSはその運動に参加することを学ぶべきだ。

 
elibrarius#:

どうやら最近になってからのようです。それがどこかに行ってしまうと、NSはその運動に参加することを覚えなければならなくなる。

そうすると、MOのデメリットは、NSが学習を拒否するか、他のテクニカル指標と同じように非常に遅れることです。では、新しい市場の現実に合わないのであれば、学ぶことに何の意味があるのでしょうか?

私はNSに反対しているわけではありません。私自身、NSを使っていますが、トレーニングはしていません。私は厳格な比率で使っています。NSは、TSの要素として、他の信号源を確認するために使用される。待つかもしれないし、待たないかもしれない。

出力結果をパーセントで表示します。実はこれ、方向転換の力なんです。このように、波の反転や、人によってはトレンドの観察にも都合がいいのです。この方法は、どのTFでも利用可能です。価格の挙動はどのTFでも同じなので、NSのトレーニングや再トレーニングは必要ない。

958 このように、簡単に見えるかも しれません。

 
Uladzimir Izerski#:

そうすると、MOのデメリットは、NSが学習を拒否するか、他のテクニカル指標と同じようにひどく遅れるかのどちらかでなければならないことです。では、新しい市場の現実に合わないのであれば、学ぶことに何の意味があるのでしょうか?

私はNSに反対しているわけではありません。私自身、NSを使っていますが、トレーニングはしていません。私は厳格な比率で使っています。NSは、TSの要素として、他の信号源を確認するために使用される。待つかもしれないし、待たないかもしれない。

出力結果をパーセントで表示します。実はこれ、方向転換の力なんです。このように、波の反転や、人によってはトレンドの観察にも便利です。この方法は、どのTFでも利用可能です。価格の挙動はどのTFでも同じなので、NSのトレーニングや再トレーニングは必要ない。

このように、簡単に見えるかも しれません。

ニューラルネットワークベースデータベース」や「フォレスト/バスト」という定義がいいですね。
履歴から似たような状況を探し出し、例えば10件中7件に成長があったというようなことを報告するのです。ラグがありますが、大きなものではありません。MOは起きたことを記憶しており、MAの回転を待ってはいない。一般に、ヘッドショルダーは、MOが最も可能性の高い結果を見つけ、提案するパターンです。

まあ、端末の前に座っていてもニュースを追っている暇はないでしょう。通常は、すでに数秒間の動きが始まっているときに、ニュースが表示されます。
 
elibrarius#:
「ニューラルネットワークベースデータベース」の定義がよくて、フォレスト/バストが好きです。
履歴から似たような状況を探し出し、例えば10件中7件に成長があったというようなことを報告するのです。ラグがありますが、大きなものではありません。MOは起きたことを記憶しており、MAの回転を待ってはいない。一般に、ヘッドショルダーは、MOが最も可能性の高い結果を見つけ、提案するパターンです。問題は、新しいデータが半々くらいになること。

まあ、端末の前に座っていても、ニュースは追えませんからね。通常は、数秒前にすでに動きが始まっているときに、ニュースが表示されます。

NS全般について予断を許さない状況です。

市場価格は完全な正弦波ではないので、MOを持つNSが瞬間的な価格変動に反応することは期待できないのです。あるデータで学習したものは、新しいデータ、しかも信号の時間間隔が短いものにはもはや適さない。

ちなみに、最近の頭と肩は15年前とは違います)。サメは、その上で巧みに流動性を確保する術を身につけている。人生は流れ、すべては変化する。覗き見が巧くなっている。利益を得るための新しい方法と仕掛けが必要です。今日は短期売買です。その方向でやっています。

 
何か面白いもの、さらに洗練させる価値のあるものをダウンロード した人はいますか?
 

以下、記事からの引用です。

"人工知能の特質は、新しい標準的でない状況をナビゲートする技術がない ことです。市場に異常事態が発生した場合、モデルは最善の方法を提案しにくい。パンデミックはその典型的な例です。経済協力開発機構(OECD)は、イングランド銀行の 調査によると、この間、約35%の銀行が機械学習に基づくAIモデルによる悪影響を経験したというデータを挙げて いる。これは、パンデミックによって、モデル開発に関わるパラメータである多くのマクロ経済指標が変化したことが主な原因である。

このような人工知能の特性を考えると、多くの金融機関は人工知能に十分な自由度を与えているとは言えません。例えばスベルバンクでは、AIが取引ロボットを直接制御することは認められていない。むしろ、「スマート」なアシスタントとして、トレーダーに実行アルゴリズムの設定方法を推奨するのです。とはいえ、最終的に判断するのは常に人間です。"

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「アルゴリズムにより、トレーダーの関与を最小限に抑えながら、自動的に取引を 実行することができます。2018年、米国株式市場の取引の約8割がほぼ機械によってコントロール されていたとジュピターアセットマネジメントは伝えて います。"

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NSはまだAIではなく、すでにその要素であり、取引にはさらに大きな問題があります。

 
Uladzimir Izerski#:

以下、記事からの引用です。

"人工知能の特質は、新しい標準的でない状況をナビゲートする技術がない ことです。市場に異常事態が発生した場合、モデルは最善の方法を提案しにくい。パンデミックはその典型的な例です。経済協力開発機構(OECD)は、イングランド銀行の 調査によると、この間、約35%の銀行が機械学習に基づくAIモデルによる悪影響を経験したというデータを挙げて いる。これは、パンデミックによって、モデル開発に関わるパラメータである多くのマクロ経済指標が変化したことが主な原因である。

このような人工知能の特性を考えると、多くの金融機関は人工知能に十分な自由度を与えているとは言えません。例えばスベルバンクでは、AIが取引ロボットを直接制御することは認められていない。むしろ、「スマート」なアシスタントとして、トレーダーに実行アルゴリズムの設定方法を推奨するのです。とはいえ、最終的に判断するのは常に人間です。"

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「アルゴリズムにより、トレーダーの関与を最小限に抑えながら、自動的に取引を 実行することができます。2018年、米国株式市場の取引の約8割がほぼ機械によってコントロール されていたとジュピターアセットマネジメントは伝えて います。"

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NSはまだAIではなく、すでにその要素であり、取引にはさらに大きな問題があります。

ムース(イノシシ)の説明を聞いて、AIと関係があるのではと思いました。
 
Rorschach#:
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何かの主成分の予想と実際の成分を将来比較することで何かが見えてくるのかもしれません。

予測を思い出しながら、現在のコンポーネントと、相関の予測によると「あるべき」コンポーネントを比較する...

相関関係が強ければ、取引するようなものです。

ただ、どこに行けばいいかというのは、アイデアです。

このように、予想と現実の間に強い相関がある限り、私たちはその予想を信じようとするのです...。

移動平均から2番目の主成分をSSAで予測し、1番目の主成分を削除 Te detrendil

 
mytarmailS#:

何かの主成分の予想と、将来の実成分を比較することで、何かが見えてくるのかもしれません。

そこで、予測を思い出しながら、現在の成分と「予測によればそうなるはずだった」成分を比較し、相関を求める......というわけです。

相関関係が強ければ、取引するようなものです。

ただ、どこに行けばいいかというのは、アイデアです。

このように、予想と現実の間に強い相関がある限り、私たちはその予想を信じようとするのです...。

移動平均から2番目の主成分を削除し、1番目の主成分を削除して予測 Terendil

問題は、この予想がうまくいくケースがどれだけあるかだ。

https://www.mql5.com/ru/forum/330111/page2#comment_16078211

https://www.mql5.com/ru/articles/318(予測精度を5段階で推定)

理由: