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 2643

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mytarmailS #:

パイソンだと何行かかるんだろう......。

μlで、おそらく数千)))

ええ、ほぼ同じです。
おそらくオーバーフィットの問題で、新しいデータでは異なるカーブを示すだろう。
 
Maxim Dmitrievsky #:
ほぼ同じで、少し多い。
おそらくオーバーフィットの問題で、新しいデータは異なるカーブを示すだろう。
3つ目は新しいデータです。
 
Maxim Dmitrievsky #:
今日は血まみれのメアリーだから、考えるのが難しいんだ。
モデル1をトレーニングして、モデル2に有用な機能を出力させるとか。

想像力には限りがない。
 
Maxim Dmitrievsky #:
昔、私たちがクラスター予測に成功したときのことを思い出してください。 ターゲティングをどうやったか覚えていますか？
 
mytarmailS #:
昔、私たちがクラスター予測に成功したときのことを思い出してほしい。 どうやって目標を立てたか覚えているだろうか？
ツリーや多クラスフォレストを使ってクラスター数を予測したんだ。また、クラスタリングでターゲットをマークアップしたこともあった。
 

そうですね、私はターゲットをマークすることに興味がありますが、次のローソク足のクラスターを予測することには興味がありません。

 
mytarmailS #:

そうですね、私はターゲットをマークすることに興味がありますが、次のローソク足のクラスターを予測することには興味がありません。

私は次のローソク足でやったと思いますが、何本ものローソク足が連続してクラスターを取得すれば、遠い未来のローソク足でもできます。

ソースコードは新しいパソコンに移ったときに紛失したんだ。古いパソコンは不具合があって、クラウドに保存していなかったんだ。

そういえば、小刻みなクラスタリングでマークアップすると、新しいデータでも結果が非常に安定するんだけど、マークそのものがすごく悪いんだよね。

ああ、グーグルコラボに何かあったよ。必要なら引っ張り出すよ。
 
Maxim Dmitrievsky #

あ、グーグルコラボの資料が残ってるから、必要なら引っ張り出すよ。
いや、いいよ。自分で書きます。
 
Aleksey Nikolayev #:

連続時間を追加したいのであれば、それはすでにマルコフ連鎖の一般化、つまりセミ・マルコフモデル（プロセス）である。

手助けを約束する準備はできていないが、可能な限りこのトピックのオープンな議論に参加することはできる。

どのような意味での「連続時間」かというと、市場に参入するシグナルという形のイベント（時間スケール）があり、シグナルが出現した瞬間に存在した「パターン」と存在しなかった「パターン」があるということです。従って、時間軸上のポイントがあっても、パターンがない瞬間もあるでしょう。その影響を考慮するには、パターンの発生時間間隔（n個の離散期間がないこと）も重要だと思います。

また、パターンの数が、シグナルが発生した瞬間よりも、全履歴区間において多くなることもあるので、その場合は、何パーセントのパターンがシグナルに付随しているのか、つまり、シグナルとの関連がランダムであるか、シグナルが基本条件によってフィルタリングされすぎているかのどちらかであることを考慮に入れるべきかもしれません。しかし、ここには離散性の問題があります - パターンはn小節連続して存在することがあります。同じZZであれば、シグナルとパターンが同じであれば、追加統計は無意味であり、そうでなければ有用である。

限られた量ではありますが、協力していただきありがとうございます！私はまだコードを書き始めていません - 別のプロジェクトを終わらせたいのですが、将来の実験のためにこのトピックについて考えることは有益です。

 

何か研究やアイデアを発表しよう。

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