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 2770

 
Maxim Kuznetsov ペース」で訪れ、変化は大きい)場合がある。
形式化は決して単純なものではない)))))
 
Valeriy Yastremskiy #:
正式な形にするのは決して簡単なことではない)

そして金利とそれに関連する問題、特にオーバーナイト金利がある。FRBの利上げを受け、欧州も利上げを余儀なくされるだろうが、欧州には(欧州にとって)あまりにも多くの外国マネーが「オーバーナイト」している。8時間後には次の場所でオーバーナイトすることになる。割引率はGDPのマネタイゼーションでもある。

このすべては、NN何とか一度にMOに投資されるべきであり、それがバー/潜在的な歴史から自分自身を識別し、分類し、訓練することを期待すべきではない。

 
妄想や空想はもうたくさん、統計もなければ話すこともない。
 
СанСаныч Фоменко #:
新しいローソク足 が来たら、調整(ウィンドウを移動)し、再び次のローソク足を予測する、など 。

トレーディングシステム - 13年 - その間、著者は自分自身に証明 した:

価格シリーズの非定常性....

価格の決定論的成分とノイズは、(EViewsで)回帰式にそれを入れてみました。

3年後、私は結論を 得た(自転車を発明したと言われている):

我々は原始的な回帰モデルを持って いる。サンプル内では10よりはるかに大きい利益率を持つことが示された。サンプル外では1より少し大きく、それは疑わしい。このモデルは「正しく」構築されている。

SanSanych Fomenko#

使用されているモデルにはアイデアがある:決定論的な要素を分離し、それにノイズを加える

5年後、私は新しいハイテクツール(ランダムフォレスト)を適用して、モデルと呼ばれる同じ擬似予測を実現することにしました。

ZigZagのパラメータ "反転間の距離 "を0.0035ドルにして、ターゲット変数を構築した。

MT4/5とRとの接続に関する技術仕様の策定に関するトピックを作成。

RとMetaTrader4ターミナル間の相互作用のライブラリは、新しいMQL4のためのCodeBase: mt4Rで利用可能ですが、https://www.mql5.com/en/code/11112。

しかし、classDistとentropyを除いて、彼は新しいライブラリから何も接続できなかった...。

そして、自分のツールや擬似 "モデル "について叫び、みんなに生き方を教えている。もう 一人はみんなに黙るように頼み、三人 目は一人目を宣伝し、二人目の怖い話を描き、一人目が二人目を背景にしてより良く見え、二人目が一人目のコミュニティと一体化することを夢見る......。そして残りはどうでもいい......。

すでに13年(顔だけが変わっている) - そして、「記事は初心者と経験豊富なトレーダーの 両方に役立つだろう 」という おとぎ話だけで、実用的な自転車はありません...そして、すべてのスローガンで、すべてのスローガンで...そして、論理と証拠(彼らの証拠の欠如ではない)。

そして、あなたは(知識+経験を適用する)最初に考えるだけで よかったのに、そうすれば、先験的に機能しないもののためにツール(とサイン)を使う必要がなくなるのに・・・。そして、13年間もゴミのような文章を書き続けるのではなく、「記事」という疑似的なタイトルをつけて...。コピーライティングでさえ、そのような記事や、何かを擬似的に研究している擬似的な仲間や非仲間の擬似的な経験の擬似的な0交換よりも真実を含んでいる...そして要するに

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ブランド名?-- 彼らができることは、インターバンク市場の金利よりも自分たちの取引おもちゃの 方が重要であるという仮説を反証することだけだった。

 
私が同意したのはこれが初めてかもしれない。
 

金融市場の取引システムを作ろうとするとき、私たちは常に未知の領域を一歩一歩進み、まだ不十分な知識を一歩一歩得ていかなければならない。

このような状況はよくあることであり、また新たな一歩を踏み出したり、踏み出そうとしたり、間違いを犯したり、より良くなって再び前進したりする人たちは常に存在する。

しかし、非常に知的で、百科事典的な教育を受け、用語を右往左往させるような人々が常に周りにいる。

しかし

そのような人たちは、その知識に基づいて総合する能力がないだけでなく、その言葉の意味も理解していないことがわかった。

私が勉強していたとき、私のグループには 25人中6人がそのような人たちだった。彼らはみな赤の卒業証書を持っていたが、どんな原始的なデザイン・アイデアも実現することができなかった。

その後、私が働いていた研究機関でもそのような人たちを見かけた。

彼らは賢い愚か者だ。

この30年間の劣化にもかかわらず、このような人たちは生き残り、自分で創造する代わりに他人を分析し続けている。

このような賢い愚か者は、非科学者よりも絶望的である。彼らに教えることは不可能であり、彼らはすでにすべてを知っていて、学者のような顔をして、無意味なことを推進し、推進している。

 
どんな発明も偶然の産物であり、あるいは先に得た知識の総合である。通常、複数の発明家によって同時に複数の時点で発明される(偶然の一致?)トレーディングの手口も同じだ。最初に真相を突き止めたのはマラデスであり、それ以外は愚痴をこぼす者であり、敗者である。ここでの主なことは、時間内に公表しないことだろう。同世代をすべて傍観者にして、ちょっと楽しむこと。しかし、何も貢献しなかった者は、たいてい最初に蹴飛ばされる。
 
СанСаныч Фоменко #:

一歩一歩、知識のメートルに次ぐメートルを征服していく...。そして、学者のような顔をして、くだらない話をする。

それが問題なのだ。コインを投げるように......そうやって転ぶんだ......みんなバカだ。あなたの結論の質は 明らかだ

 
AI in Industry: Why you should synchronize features in Time-Series
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  • Pierre-Louis Bescond
  • towardsdatascience.com
You do not need to be a Data Scientist to know this feeling: this is the winter season, you open the tap on “hot” in the morning and it takes a few seconds (sometimes more) before the water goes from cold to the desired temperature. The reason is obvious: the hot water needs time to flow from the boiler to reach your hands. And, said...
理由: