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 2779

 
Valeriy Yastremskiy #:

これは最良の結果による選択だ。私が質問したのは、最初の選択アルゴリズムについてだ。なぜ、残りの可能性のある特徴は、最初に選択された特徴よりも情報量が少ないと判断したのか。

オーバーフィッティングで、情報量の多い関係の結果に基づいて選択し、ナイーブさに基づいて初期選択するのであれば、それは1つのアプローチです。通常のアプローチでは、選択されたものに結果的なものが含まれるのであれば、その考え方は有効である。

予測変数の初期選択のアルゴリズムはありますか?ロジックを理解したいです。その形質がターゲットとどのように関連しているかを最初に理解する方法。

私は/我々は持っている)))これまで同じ過剰選択、積み重ね、試して、カットを理解し、さらに行く))))

情報関係の尺度があり、そのような尺度を計算するパケットがある。私はそれに名前を付けました、私はそれを探すのが億劫です。

窓を移動させ、独自の統計的特徴を持つ時系列を得る。情報関係が強く、その揺らぎが小さい特徴を選べば、将来にわたってかなり一定の予測能力を持つ特徴が見つかるだろう。我々はそう願っている。非定常市場のための何か

 
Valeriy Yastremskiy #:

忘れてくれ)))))

あのね、私はそれを完全にサンニチへの答えとして理解したんだ))))))。

ピエロが前足で落書きしたものをずっと読んでいるほど、私には時間がない。結果を書き上げてアップしたかったのに、また時間がない。
 
СанСаныч Фоменко #:

情報通信の尺度があり、それを計算するパケットがある。調べるのが面倒なので、私が命名した。

窓を移動させ、統計的特徴を持つ時系列を得る。情報伝達の結びつきが強く、その揺らぎが小さい特徴を選べば、将来にわたってかなり一定の予測能力を持つ特徴が見つかるだろう。我々はそう願っている。非定常市場のための何か

ありがとうございます。

 
Uladzimir Izerski #:
機械学習を使えば、もっと正確な結果が出るかもしれない。でも、そんなことをするのは億劫だ。良い提案を待っている。

喜んで聞く

 
СанСаныч Фоменко #:

科学的な研究は歓迎しますが、市場からあなたの特別な指標の間接的な広告は禁止されています。インジケーターが禁止されているのではなく、有料インジケーターの作者が禁止されているのです。

もっと控えめにしてください。

10年前、ほとんどのフォーラムメンバーは、テクニカル分析の枠組みの中で6ヶ月以上機能する取引システムを作成することは非常に困難であると確信していました。シグナルの寿命から判断すると、何千ものシグナルのうち何人かはそれを行うことができましたが、結果は常に同じです。あなたは、少なくとも状態、またはより良い、シグナルのレベルで、あなたの指標を使用する可能性の証拠を提供していません。


私たちは、テクニカル分析を使用する実用的な、そして最も重要な、理論的な不可能性のためにMOに従事しています。私たちがMOを始めたのは、良い生活からではありません。MOは高度な数学とソフトウェアの山である。ここには科学への愛はない。


追伸

投稿された指標は最初ではない。

シグナルは2本目のローソク足にあり、ポジションは3本目のローソク足の終値で建てられます。少なくとも4本目のローソク足で、3本以上のトレンドが継続した場合にのみ利益を得る。

反転シグナルは2本目のローソク足に表示され、取引は3本目のローソク足で決済されます。インジケータは何もありません。

連続して3本のローソク足以上1符号の正の増加は非常にまれであり、あなたは簡単に関連する統計を取得することができます。対応する統計量は、自己相関と呼ばれています。通常は3未満です。


SanSanych、あなたに良い健康。あなたは控えめではなく、あなたは私を宣伝している)。

私はこのマーケットで6年ではなく16年の キャリアがある。そして、私はここにいるほとんどの人たちよりも多くの経験を持っている。

失礼ですが、もし私がいくつかの製品を市場に出していたら、ずっと黙っていなければならないのですか?それは興味深い。気にしないで

=============

金融市場における学術的な仕事をどのようにお考えですか?離散的な棒グラフの4つの価格値から 何を見つけたい?分数化しますか?ある程度増やしますか?)

将来の価格行動について具体的に何を知りたいのか?次のバーはどうなるのか、5-20バーはどうなるのか。私は、あなたが暗闇の中で探していて、何年もの間見つけることができないものを理解したいのです。私はあなたを何年も前から知っています。

私は、あなたが大した努力もせずに1日で10%以上の利益を上げることができることを具体的に示すことができます。私はすでに大ヒットがあることを知っていて、あざ笑うように準備しました)。今の瞬間をそのままトリム))

1時間後に削除します。

広告と思われないように削除しました。いらない。

 

これは宣伝ではないが、TSを構築する際に注意すべき点を示している。MOの基本として何を取るべきか。頭のいい人は理解するだろうし、頭の悪い人は反対するだろう。私は気にしない)))

もし、トレーダーがマニュアル・モードでの取引方法を知らなければ、どんなMOも役には立たない。

 
mytarmailS #:

耳を傾ける

あなたとの見込みはない。ごめんなさい.

 
Uladzimir Izerski #:

サンサニッチ、お元気で。あなたは謙虚ではないし、私を宣伝している)。

私はこのマーケットに6年 ではなく16 年いる。そして、私はここにいるほとんどの人たちよりも多くの経験を持っている。

失礼ですが、もし私がいくつかの製品を市場に出していたら、ずっと黙っているべきでしょうか?それは興味深い。気にしないで。

=============

金融市場での科学的な作業をどのように想像しますか?離散的な棒グラフの4つの価格値から何を見つけたいのか。分数化するか、度合いを上げるか)

将来の値動きについて具体的に何を知りたいのか?次のバーはどうなるのか、5-20バーはどうなるのか。私は、あなたが暗闇の中で探していて、何年もの間見つけることができないものを理解したいのです。私はあなたを何年も前から知っています。

私は、あなたが大した努力もせずに1日で10%以上の利益を上げることができることを具体的に示すことができます。私はすでに大ヒットがあることを知っていて、あざ笑うように準備しました)。今の瞬間をそのままトリム)))

1時間後に削除します。


プロフィールから判断して。

幸運を祈る。

私は15年前、ある研究所で機械取引システムを教えたことがある。

生徒たちは一人を除いて非常に興味を持っていた。私が近づこうとせず、モニターを見つめて、それきりだった。

私は彼らに尋ねた。

- はい、ここでは数千ドル必要ですが、市場に参入することはできません。

しばらくして、私は彼が集中的にキーボードを叩いていることを参照してください。

何をしてるんですか?

- 私はチェックする必要があり、今(私が覚えている限り、ラムスで)インジケータを追加し、我々は見てみましょう。

待ってるよ。チャートにインジケーターが表示され、生徒が喜んで買った。

なぜ買ったのか聞いてみた。明らかに、ここと、ここと、ここと、ここと...。

授業が終わって4時間後、その生徒は5万ドルの証拠金で2千ポンドの利益を得た。彼は、チャートですべて明白だから負けることはないと断言した。彼は20歳だった。


だから、もう一度言うが、幸運を祈る。私の生徒が機械的な取引システムを必要としなかったように、おそらくあなたにもMOは必要ないだろう。

 
СанСаныч Фоменко #:

プロフィールから判断すると

幸運を祈る。

15年前、研究所で機械取引システムを教えていた。

生徒たちは一人を除いてとても興味を持っていた。近寄ろうともせず、モニターを見つめて、それきりだった。

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だから、もう一度、頑張ってください。おそらく、あなたは私の学生の機械的な取引システムだけでなく、MOを必要としません。

ありがとう。

私はMOEに興味がありますが、ただ簡単な方法を取りたいだけです。それを隠しているわけではありません。

 
Uladzimir Izerski #:

ありがとう。

MoDには興味があるけど、楽な道を選びたいんだ。それを隠しているわけじゃない。

簡単な道などない。

システムには決定論的なもの、確率論的なもの、不確実なものがあり、ある時点では確率論的、決定論的、あるいはその混合物として振る舞う。

金融市場が不確実性に分類されるのは、確率の源泉が予測不可能な人々の行動だからである。例えば、完全にランダムな 人々の地下での流れは、マス・サービス理論によって完全に記述され、すべてを計算することができる。しかし、風船に穴を開けて「爆弾だ」と叫べば、カオスが起こり、何も計算できない。市場では、これはニュースであり、アプローチも科学もなく、パニックは行政的に鎮圧される。

金融市場の確率的な部分も、定常的なものと非定常的なものに分けられる。定常は完全に計算可能であり、原理的に科学性はない。定常市場のモデルが機能する金融市場もある。私は米国財務省のARIMAモデルを見たことがある。

しかし、一般的に金融市場は非定常であり、既成のものがあるが、すぐに何をすべきかがわからないことが判明する。しかし、私たちが知っていることは、絶対に必死の数学であり、それは2つのタイプに分かれています:

  • 統計的モデリング - 非定常性の微妙な点をすべて捉えようとするGARCHモデル;
  • 自動的にパターンを探すMOE。ランダムフォレスト(RF)では、そのようなパターン(ツリー)は150以上存在しない。

簡単な方法はなく、しかも、近づくことさえできない何か(ニュース)に必ず引っかかる。ニュースにはならないが、すべての問題を解決することは不可能である。


TAで成功したら、それ以外はすべて捨ててしまえ。MOは、GARCHと同様、何年も続く。

理由: