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 3346 1...333933403341334233433344334533463347334833493350335133523353...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2023.12.10 05:50 #33451 中間的な結論を出すために、ベイズ分類器や一般化線形モデルなど、コズルと変分、そしてMOに適用される他のすべての方向性の両方で、アンサンブルが使用される。kozulでは、なぜか通常1つの分類器または回帰器（または2つ）に限定され、別名メタ・ラーナー（meta lerner）と呼ばれる。一方、catbustや他のリブに関する論文では、アンサンブルを使用している。なぜkozulaではこのことを明らかにしないのか、ちょっと不思議だ。彼らはアンサンブルのケースを一般化していない。基本的には、モデルの上に統計が載っているだけだ。そこに特別なマジックはないが、結果は時に喜ばしいものだ。一般的な参考書はまだ見たことがない。MLのようなものだ。そしてさらに進むと、時系列の分類と、特殊なケースであるトレーディングのためのBPの分類に、このすべてをどのように適用するかという分かれ道がある。 fxsaber 2023.12.10 14:47 #33452 Maxim Dmitrievsky #: 特殊なのは、実際のスプレッドを知らなくても、テスターで人為的にスプレッドを広げると、取引の一部が落ちてしまうことである。 スプレッドが広がった分だけ、マトリックスの期待値も下がる。スプレッドの問題がよくわからなかった。 nevar 2023.12.10 14:48 #33453 Maxim Dmitrievsky # : グーグルの新製品 、TSMixerはベンチマークでTimeGPTを上回っているようだ。 NHITSとlightGBMも、 日次と毎時のデータでTimeGPTより RMSが低い。 https://valeman.medium.com/what-truly-works-in-time-series-forecasting-the-results-from-nixtlas-mega-study-78eda5133622 Conformal Predictionは試しましたか ？ https://valeman.medium.com/how-to-predict-full-probability-distribution-using-machine-learning-conformal-predictive-f8f4d805e420 https://github.com/valeman/awesome-conformal-prediction#papers-time-series GitHub - valeman/awesome-conformal-prediction: A professionally curated list of awesome Conformal Prediction videos, tutorials, books, papers, PhD and MSc theses, articles and open-source libraries. valemangithub.com A professionally curated list of awesome Conformal Prediction videos, tutorials, books, papers, PhD and MSc theses, articles and open-source libraries. - GitHub - valeman/awesome-conformal-predicti... Maxim Dmitrievsky 2023.12.10 16:30 #33454 fxsaber #:スプレッドが拡大すればするほど、行列の期待値は減少する。スプレッドの問題は理解できない。 温室条件で機能するモデルがあればどんなスプレッドの証券会社にも適応させたい。取引のマークアップに大きなスプレッドを入れて再教育するのは簡単なように思えますが、それは役に立ちません。スプレッドを大きくすると、出力時に利益を出すことを拒否します。つまり、このパターン自体がスプレッドのレベルであることがわかった。つまり、取引コストをカバーしていないのだ。 fxsaber 2023.12.10 16:40 #33455 Maxim Dmitrievsky #: 温室条件で機能するモデルがあれば。どんなスプレッドの証券会社にも適応させたい。取引のマークアップに大きなスプレッドを入れて再教育するのは簡単なように思えますが、それは役に立ちません。出力時に大きなスプレッドで利益を出すことを拒否します。 つまり、温室状態での低マットの期待値ということになる。まさにアルファがあるところだ。 モデルという言葉をスキャルパーに置き換えてみよう。彼はいくつかの引用符で実際に利益を上げているとしましょう。アルファは期待値の低いところにある。 相場を悪くする。OOSするように訓練する。アルファが破壊されるからだ。トレーニングの間、外見上も何千もの取引があることができます。しかし、アルファは存在しない。 ZY なぜ悪い相場で利益を上げるのですか？良い相場で利益を上げるために、すでにすべてが整っているのに。 Maxim Dmitrievsky 2023.12.10 16:45 #33456 fxsaber #:だから温室条件下では、期待値マトリックスは低い。まさにアルファがあるところだ。モデルという言葉をスキャルパーに置き換えてみよう。ある相場では実際に利益を上げているとしよう。アルファは低い期待値の中にある。相場を悪化させる。OOSするように訓練する。アルファが破壊されるからだ。訓練中に、取引の数千があることもできます。しかし、アルファはありません - 運命。ZY 良い相場で利益を上げるための条件がすべて整っているのに、なぜ悪い相場で利益を上げるのですか？ 私は、悪い取引条件ではチャンスがないという考え方が嫌いです。私は、彼らにもうまくいくようにしたかったのです。例えば、スプレッドがそれほど決定的でない場合、小さなパターンが他のタイムフレームに要約されず、大きなパターンに波及しないのはなぜか。方向性が定まらない。 fxsaber 2023.12.10 16:48 #33457 Maxim Dmitrievsky #:つまり、このパターン自体がスプレッドのレベルであることが判明したわけだが、どう解釈すればいいのだろうか？つまり、取引コストをカバーしていない。 取引コスト-スリッページ、流動性、手数料、スワップ。スプレッドとは、現時点でのビッド／アスクの値（あえて差は書いていない）。 午前0時から午前1時までのEURGBPの最小スプレッドは、午前0時前の最大スプレッドの数十倍です。 そして、一部のスキャルパーにとっては、この時間帯が一日のうちで最もおいしい時間帯となる。 Maxim Dmitrievsky 2023.12.10 16:53 #33458 fxsaber #:取引コスト - スリッページ、流動性、手数料、スワップ。スプレッドは、現時点でのビッド/アスク間の値（あえて差は書いていない）。午前0時から午前1時まで、EURGBPの最小スプレッドは、午前0時前の最大スプレッドの数十倍になります。そして、一部のスキャルパーにとっては、この時間帯が1日で最もおいしい時間帯となる。 それでも私たちは、スプレッド - その他のコストというパターンで取引します。 fxsaber 2023.12.10 16:57 #33459 Maxim Dmitrievsky #: ー パターンー スプレッドー その他のー その他ー 私のロジックのどこのTSも（間接的にでも）スプレッドの値を使っていない。私だけではありません。 なぜ買値と売値の2つの生データを価格/スプレッドに変換し、価格にアルファを求めるのか、私には謎です。 スプレッドの話も、タイムフレームの話も、日本のローソク足の話も、ほぼ同じです。 fxsaber 2023.12.10 16:59 #33460 ソース・データを理解する分野における "ハロー・ワールド！" - ヒストリカル・インターバルで可能な最大の利益を表示するスクリプトを書くこと。 これがない場合、何をしているのか不明である。 1...333933403341334233433344334533463347334833493350335133523353...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
特殊なのは、実際のスプレッドを知らなくても、テスターで人為的にスプレッドを広げると、取引の一部が落ちてしまうことである。
スプレッドが広がった分だけ、マトリックスの期待値も下がる。スプレッドの問題がよくわからなかった。
NHITSとlightGBMも、 日次と毎時のデータでTimeGPTより RMSが低い。 https://valeman.medium.com/what-truly-works-in-time-series-forecasting-the-results-from-nixtlas-mega-study-78eda5133622
Conformal Predictionは試しましたか ？
https://valeman.medium.com/how-to-predict-full-probability-distribution-using-machine-learning-conformal-predictive-f8f4d805e420
https://github.com/valeman/awesome-conformal-prediction#papers-time-series
スプレッドが拡大すればするほど、行列の期待値は減少する。スプレッドの問題は理解できない。
温室条件で機能するモデルがあれば。どんなスプレッドの証券会社にも適応させたい。取引のマークアップに大きなスプレッドを入れて再教育するのは簡単なように思えますが、それは役に立ちません。出力時に大きなスプレッドで利益を出すことを拒否します。
つまり、温室状態での低マットの期待値ということになる。まさにアルファがあるところだ。
モデルという言葉をスキャルパーに置き換えてみよう。彼はいくつかの引用符で実際に利益を上げているとしましょう。アルファは期待値の低いところにある。
相場を悪くする。OOSするように訓練する。アルファが破壊されるからだ。トレーニングの間、外見上も何千もの取引があることができます。しかし、アルファは存在しない。
ZY なぜ悪い相場で利益を上げるのですか？良い相場で利益を上げるために、すでにすべてが整っているのに。
だから温室条件下では、期待値マトリックスは低い。まさにアルファがあるところだ。
モデルという言葉をスキャルパーに置き換えてみよう。ある相場では実際に利益を上げているとしよう。アルファは低い期待値の中にある。
相場を悪化させる。OOSするように訓練する。アルファが破壊されるからだ。訓練中に、取引の数千があることもできます。しかし、アルファはありません - 運命。
ZY 良い相場で利益を上げるための条件がすべて整っているのに、なぜ悪い相場で利益を上げるのですか？
取引コスト-スリッページ、流動性、手数料、スワップ。スプレッドとは、現時点でのビッド／アスクの値（あえて差は書いていない）。
午前0時から午前1時までのEURGBPの最小スプレッドは、午前0時前の最大スプレッドの数十倍です。
そして、一部のスキャルパーにとっては、この時間帯が一日のうちで最もおいしい時間帯となる。
取引コスト - スリッページ、流動性、手数料、スワップ。スプレッドは、現時点でのビッド/アスク間の値（あえて差は書いていない）。
午前0時から午前1時まで、EURGBPの最小スプレッドは、午前0時前の最大スプレッドの数十倍になります。
そして、一部のスキャルパーにとっては、この時間帯が1日で最もおいしい時間帯となる。
ー パターンー スプレッドー その他のー その他ー
私のロジックのどこのTSも（間接的にでも）スプレッドの値を使っていない。私だけではありません。
なぜ買値と売値の2つの生データを価格/スプレッドに変換し、価格にアルファを求めるのか、私には謎です。
スプレッドの話も、タイムフレームの話も、日本のローソク足の話も、ほぼ同じです。
ソース・データを理解する分野における "ハロー・ワールド！" - ヒストリカル・インターバルで可能な最大の利益を表示するスクリプトを書くこと。
これがない場合、何をしているのか不明である。