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 622 1...615616617618619620621622623624625626627628629...3399 新しいコメント Alexander_K2 2018.01.28 14:07 #6211 ユーリイ・アサウレンコ(イントラがある)イントラデイを持っています。1日以上かけると、グラスもリボンも全く必要なくなります。1日10回のトレードのためには、これなしでは成り立ちません。FXでのやり方がわからない)無理だよ、ユーリ。確率密度 関数は、10,000以上のサンプルボリュームでFXを行う必要があるためである。実は-日記に。インクリメントで形成される分布は安定であり、無限に分割可能である。だから、多くの人は、市場のフラクタル性を見ると、急いで分足で取引して、教会のネズミよりも貧しくなってしまうのです。それに対して、日足ではあまり案件を見かけないのですが、先生の方法は全く正しく、今日やっと確信が持てました（私の言っていることが理解できるでしょうか？- 詳しくは語りませんが（笑)。 Yuriy Asaulenko 2018.01.28 14:39 #6212 Alexander_K2 です。NEVER、ユーリ。確率密度 関数は、1万を超えるサンプル量でFXに取り組まなければならないようなものだからです。実は-日記に。増分で形成される分布は安定であり、無限に分割可能である。だから、多くの人は、市場のフラクタル性を見ると、急いで分足で取引して、教会のネズミよりも貧しくなってしまうのです。それに対して、日足ではあまり案件を見かけないのですが、先生の方法は全く正しく、今日やっと確信が持てました（私の言っていることが理解できるでしょうか？- 詳しくはお話しませんが、自分でやったほうがいいかもしれません）。私としては、短期トレード（日足以上）は行き詰まると考えています。私は、短期売買は行き詰まると思っているし、その正当化も稚拙なものである）。分足のみで、日中だけスキャルピングを挟んで使うことにしています。市場向けです。FXについては、はっきりしたことは言えません。しかし、人々はうまくピップスしているようだ。私の知る限り、株式とFXの両方で有効な戦略のほとんどは、スキャルピングまたはクローズ手法です。 toxic 2018.01.28 14:59 #6213 ユーリイ・アサウレンコ なぜPythonじゃないんだろう？おそらく同じR？理解できないわ。PythonやRは高級言語なので、言語そのものというよりは、matlabや数学のようなものだと思います。 toxic 2018.01.28 15:06 #6214 サンサニッチ・フォメンコ 確かに。そんな知識欲があるので、ランキングを参考に、合いそうなものを上から順番に勉強していくのです。一つはgithabでの学生の論文や初心者科学者の論文の数、もう一つは真面目な投資会社（銀行、ヘッジファンドなど）が機械学習アルゴリズムのコーディングに使っているもの、「トップ」のサンプルは前者に偏っている、後者はトップ以外、何をどうやっているのか宣伝しない、あるいは気を引いて優雅な行き止まりに導くためである。 Yuriy Asaulenko 2018.01.28 15:22 #6215 どう だろう。PythonとRは高レベルのインタプリタ言語なので、言語そのものというよりは、matlabや「数学」のようなもので、勉強するにはとてもクールですが、生産現場で排他的なアルゴリズムと戦う必要がある場合は、勝ち目がありません。もう忘れてしまったのですが、ジェイヴでしたっけ？つまり、Javaも一種のインタプリタ型言語であり、非機械的なコードにコンパイルしてJVM上で動作させるものなのです。PythonもJavaと同様、コンパイルされ、同様に仮想マシン 上で動作する。Pythonはスクリプト言語のようなもので、すべてのライブラリがすでにコンパイルされたC++になっているという利点があります。そして、Pythonで価値があるのは膨大なライブラリであり、Pythonそのものではありません。Rはスクリプト言語でもあり、主要な作業はすべてコンパイルされたC++のパッケージで行われる。一般に、Javaはかなり遅い。全くF1らしくない）。なぜそこまでこだわるのかわからないが）。私としては、スキャルピングのピプスクでない戦略であれば、誰にも負ける必要はなく、性能は全く関係ない。マイケルに関しては、彼の選択です。言語について議論しているようなものです）。SZZY MOアルゴリズムの性能を言語ごとに比較したものをどこかで見たことがあるのですが。JavaとPythonが近いところですね。 СанСаныч Фоменко 2018.01.28 15:28 #6216 マキシム・ドミトリエフスキー では、リンクや解説をお願いします。:) FX用にも作れますよ仮定ではなく、具体的な結果に興味があります。見積もりツールの取引について、インターネットで調べると、何でも出てきます。VAR, VECM, vars パッケージを探すべきですね、いつものようにリファレンスがあります。SETARのエントリーバウンダリーフックアップしたが、googleが助けてくれる - 文献と具体的なアプリケーション....スプレッドを超えたら、シェアもありかも。広がらなくても美しいので、目が離せません。 ファイル: VAR_SVAR_SVEC_Models.zip 284 kb Maxim Dmitrievsky 2018.01.28 15:36 #6217 サンサニッチ・フォメンコ VAR、VECM、varsパッケージ、その中の、いつものように、リファレンスを探しています。SETARによるエントリーバウンダリーフックアップしたが、googleが助けてくれる - 文献と具体的なアプリケーション....スプレッドを超えたら、シェアもありかも。見開きがなければ、とても美しく、目が離せません。ありがとうございます、見てみます。不思議なもので、ペアトレードのスプレッドは問題ないようです。AAA・・・自己回帰＋重回帰・・・みたいな感じで・・・面白い、自分でもできそう。後ほどご紹介します。 Alexander_K2 2018.01.28 15:36 #6218 ユーリイ・アサウレンコ私は、だから短期（数日以上）は、行き詰まると考えています。しかも、それを正当化するための稚拙な表現まである)。分のみ、しかもスキャルピングを挟んでの日中だけ。市場向けです。FXについては、はっきりしたことは言えません。しかし、人々はうまくピップスしているようだ。そして、私の知る限り、株式でもFXでも、動いているストラテジーのほとんどはスキャルピングやクローズ法です。 もう一度、USDJPYの成長率分布を見てみましょう。右側のグラフは「記憶」です。17pips以上の刻みで消えるだけです。そして、+-17pipsの信頼区間は、この分布の約99.5％、つまり28.900ティックとなります。これが取引されるべき数量です。それ以外のケースは、この巨大分布の特殊なケースに過ぎず、明らかに失敗を導く。 Yuriy Asaulenko 2018.01.28 15:39 #6219 Alexander_K2 です。 もう一度、USDJPYペアの増分値の分布を見てみましょう。右側のグラフは「記憶」です。17pips以上の刻みで消えるだけです。そして、+-17pipsの信頼区間は、この分布の約99.5％、つまり28.900ティックとなります。これが取引されるべき数量です。それ以外のケースは、この巨大分布の特殊なケースに過ぎず、損失につながる。 イマイチ、支店に行くべきですね。そうでないと、すぐにフォーラム全体を占拠してしまいますから)。お返事の準備ができたらそこに書きますね。まだ、この話題には触れていません。 СанСаныч Фоменко 2018.01.28 15:44 #6220 Cpp:PythonとRは高レベルのインタプリタ言語です。毒性ひとつはgithabでの学生の論文や初心者科学者の論文の数、もうひとつは真面目な投資会社（銀行、ヘッジファンドなど）が機械学習アルゴリズムのコーディングに使っているものです。後者は何をしているのか宣伝しないし、気を抜いて優雅な行き止まりに導くので、「トップ」の選択は前者に偏っています。古典の教えにあるように、人は常に根源を見なければならない。そして、Rの速度は大きな問題です。表面には通訳がいる。研究するときの上品さ。私の経験では、デバッガは全く必要ありません。でも、スピードはもっとよくしたいようです。しかし、それはあくまでも見た目であり、その真相に迫ってみましょう。スピードのニュアンス。1.どんな計算量の多いRのパッケージをとっても、Rはライブラリを呼び出すためだけに書かれていて、FortranやCのライブラリを使っている。最高速度を求めての選択であり、これを超えることができるかは疑問である。2.さらに、C言語から移行される方のために、Rはスカラーという概念を持たない行列言語です。そして、ベクトルや行列の演算を支えているのがインテル・ライブラリです。それに、その分、Rのコード自体が非常にキャピキャピしています。3.コンピュータのすべてのコアやプロセッサに負荷をかけることは、対応するツールキットを使えば当たり前のことです。4.Rで開発されたものは、「サーバー・クライアント」方式で完璧に動作します。5.Rでは、どんな例外的な条件にも対応できる、非常に堅牢なプログラムを書くことができます。適切なツールによるナ・スタンダードの概念。6.RとCppはとても仲が良く、コミュニケーションはよく文書化されているので、もしRで大きなプログラムを書くことができたら（既成のコードばかりなのでとても難しい）、いつでも全部または一部の狭い部分をCppで書き直すことができる。 1...615616617618619620621622623624625626627628629...3399 新しいコメント 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
(イントラがある)イントラデイを持っています。
1日以上かけると、グラスもリボンも全く必要なくなります。1日10回のトレードのためには、これなしでは成り立ちません。
FXでのやり方がわからない)
無理だよ、ユーリ。確率密度 関数は、10,000以上のサンプルボリュームでFXを行う必要があるためである。実は-日記に。インクリメントで形成される分布は安定であり、無限に分割可能である。だから、多くの人は、市場のフラクタル性を見ると、急いで分足で取引して、教会のネズミよりも貧しくなってしまうのです。
それに対して、日足ではあまり案件を見かけないのですが、先生の方法は全く正しく、今日やっと確信が持てました（私の言っていることが理解できるでしょうか？- 詳しくは語りませんが（笑)。
NEVER、ユーリ。確率密度 関数は、1万を超えるサンプル量でFXに取り組まなければならないようなものだからです。実は-日記に。増分で形成される分布は安定であり、無限に分割可能である。だから、多くの人は、市場のフラクタル性を見ると、急いで分足で取引して、教会のネズミよりも貧しくなってしまうのです。
それに対して、日足ではあまり案件を見かけないのですが、先生の方法は全く正しく、今日やっと確信が持てました（私の言っていることが理解できるでしょうか？- 詳しくはお話しませんが、自分でやったほうがいいかもしれません）。
私としては、短期トレード（日足以上）は行き詰まると考えています。私は、短期売買は行き詰まると思っているし、その正当化も稚拙なものである）。
分足のみで、日中だけスキャルピングを挟んで使うことにしています。
市場向けです。FXについては、はっきりしたことは言えません。しかし、人々はうまくピップスしているようだ。私の知る限り、株式とFXの両方で有効な戦略のほとんどは、スキャルピングまたはクローズ手法です。
なぜPythonじゃないんだろう？おそらく同じR？理解できないわ。
PythonやRは高級言語なので、言語そのものというよりは、matlabや数学のようなものだと思います。
確かに。そんな知識欲があるので、ランキングを参考に、合いそうなものを上から順番に勉強していくのです。
一つはgithabでの学生の論文や初心者科学者の論文の数、もう一つは真面目な投資会社（銀行、ヘッジファンドなど）が機械学習アルゴリズムのコーディングに使っているもの、「トップ」のサンプルは前者に偏っている、後者はトップ以外、何をどうやっているのか宣伝しない、あるいは気を引いて優雅な行き止まりに導くためである。
PythonとRは高レベルのインタプリタ言語なので、言語そのものというよりは、matlabや「数学」のようなもので、勉強するにはとてもクールですが、生産現場で排他的なアルゴリズムと戦う必要がある場合は、勝ち目がありません。
もう忘れてしまったのですが、ジェイヴでしたっけ？つまり、Javaも一種のインタプリタ型言語であり、非機械的なコードにコンパイルしてJVM上で動作させるものなのです。
PythonもJavaと同様、コンパイルされ、同様に仮想マシン 上で動作する。Pythonはスクリプト言語のようなもので、すべてのライブラリがすでにコンパイルされたC++になっているという利点があります。そして、Pythonで価値があるのは膨大なライブラリであり、Pythonそのものではありません。Rはスクリプト言語でもあり、主要な作業はすべてコンパイルされたC++のパッケージで行われる。
一般に、Javaはかなり遅い。全くF1らしくない）。なぜそこまでこだわるのかわからないが）。私としては、スキャルピングのピプスクでない戦略であれば、誰にも負ける必要はなく、性能は全く関係ない。
マイケルに関しては、彼の選択です。言語について議論しているようなものです）。
SZZY MOアルゴリズムの性能を言語ごとに比較したものをどこかで見たことがあるのですが。JavaとPythonが近いところですね。
では、リンクや解説をお願いします。:) FX用にも作れますよ
仮定ではなく、具体的な結果に興味があります。
見積もりツールの取引について、インターネットで調べると、何でも出てきます。
VAR, VECM, vars パッケージを探すべきですね、いつものようにリファレンスがあります。SETARのエントリーバウンダリー
フックアップしたが、googleが助けてくれる - 文献と具体的なアプリケーション....
スプレッドを超えたら、シェアもありかも。広がらなくても美しいので、目が離せません。
VAR、VECM、varsパッケージ、その中の、いつものように、リファレンスを探しています。SETARによるエントリーバウンダリー
フックアップしたが、googleが助けてくれる - 文献と具体的なアプリケーション....
スプレッドを超えたら、シェアもありかも。見開きがなければ、とても美しく、目が離せません。
ありがとうございます、見てみます。不思議なもので、ペアトレードのスプレッドは問題ないようです。
AAA・・・自己回帰＋重回帰・・・みたいな感じで・・・面白い、自分でもできそう。後ほどご紹介します。
私は、だから短期（数日以上）は、行き詰まると考えています。しかも、それを正当化するための稚拙な表現まである)。
分のみ、しかもスキャルピングを挟んでの日中だけ。
市場向けです。FXについては、はっきりしたことは言えません。しかし、人々はうまくピップスしているようだ。そして、私の知る限り、株式でもFXでも、動いているストラテジーのほとんどはスキャルピングやクローズ法です。
右側のグラフは「記憶」です。17pips以上の刻みで消えるだけです。そして、+-17pipsの信頼区間は、この分布の約99.5％、つまり28.900ティックとなります。これが取引されるべき数量です。それ以外のケースは、この巨大分布の特殊なケースに過ぎず、明らかに失敗を導く。
もう一度、USDJPYペアの増分値の分布を見てみましょう。
右側のグラフは「記憶」です。17pips以上の刻みで消えるだけです。そして、+-17pipsの信頼区間は、この分布の約99.5％、つまり28.900ティックとなります。これが取引されるべき数量です。それ以外のケースは、この巨大分布の特殊なケースに過ぎず、損失につながる。
PythonとRは高レベルのインタプリタ言語です。
ひとつはgithabでの学生の論文や初心者科学者の論文の数、もうひとつは真面目な投資会社（銀行、ヘッジファンドなど）が機械学習アルゴリズムのコーディングに使っているものです。後者は何をしているのか宣伝しないし、気を抜いて優雅な行き止まりに導くので、「トップ」の選択は前者に偏っています。
古典の教えにあるように、人は常に根源を見なければならない。
そして、Rの速度は大きな問題です。
表面には通訳がいる。研究するときの上品さ。私の経験では、デバッガは全く必要ありません。でも、スピードはもっとよくしたいようです。しかし、それはあくまでも見た目であり、その真相に迫ってみましょう。
スピードのニュアンス。
1.どんな計算量の多いRのパッケージをとっても、Rはライブラリを呼び出すためだけに書かれていて、FortranやCのライブラリを使っている。最高速度を求めての選択であり、これを超えることができるかは疑問である。
2.さらに、C言語から移行される方のために、Rはスカラーという概念を持たない行列言語です。そして、ベクトルや行列の演算を支えているのがインテル・ライブラリです。それに、その分、Rのコード自体が非常にキャピキャピしています。
3.コンピュータのすべてのコアやプロセッサに負荷をかけることは、対応するツールキットを使えば当たり前のことです。
4.Rで開発されたものは、「サーバー・クライアント」方式で完璧に動作します。
5.Rでは、どんな例外的な条件にも対応できる、非常に堅牢なプログラムを書くことができます。適切なツールによるナ・スタンダードの概念。
6.RとCppはとても仲が良く、コミュニケーションはよく文書化されているので、もしRで大きなプログラムを書くことができたら（既成のコードばかりなのでとても難しい）、いつでも全部または一部の狭い部分をCppで書き直すことができる。