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 770

[forexman77]

マキシム・ドミトリエフスキー

1次の自己回帰係数は1次の自己相関係数と一致するが、さらに両者は一致しないようである

まあ、左の図ではわかるのですが、なぜかチャートそのものが違うんですよね。

ところで、PythonでARIMAアルゴリズムを解明しようとしたのですが、十数個のインクルードファイルを飛び回って計算方法を見るのに疲れました。

もしかして、どうやったらアルゴリズム全体を把握できるんだろう、どんな風に配置されているんだろう？

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FXMAN77 です。

ちなみに、PythonでARIMAアルゴリズムを理解しようとしたところ、十数個のプラグインファイルでジャンプして計算する様子を見るのに疲れました。

どうにかして、アルゴリズム全体を把握し、そこにどのように配置されているのかを把握することはできないでしょうか。

理論を読むべきですね、自分でコーディングしていないので分かりませんが、そこに魚はいないと言われているので、それ以上は無理です :)

[forexman77]

マキシム・ドミトリエフスキー

もう一つ、非定常チャートでacfを使っても意味がない。

しかし、なぜ役に立たないのでしょうか？ トレンドを見ることができます）この目的には、平滑化されたアパーだけが有効です。

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FXMAN77 です。

まあ、なぜそれが無駄なのか、あなたはそれで傾向を見ることができます）ちょうどこの目的のために、滑らかなatrが適していることができます。

または通常のmacdac :)

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FXMAN77 です。

残差に自己相関があるかどうかで、ノイズが正常かどうか、つまりモデルが正しく構築されているかどうかを確認するのである。

残差に自己相関がなく、ノイズが残っている場合は、モデルが正規であることを意味する

しかたがない

[forexman77]

マキシム・ドミトリエフスキー

もっと良い理論を読むべきかもしれませんね、自分でコーディングしたわけではないので分かりませんが、そこには魚がいないと言われたので、入らないことにしています :)

私もそう言われたことがあります。すべての理論とクリップを見直した後にのみ、オウムのように、詩を暗記して言うように、1と同じという結論に達しました。

しかし、実際には誰もアルゴリズムを作れないし、見せることもできない）多くの人が何を言っているのかわからないという意見が形成されました。

確認するならば、テスターに全部読み込んで確認すればいいのです。RとPythonで全てのバーを計算しているうちに疲れてしまい、さらにパラメータで「遊んで」しまうことになります。

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FXMAN77 です。

これもすでにお聞きしています。すべての理論やビデオを見て初めて、一節を暗記したような同じことを、オウムのように言うのだという結論に達したのです。

しかし、実際には誰もアルゴリズムを作れないし、見せることもできない）多くの人が何を言っているのかわからないという意見が形成されました。

確認するならば、テスターに全部読み込んで確認すればいいのです。しかし、RとPythonですべてのバーを計算しているうちに疲れてしまい、さらにパラメータで「遊んで」しまうことになります。

ああ、でも人に言われたら信じるよ...。))そうだと思います。

アリマは、周期的なサイクルや季節の売れ行きなどを予測するのに適しています。市場には先験的に非周期的なサイクルがある（常に成長している一部の指数では、何らかの効果があるかもしれない）。

[forexman77]

これまでのARIMAに対する理解は、設定を変えてAICを計算するところから始めれば十分でした。そして、AICを計算するためには、対数尤度、つまり、私の理解が正しければ最尤関数を得る必要があります。でも、ちょっとRでは何かがうまくいきません。

[forexman77]

マキシム・ドミトリエフスキー

有馬は、周期的なサイクルや季節の売れ行きなど、ナンセンスなことを予測する働きをします。市場においてサイクルは先験的に非周期的である（ただし、常に成長し続けるインデックスには何らかの効果があるかもしれない）。

しかし、これも「人が言ったこと」である）。自分で確かめないと信じられないし、自分でも手を加えるつもりですが、そのためには、すべての仕組みを理解する必要があります。

ちなみに、暗号通貨に関する機械学習の例はたくさんあります。なぜかというと、そこにはアプリオリなトレンドがあるから、そこでも通用するのです。

トレンドが崩れた途端、この「知的学習」はすべて機能しなくなるのです。でも、IOにはきっと真実があるはず、探してみてください...。

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FXMAN77 です。
ARIMAの理解は、設定を変えてAICの計算を始めるには十分でした。AICを計算するためには、Log-Likelihood（私の理解が正しければ、最尤法の関数）を求める必要があります。しかし、Rは何かうまくいきません。

プラスにはソースコードがないのですか？ コピペして、それを見ながら考えるには

解説のあるきちんとした資料を見つけるまで、自分で調べようとすると疲れ果ててしまい、完全には完成していないのです。