理論から実践へ - ページ 1559

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Igor Makanu:

私はすでに彼に手紙を書きました。彼はある種の仮像に 意味を求めていて、今は大学時代の記憶すべてに偏り、次にギャン、次に魔女、そして全能の神が責任を取ろうとします。

彼は2年間、聖杯を探しているのだ、そんなに厳しく言わないでくれ、5年後、彼がもう少し苦しめば、歌い方や叫び方が違ってくるはずだ。

 
Maxim Dmitrievsky:

http://www.thealgoengineer.com/2014/online_linear_regression_kalman_filter/

ローリングレグレッションなどの修正もあります

カルマンが嫌いなのは、常にシステムに関する予備知識を前提にしているからです。論文では、2つの引用符の結合係数がランダムウォークで記述されるという知識である。私たちの知識が現実と一致していれば問題ないのですが、そうでない場合は残念なことになります。ソクラテス的アプローチが必要だ - 「私は何も知らないことを知っている」)

私の理解では、特定のアルゴリズムではなく、不一致の有無にかかわらず係数を常に再計算する一般的なアプローチだと思います。この簡略化で精度が落ちないかどうかは、ケースバイケースで見ていく必要があります。ウィンドウが一定であることは、精度の低さにつながる可能性があります。

故障の検索には、通常2つの目的があります。1）故障の有無、2）どの時点で故障が発生したのか。前者は一貫した方法（オンライン）で解けるが、後者は事後的な方法（オフライン）でしか解けないようだ。私たちの価格はSBに非常に近いので、できるだけ正確に問題を解決する必要があります。つまり、両方のアプローチを使用します。

 
secret:
統計的手法でそれを見つけたときには、もう手遅れです）最善の解決策は、ストップロスかブレイクダウンです。

不確実性の下で問題を解決するためのアルゴリズム的アプローチは、統計的と表現することができます（can - 必ずしなければならないという意味ではありません）。ただし、これは通常マットスタットとは呼ばず、統計的決定理論と呼ばれる。

 
Aleksey Nikolayev:

カルマンが嫌いなのは、常にシステムの予備知識を前提にしている点です。論文では、2つの引用符の結合係数がランダムウォークで記述されているという知識である。私たちの知識が現実と一致していれば問題ないのですが、そうでない場合は残念なことになります。ソクラテス的アプローチが必要だ - 「私は何も知らないことを知っている」)

私の理解では、特定のアルゴリズムではなく、不一致の有無にかかわらず係数を常に再計算する一般的なアプローチだと思います。この簡略化で精度が落ちないかどうかは、ケースバイケースで見ていく必要があります。ウィンドウが一定であることは、精度の低さにつながる可能性があります。

故障の検索には、通常2つの目的があります。1）故障の有無、2）どの時点で故障が発生したのか。前者は一貫した方法（オンライン）で解けるが、後者は事後的な方法（オフライン）でしか解けないようだ。SBに近い価格なので、できるだけ正確に問題を解く、つまり両方のアプローチを使う必要があります。

まあ、単純な移動 回帰をグラフ上で行い、係数を書き込んで分類器に詰め込むわけです。新しいデータで確認できるブレークインジケーターが手に入ります。

これは、何も発明したくない、いわばハイレベルな場合です)

 
Alexander_K:

具体的な調査が必要なんだよ、アレクセイ。CUSUM、Schuchartの地図など、興味があり、近くにある方はぜひどうぞ。

私一人では、すべてをこなす時間はありません。そして、フォーラムメンバーへの希望も少なくなっています。一方はヴィソツキーの言葉を引用し、もう一方は哲学を語り、あるシグナルに従うことで、まるでそれがゴールに近づくかのようだ。ある種の不条理劇ですね。

私は、有意義な理論的問題の議論に参加する用意があります。私は、時間やお金の無駄になるような共同プロジェクトには 参加しないことにしています。

 
Maxim Dmitrievsky:

まあ、単純にグラフ上でスライディング回帰を行い、係数を書いて分類器に入れればいいだけなんですけどね。その結果、新しいデータで確認できる内訳の指標となる。

これは、何も発明したくない場合です、ハイレベルな意味で）。

この方法は、シリーズの探索的な分析に適しています。最終的な取引システムは、さらにシンプルになるはずです)

 
Maxim Dmitrievsky:

まあ、単純にグラフ上でスライディング回帰を行い、係数を書いて分類器に入れればいいだけなんですけどね。その結果、新しいデータで確認できるブレークインディケーターが出来上がりました。

つまり、何も発明したくないのであれば、ハイレベルな、いわば)です。


指数については、すでに提案したことがあります。以前からこのような分析をしようと言っていたのですが（しかし、それを実現するほどの頭脳はなく、結局は指数に応じた 価格変動を構築することすらできません）、このような分析ができるようになりました。

あるいは、異なるトレンド（線形、指数など）を持つ価格の配列を構築し、実際の価格を比較するか、あるいはトレンドの種類を決定する他の方法があるかもしれません。

 
Evgeniy Chumakov:


チェはすでに指数に関することを提案しています。そして、昔、そういう分析をしろと言った（しかし、指数に応じた 価格変動の組み立てすらできないことが判明し、それをやるだけの頭脳はない）。

あるいは、異なるトレンド（線形、指数など）を持つ価格の配列を構築し、実際の価格を比較するか、あるいは、トレンドのタイプを決定する他の方法があるかもしれません。

ビジュアル系Dr.はやらないからわからないけど...。の研究をしています。それをモデルやルックに落とし込み、最適化するだけです。リグレッションフィッチだけで最高の結果が得られる。

 
Aleksey Nikolayev:

不確実性の下で問題を解決するためのアルゴリズム的アプローチは、統計的と表現することができます（can - 必ずしなければならないという意味ではありません）。ただし、これは通常マットスタットとは呼ばず、統計的決定理論と呼ばれる。

ストップロスは統計学ではなく、あるプロセスの特定の実現です。また、1バー（または1ティック）で実現することも可能です。
 
Evgeniy Chumakov:


チェはすでに指数に関することを提案しています。はい、そして私は以前からそのような分析をしようと言っていました（しかし、私は実装するほどの頭脳を持っていません、結論から言うと、指数による 価格の変化さえもプロットすることができません）。

または、異なるトレンド（線形、指数など）を持つ価格の配列を構築し、実際の価格を比較するか、あるいは、トレンドの種類を決定する他の方法があるかもしれません。

固定標本で最小二乗法を用いて回帰係数（固定次数）を計算する方法を考えればいいのです。そして、それらを一定の大きさのスライディングウィンドウでカウントすると、指標となる係数の集合が得られます。

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