記事「PythonとMQL5でロボットを開発する（第1回）：データ前処理」についてのディスカッション - ページ 2

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Maxim Dmitrievsky #:

すべての符号は、増分値のように擬似的に定常であるべきである。未加工の価格はトレーニングから取り除くべきである。

新しい特徴は、記事の中で自動的に生成される。

最初の特徴を増分とする。そうすると、生成される特徴の1つは元のデータの累積和になり、それは価格に等しい。我々はこの特徴が価格であることを知らない。ただ、注目すべき特徴であることが判明し、トレーニングセットに追加される。

 
Maxim Dmitrievsky #:

生価値はトレーニングから外す必要がある。

それは価格が予測される場合です。そして、もしインクリメントが予測されるなら、トレーニングから生のインクリメントを取り除くのですか？インクリメントのインクリメントを取るのですか？

 
fxsaber #:

新機能は記事の中で自動的に生成される。

元の属性を増分とする。すると、生成される属性の1つは、元のデータの累積和になり、それは価格に等しい。我々はこの特徴が価格であることを知らない。ただ注目すべきものであることが判明し、学習セットに追加される。

それはやめておこう。

 
Maxim Dmitrievsky #:

まあ、そんなことをする必要はない。

機能の自動生成は使わないのですか？

 
fxsaber #:

機能の自動生成は使わない？

インクリメントの累積和を特徴として使用しない

 
Maxim Dmitrievsky #:

インクリメントの累計を指標としない

つまり、これは自動的に生成される属性の1つである！

 
fxsaber #:

これが自動生成された看板のひとつだ！

特徴生成機能にはこれが見当たらない。

 
Maxim Dmitrievsky #:

すべての符号は、インクリメントのように擬似的に定常でなければならない。

価格がメタ価格の増分であるとしよう。すると、その価格はメタ価格を予測するのに適していることがわかる。なぜなら、価格とメタ価格の間には明確な関係があるからである。

 
fxsaber #:

その価格があるメタ価格の増分であるとする。そうすると、価格はメタ価格を予測するのに適していることがわかる。なぜなら、価格とメタ価格の間には明確な関係があるからである。

とすれば、価格は擬似的な定常性を持っていることになる。これはトレンド相場では観察されない。

 
Maxim Dmitrievsky #:

機能生成機能には、このようなものは見当たらない。

私はMOの知識はゼロなので、記事を頼りにしています。

手動（人間が特徴を選択する）と自動（アルゴリズムの助けを借りる）がある。

私の理解が正しければ、自動の方が人間の選択の幅が広い。人間が累積量を選択できるのであれば、オートマトンはなおさらだ。

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