記事「Pythonを使用したボラティリティ予測インジケーターの作成」についてのディスカッション
こんにちは！ありがとうございます。私は1つの方法だけに頼っているわけではありません。私は包括的なPython EAを持っており、これには素朴なパターン分析、バイナリーコードの機械学習、3Dバーの機械学習、出来高分析のニューラルネットワーク、ボラティリティ分析、世界銀行とIMFのデータに基づく経済モデル、世界のすべての国に関する数十万行の巨大なデータセット、可能な限りのすべての統計......が含まれています。そして、可能な限りの統計的特徴を構築する統計モジュール、ハイパーパラメーターを最適化する遺伝的アルゴリズム、公正な通貨価格を構築する裁定取引モジュール、特定の通貨に関する世界中のメディアのヘッドラインやコンテンツをダウンロードし、すべてのニュース記事やメモの感情的な色付けを分析します（メディアが何かを買うように勧めた場合、80％のケースで暴落が起こり、ニュースが否定的な場合、ほとんどの場合、3～4日のタイムラグで上昇します）。
他に何か追加するアイデアはありますか？私はまだ、有名な口座監視サイト（その名前をここで言っていいのかわかりません）からのポジションのアップロードを作る必要があるという結論に達しただけです。
また、先物の出来高、出来高クラスタ、COTレポートの分析に関するデータのアップロードにも取り組んでいます。
そして、私は回帰モデルと分類モデルの両方を使用しています。すぐに、すべてのサイン、すべてのモデルのすべてのシグナル、および浮動損益と口座履歴の損益を受信し、DQNモデルにすべてをフィードするスーパーシステムを作りたいと思っています=)。
venv_volatility\Scripts\activate
最初のコマンドに対する応答は "Python "ですが、この行に対しては "システムが指定されたパスを見つけることができません "と表示されます。
(Pythonはあなたの指示に従ってインストールしたばかりです)
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新しい記事「Pythonを使用したボラティリティ予測インジケーターの作成」はパブリッシュされました:
この記事では、絶望から実用的なボラティリティ予測システムに至るまでの私の旅路を共有します。退屈な理論や学術用語は一切なし。実際に動く手法と経験談だけをお伝えします。MetaTrader 5とPythonをどう組み合わせたか（最初は相性が悪かった）、機械学習をどう活用したか、途中で遭遇した落とし穴などもお見せします。
この経験で得た最大の教訓は、古典的インジケーターも流行りのニューラルネットも盲信してはいけないということです。複雑なニューラルネットを1週間かけて構築したのに、単純なXGBoostの方が結果が良かったこともありました。あるいは、すべての高度なアルゴリズムが失敗した局面で、単純なボリンジャーバンドが口座を救ったこともあります。
取引はボクシングに似ていて、重要なのは「打撃の強さ」ではなく、「打撃を予測する能力」です。私のシステムは超能力的な予測をおこなうわけではありません。市場のサプライズに備え、取引戦略の安全マージンをタイムリーに確保する手助けをしてくれるだけです。
作者: Yevgeniy Koshtenko