누가 시도 했습니까? 제 동료와 저는 합성곱 신경망을 훈련시키고 싶습니다. 기능 매핑이 있습니다. 우리는 희망한다.
방법의 비표준 응용 프로그램 인 것 같습니다. 반면에 우리는 단순히 1차원 "그림"을 입력으로 제시하고 거기에서 인접 "픽셀"과 이들의 다양한 상호 작용을 매핑할 수 있습니다.
RF, 부스팅 등이 비교적 최근에 사용됨에 따라 Convolutional NN이 현재 트렌드이지만 사용 컨텍스트는 사진으로 제한됩니다. 사실 CNN의 유일한 기능은 인접 네트워크 사이에 명백한 관계가 있을 때 필터를 계층적으로 선택하는 것뿐입니다. 입력 벡터의 구성 요소에 따라 클러스터링과 같은 backprop 없이 다르게 수행할 수 있습니다. 그러나 주요 질문은 여전히 다릅니다. 입력에 무엇을 제출해야 하는지입니다.
나는 특히 2016년 말에 미국을 발견하지 못할 것이라고 생각합니다. 동일한 시리즈의 "TA 패턴" 토비시 가격 "숫자"는 이제 다음 틱의 방향 또는 특정 시간 지평선으로의 평균 방향과 전혀 관련이 없습니다. 패턴 검색, NB, SVM, RF, MLP, CNN 등 무엇이든 막대 대 막대 상관 관계를 사용하는 것은 중요하지 않습니다. 마치 축구장에서 공이 칠 골을 예측하는 것과 같습니다. 스코어보드의 스코어 변경 시퀀스를 예측기로 사용하는 것과 같습니다. 연결이 있지만 매우 약하고 거래 비용을 회수하는 데 수십 배는 적습니다. Forex는 분산되어 있습니다. 불행히도 테이프나 일반 테이프가 없으며 가짜입니다. 일반적으로 Forex 거래 ... 글쎄, 일반적으로 내가 의미하는 바를 이해합니다)))
나는 양자 펀드에서 일하고 일반적으로 명백한 것들에 대해서만 이야기 할 수 있습니다. 효과적인 예측 변수를 찾는 방법을 암시하는 것조차 어리석고 불법이지만 겉보기에 똑똑한 사람들이 머리와 같은 "패턴"으로 고통받는 것을 보는 것은 유감입니다. 모든 종류의 양초 왜곡에 대해 설정합니다. 이것은 ML입니다. 가격 의존도가 매우 낮고 기하급수적 으로 감소합니다. 주어진 길이의 한 행 가격의 과거 이력은 동일한 길이의 미래와 연결됩니다. 2 시그마 이상의 값, 더 깊은 역사는 전혀 의미가 없습니다. 이유 와 행성 전체에 있는 사람들의 행동에 어떤 식으로든 영향을 미칠 수 있는 모든 것에 대한 가능한 가장 빠른 데이터 소스를 찾고 이 원시 수프에서 귀중한 ALPHA를 찾으십시오.
1) 나는 특히 2016년 말에 소위 말하는 미국을 발견하지 못할 것이라고 생각합니다. 동일한 시리즈의 "TA 패턴" 토비시 가격 "숫자"는 이제 다음 틱의 방향 또는 특정 시간 지평선으로의 평균 방향과 전혀 관련이 없습니다.
2) 패턴 검색으로 bar-by-bar 상관 관계를 사용하는 것은 중요하지 않습니다. NB, SVM, RF, MLP, CNN 등은 상관하지 않습니다. 마치 축구장에서 공이 칠 골을 예측하는 것과 같습니다. 스코어보드의 스코어 변경 시퀀스를 예측기로 사용하는 것과 같습니다. 연결이 있지만 매우 약하고 거래 비용을 회수하는 데 수십 배는 적습니다.
3) Forex는 분산되어 있습니다. 불행히도 테이프나 일반 유리가 없으며 가짜입니다. 일반적으로 Forex 거래 ... 글쎄, 일반적으로 내가 의미하는 바를 이해합니다)))
4) 나는 양자 펀드에서 일하고 일반적으로 명백한 것들에 대해서만 말할 수 있습니다. 효과적인 예측 변수를 찾는 방법을 암시하는 것조차 어리석고 불법입니다.
1) 아직까지는 잘 동의하지 않고 과거에 유사점을 찾아 가격을 예측하는 것은 충분히 가능하다고 생각하는데, 이것들은 'TA 패턴'이 분명하지 않습니다.... 아직 조사를 하고 있지만, 마하 면에서 매우 비쌉니다. 시각
2) 동의합니다. 모델 자체로는 많은 문제를 해결하지 못합니다.
3) 테이프와 유리도 많이 풀지 않습니다. 예를 들어 테이프를 가지고 별도로 구매와 판매로 나누고 누적 금액을 구성한 다음 이 금액의 차이를 플롯하면 동일한 가격을 얻을 수 있습니다. , 그 테이프는 가격이며 BP 형태의 테이프(테이프)는 가격 자체보다 더 많은 정보를 전달하지 않습니다. 반대로 유리는 가격을 예측합니다. 유동성이 높은 시장에서 가격은 항상 더 많은 유동성을 제공합니다. , 유리잔에 매도주문보다 매수주문이 많으면 시장은 거의 항상 하락하지만 유리잔의 변화와 가격 자체의 변화의 차이는 밀리초 단위로 측정되므로 갈 수 없습니다. 속도면에서 이러한 틈새 시장은 오랫동안 점령되었습니다 ...
나는 어떻게 든 악기의 전체 주문 로그를 조사했지만 여기 많은 사람들은 그것이 무엇인지조차 모릅니다. 간단히 말해서 이것은 즉시 거기에있는 악기와 유리와 테이프, 그리고 주문한 것까지 완전한 정보입니다. 취소됨, 거래의 특정 참가자에 대한 인덱싱도 있습니다. 유리에 판매 계약이 100개 표시되면 인덱싱을 통해 한 사람이 이 주문을 100k에 두었는지 아니면 여러 사람이 일어났는지 알 수 있습니다. 같은 가격으로 총 100k가 나왔고, 같은 방식으로 이 사람이 완전히 빼앗겼는지 아니면 100k에 20k만 붓고 나머지 80k를 취소했는지 등을 계산할 수 있습니다.
그래서 내가 왜이 모든 것을 주문서와 속도로 돌아가서 몇 ms 만에 주문을 4 번 주문하고 취소하는 데 성공하고 가격이 떨어지거나 커지지 않도록 단순히 조작 한 사람을 계산했지만 나는 터미널에서 내 주문만 하면 됩니다.
4) 예, 당신은 가장 다양한 형태의 차익 거래에 종사하고 있습니다. 숨길 것이 무엇입니까 :) hft에서 긴 계절까지 ...
RF, 부스팅 등이 비교적 최근에 사용됨에 따라 Convolutional NN이 현재 추세이지만 사용 컨텍스트는 사진으로 제한됩니다. 사실 CNN의 유일한 기능은 인접 네트워크 사이에 명백한 관계가 있을 때 필터를 계층적으로 선택하는 것입니다. 입력 벡터의 구성 요소에 따라 클러스터링과 같은 backprop 없이 다르게 수행할 수 있습니다. 그러나 주요 질문은 여전히 다릅니다. 입력에 무엇을 제출해야 하는지입니다.
나는 특히 2016년 말에 미국을 발견하지 못할 것이라고 생각합니다. 그렇습니다. 동일한 시리즈의 "TA 패턴" 토비시 가격 "숫자"는 이제 다음 틱의 방향 또는 특정 시간 지평선으로의 평균 방향과 전혀 관련이 없습니다. 패턴 검색, NB, SVM, RF, MLP, CNN 등 무엇이든 막대 대 막대 상관 관계를 사용하는 것은 중요하지 않습니다. 마치 축구장에서 공이 칠 골을 예측하는 것과 같습니다. 스코어보드의 스코어 변경 시퀀스를 예측기로 사용하는 것과 같습니다. 연결이 있지만 매우 약하고 거래 비용을 회수하는 데 수십 배는 적습니다. Forex는 분산되어 있습니다. 불행히도 테이프나 일반 테이프가 없으며 가짜입니다. 일반적으로 Forex 거래 ... 글쎄, 일반적으로 내가 의미하는 바를 이해합니다)))
나는 양자 펀드에서 일하고 일반적으로 명백한 것들에 대해서만 이야기 할 수 있습니다. 효과적인 예측 변수를 찾는 방법을 암시하는 것조차 어리석고 불법이지만 겉보기에 똑똑한 사람들이 머리와 같은 "패턴"으로 고통받는 것을 보는 것은 유감입니다. 어깨에 놓고 모든 종류의 양초 변태에 설정하십시오. 이것은 ML입니다. 가격 의존성은 매우 최소화되고 기하 급수적으로 감소합니다. 주어진 길이의 한 행 가격의 과거 이력은 동일한 길이의 미래 행과 연결됩니다. 3시그마를 넘는 값, 더 깊은 역사는 전혀 의미가 없습니다. 이유 와 행성 전체에 있는 사람들의 행동에 어떤 식으로든 영향을 미칠 수 있는 모든 것에 대한 가능한 가장 빠른 데이터 소스를 찾고 이 원시 수프에서 귀중한 ALPHA를 찾으십시오.
즉, 큰 기간(일, 주)에 거래하는 것이 전혀 의미가 없다고 생각하십니까? 그러나 대형 은행은 장기적으로 성공적으로 외환 거래를 합니다.
모든 분야의 모든 과학 출판물 중 상당 부분이 R 언어로 작성되었습니다. 자연, 물리적 레터 리뷰 등 기사에서 ggplot에 내장된 그래프.
분석용으로도 매우 인기 있는 Python이 있습니다. Forex는 왜 이렇게 다른가요? 동일한 과학, 연구의 주제는 대상, 방법입니다.
누가 시도 했습니까? 제 동료와 저는 합성곱 신경망을 훈련시키고 싶습니다. 기능 매핑이 있습니다. 우리는 희망한다.
방법의 비표준 응용 프로그램 인 것 같습니다. 반면에 우리는 단순히 1차원 "그림"을 입력으로 제시하고 거기에서 인접 "픽셀"과 이들의 다양한 상호 작용을 매핑할 수 있습니다.
RF, 부스팅 등이 비교적 최근에 사용됨에 따라 Convolutional NN이 현재 트렌드이지만 사용 컨텍스트는 사진으로 제한됩니다. 사실 CNN의 유일한 기능은 인접 네트워크 사이에 명백한 관계가 있을 때 필터를 계층적으로 선택하는 것뿐입니다. 입력 벡터의 구성 요소에 따라 클러스터링과 같은 backprop 없이 다르게 수행할 수 있습니다. 그러나 주요 질문은 여전히 다릅니다. 입력에 무엇을 제출해야 하는지입니다.
나는 특히 2016년 말에 미국을 발견하지 못할 것이라고 생각합니다. 동일한 시리즈의 "TA 패턴" 토비시 가격 "숫자"는 이제 다음 틱의 방향 또는 특정 시간 지평선으로의 평균 방향과 전혀 관련이 없습니다. 패턴 검색, NB, SVM, RF, MLP, CNN 등 무엇이든 막대 대 막대 상관 관계를 사용하는 것은 중요하지 않습니다. 마치 축구장에서 공이 칠 골을 예측하는 것과 같습니다. 스코어보드의 스코어 변경 시퀀스를 예측기로 사용하는 것과 같습니다. 연결이 있지만 매우 약하고 거래 비용을 회수하는 데 수십 배는 적습니다. Forex는 분산되어 있습니다. 불행히도 테이프나 일반 테이프가 없으며 가짜입니다. 일반적으로 Forex 거래 ... 글쎄, 일반적으로 내가 의미하는 바를 이해합니다)))
나는 양자 펀드에서 일하고 일반적으로 명백한 것들에 대해서만 이야기 할 수 있습니다. 효과적인 예측 변수를 찾는 방법을 암시하는 것조차 어리석고 불법이지만 겉보기에 똑똑한 사람들이 머리와 같은 "패턴"으로 고통받는 것을 보는 것은 유감입니다. 모든 종류의 양초 왜곡에 대해 설정합니다. 이것은 ML입니다. 가격 의존도가 매우 낮고 기하급수적 으로 감소합니다. 주어진 길이의 한 행 가격의 과거 이력은 동일한 길이의 미래와 연결됩니다. 2 시그마 이상의 값, 더 깊은 역사는 전혀 의미가 없습니다. 이유 와 행성 전체에 있는 사람들의 행동에 어떤 식으로든 영향을 미칠 수 있는 모든 것에 대한 가능한 가장 빠른 데이터 소스를 찾고 이 원시 수프에서 귀중한 ALPHA를 찾으십시오.
1) 나는 특히 2016년 말에 소위 말하는 미국을 발견하지 못할 것이라고 생각합니다. 동일한 시리즈의 "TA 패턴" 토비시 가격 "숫자"는 이제 다음 틱의 방향 또는 특정 시간 지평선으로의 평균 방향과 전혀 관련이 없습니다.
2) 패턴 검색으로 bar-by-bar 상관 관계를 사용하는 것은 중요하지 않습니다. NB, SVM, RF, MLP, CNN 등은 상관하지 않습니다. 마치 축구장에서 공이 칠 골을 예측하는 것과 같습니다. 스코어보드의 스코어 변경 시퀀스를 예측기로 사용하는 것과 같습니다. 연결이 있지만 매우 약하고 거래 비용을 회수하는 데 수십 배는 적습니다.
3) Forex는 분산되어 있습니다. 불행히도 테이프나 일반 유리가 없으며 가짜입니다. 일반적으로 Forex 거래 ... 글쎄, 일반적으로 내가 의미하는 바를 이해합니다)))
4) 나는 양자 펀드에서 일하고 일반적으로 명백한 것들에 대해서만 말할 수 있습니다. 효과적인 예측 변수를 찾는 방법을 암시하는 것조차 어리석고 불법입니다.
1) 아직까지는 잘 동의하지 않고 과거에 유사점을 찾아 가격을 예측하는 것은 충분히 가능하다고 생각하는데, 이것들은 'TA 패턴'이 분명하지 않습니다.... 아직 조사를 하고 있지만, 마하 면에서 매우 비쌉니다. 시각
2) 동의합니다. 모델 자체로는 많은 문제를 해결하지 못합니다.
3) 테이프와 유리도 많이 풀지 않습니다. 예를 들어 테이프를 가지고 별도로 구매와 판매로 나누고 누적 금액을 구성한 다음 이 금액의 차이를 플롯하면 동일한 가격을 얻을 수 있습니다. , 그 테이프는 가격이며 BP 형태의 테이프(테이프)는 가격 자체보다 더 많은 정보를 전달하지 않습니다. 반대로 유리는 가격을 예측합니다. 유동성이 높은 시장에서 가격은 항상 더 많은 유동성을 제공합니다. , 유리잔에 매도주문보다 매수주문이 많으면 시장은 거의 항상 하락하지만 유리잔의 변화와 가격 자체의 변화의 차이는 밀리초 단위로 측정되므로 갈 수 없습니다. 속도면에서 이러한 틈새 시장은 오랫동안 점령되었습니다 ...
나는 어떻게 든 악기의 전체 주문 로그를 조사했지만 여기 많은 사람들은 그것이 무엇인지조차 모릅니다. 간단히 말해서 이것은 즉시 거기에있는 악기와 유리와 테이프, 그리고 주문한 것까지 완전한 정보입니다. 취소됨, 거래의 특정 참가자에 대한 인덱싱도 있습니다. 유리에 판매 계약이 100개 표시되면 인덱싱을 통해 한 사람이 이 주문을 100k에 두었는지 아니면 여러 사람이 일어났는지 알 수 있습니다. 같은 가격으로 총 100k가 나왔고, 같은 방식으로 이 사람이 완전히 빼앗겼는지 아니면 100k에 20k만 붓고 나머지 80k를 취소했는지 등을 계산할 수 있습니다.
그래서 내가 왜이 모든 것을 주문서와 속도로 돌아가서 몇 ms 만에 주문을 4 번 주문하고 취소하는 데 성공하고 가격이 떨어지거나 커지지 않도록 단순히 조작 한 사람을 계산했지만 나는 터미널에서 내 주문만 하면 됩니다.
4) 예, 당신은 가장 다양한 형태의 차익 거래에 종사하고 있습니다. 숨길 것이 무엇입니까 :) hft에서 긴 계절까지 ...
~일 것이다 멍청하고 효과적인 예측 변수를 찾는 방법을 암시하는 것조차 불법입니다.
퀀트 펀드의 비공개 서명?
아니면 이것은 쓸모없는 운동이며 대중화되어서는 안된다는 말입니까?
RF, 부스팅 등이 비교적 최근에 사용됨에 따라 Convolutional NN이 현재 추세이지만 사용 컨텍스트는 사진으로 제한됩니다. 사실 CNN의 유일한 기능은 인접 네트워크 사이에 명백한 관계가 있을 때 필터를 계층적으로 선택하는 것입니다. 입력 벡터의 구성 요소에 따라 클러스터링과 같은 backprop 없이 다르게 수행할 수 있습니다. 그러나 주요 질문은 여전히 다릅니다. 입력에 무엇을 제출해야 하는지입니다.
나는 특히 2016년 말에 미국을 발견하지 못할 것이라고 생각합니다. 그렇습니다. 동일한 시리즈의 "TA 패턴" 토비시 가격 "숫자"는 이제 다음 틱의 방향 또는 특정 시간 지평선으로의 평균 방향과 전혀 관련이 없습니다. 패턴 검색, NB, SVM, RF, MLP, CNN 등 무엇이든 막대 대 막대 상관 관계를 사용하는 것은 중요하지 않습니다. 마치 축구장에서 공이 칠 골을 예측하는 것과 같습니다. 스코어보드의 스코어 변경 시퀀스를 예측기로 사용하는 것과 같습니다. 연결이 있지만 매우 약하고 거래 비용을 회수하는 데 수십 배는 적습니다. Forex는 분산되어 있습니다. 불행히도 테이프나 일반 테이프가 없으며 가짜입니다. 일반적으로 Forex 거래 ... 글쎄, 일반적으로 내가 의미하는 바를 이해합니다)))
나는 양자 펀드에서 일하고 일반적으로 명백한 것들에 대해서만 이야기 할 수 있습니다. 효과적인 예측 변수를 찾는 방법을 암시하는 것조차 어리석고 불법이지만 겉보기에 똑똑한 사람들이 머리와 같은 "패턴"으로 고통받는 것을 보는 것은 유감입니다. 어깨에 놓고 모든 종류의 양초 변태에 설정하십시오. 이것은 ML입니다. 가격 의존성은 매우 최소화되고 기하 급수적으로 감소합니다. 주어진 길이의 한 행 가격의 과거 이력은 동일한 길이의 미래 행과 연결됩니다. 3시그마를 넘는 값, 더 깊은 역사는 전혀 의미가 없습니다. 이유 와 행성 전체에 있는 사람들의 행동에 어떤 식으로든 영향을 미칠 수 있는 모든 것에 대한 가능한 가장 빠른 데이터 소스를 찾고 이 원시 수프에서 귀중한 ALPHA를 찾으십시오.
즉, 큰 기간(일, 주)에 거래하는 것이 전혀 의미가 없다고 생각하십니까? 그러나 대형 은행은 장기적으로 성공적으로 외환 거래를 합니다.
은행이 알려줬어?
..... 주어진 길이의 시리즈 하나의 가격의 과거 역사는 3 시그마를 초과하는 값으로 동일한 길이의 미래와 관련이 있습니다. 더 깊은 역사는 전혀 의미가 없습니다.
당신은 무엇을 염두에 두고 있습니까? 그 구절에서 뭔가 흥미로운 것이 느껴지는 것 같지만 의미는 도피된다.
당신은 무엇을 염두에 두고 있습니까? 그 구절에서 뭔가 흥미로운 것이 느껴지는 것 같지만 의미는 도피된다.
그는 여기서 여러 번 말한 바가 있습니다. 급수는 고정되어 있지 않고 분산은 무한대에 이르는 경향이 있습니다.
나는 여전히 그의 대답을 듣고 싶다.
데이터가 고정적이지 않다는 사실은 반복적으로 규정된 사실이다.