트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1712

[Aleksei Kuznetsov]

mytarmailS :

글쎄, 좋아, 나는 당신이 ketbust와 함께 일하는 것이 편리하지 않은 것 같았습니다.

예, 하지만 대체 솔루션에 감사드립니다.)

[mytarmailS]

도서관 :
예, 하지만 대체 솔루션에 감사드립니다.)

네, 아무렇게나))

그건 그렇고, 책이 훌륭해서 추천합니다.. 특히 선지자가있는 부분이 마음에 들었습니다. 딸랑이로 생각했지만 심각한 도구로 밝혀졌습니다.

[mytarmailS]

과학자들이 복잡한 프로세스를 이해하기를 원할 때 이 프로세스를 더 간단한 구성 요소로 분해하여 분석하려고 할 때 이를 위해 스펙트럼 분석이 만들어졌습니다. 과학자 역할을 해보자) 그다지 성공적인 것은 아니지만. 가격을 더 간단한 구성 요소로 분해하는 방법을 알아냈습니다. 제 분해에는 가산성이 없어서 나쁘지 않은데 다른 각도에서 가격을 보는 것도 재미있습니다.

그래서 우리는 종가 와 변동성이 필요합니다(고-저)

가격 증분이 이전 것보다 높으면 "1", 더 낮으면 "-1"로 가격을 조건부 이진 형식으로 바꿉니다.

R 코드

close.bin <- c( 0 ,diff(close)) 
close.bin[close.bin>= 0 ]  <- 1
close.bin[close.bin< 0 ] <-  - 1

우리는 바이너리 가격을 얻습니다

당신은 그것을 누적하고 가격과 비교할 수 있습니다

close.bin.cum <- cumsum(close.bin)

매우 유사하지 않음) 이제 시리즈에 변동성을 추가해 보겠습니다.

volatil <- high-low
vol_clos <- close.bin*volatil
vol_clos.cum <- cumsum(vol_clos)

이미 더 나은...

아이디어..

아이디어 1

따라서 거의 모든 "날씨"는 "이진법" 가격 방향이 아니라 "촛대 내부" 변동성에 의해 만들어집니다. 비법은 변동성이 뚜렷한 계절성을 가지고 있어 비교적 예측하기 쉽고, 정가보다 구조가 간단한 바이너리 가격을 예측한 다음 예측값을 더하기만 하면 본격화된다는 점이다. 예측...

아이디어 2

모든 ML 알고리즘은 정규화된 가격이라도 원가에 대해 제대로 훈련되지 않았습니다. 시리즈에 반복성이 없기 때문일 수 있습니다. 아마도 지속적으로 다른 변동성 때문에 가격을 이진법과 변동성으로 분해하고 변동성을 정확히 정규화하면 어떻게 될까요? 다시 추가하거나 조정하지 않고 MO에 공급하십시오. 이론적으로 반복성이 증가함에 따라 더 나은 일반화 능력을 얻어야 합니다.

아이디어 3

분해의 도움으로 대기 시간을 잃지 않고 가격을 평활화할 수 있습니다. 가격을 분해하고 변동성과 가격을 별도로 보간(스트레치)한 다음 다시 추가할 수 있습니다.

close.bin <- c( 0 ,diff(close)) 
close.bin[close.bin>= 0 ]  <- 1
close.bin[close.bin< 0 ] <-  - 1

volatil <- high-low

# растянем цену с 50 точек к 300

cl.big <- approx(close.bin,n = 300 )$y
vl.big <- approx(volatil ,n = 300 )$y

res <- cumsum(cl.big*vl.big)

아이디어 4

가격과 군집 변동성을 분해하여 자유도를 낮추어 예를 들어 군집(상태)을 10개 만드는 것, 즉 표준화된 변동성을 복원하는 방법

[Renat Akhtyamov]

왜 여기서 과학자들과 자신을 동일시하는 겁니까?

여러분은 수익을 올릴 수 있는 시스템을 찾고 있습니다.

그러나 아무도, 절대적으로 아무도 그것을 할 수 없습니다

[mytarmailS]

레나트 아크티아모프 :

왜 여기서 과학자들과 자신을 동일시하는 겁니까?

여러분은 수익을 올릴 수 있는 시스템 을 찾고 있습니다.

그러나 아무도, 절대적으로 아무도 그것을 할 수 없습니다

따라서 다른 모든 사람들과 마찬가지로 "아무도, 절대적으로 아무도, 잘 되지 않는" 사람들을 그냥 바라볼 필요는 없을 것입니다.

"다른 모든 사람들처럼" 충분할 수도 있고 테스터에서 완성된 확률론을 최적화하기에 충분할 수도 있습니다.

똑똑한 사람들이 하는 일을 지켜보는 것이 더 나을까요?

[Aleksei Kuznetsov]

레나트 아크티아모프 :

왜 여기서 과학자들과 자신을 동일시하는 겁니까?

여러분은 수익을 올릴 수 있는 시스템을 찾고 있습니다.

그러나 아무도, 절대적으로 아무도 그것을 할 수 없습니다

과학자들만이 가치 있는 것을 생각해 낼 수 있다고 생각하십니까?
교수 대부분의 과학자들은 Savelyev 보조금 먹는 사람이라고 부릅니다)) 보조금은 일반적으로 3년 이상 유효하지 않습니다. 근본적인 것은 2~3년 안에 발견할 수 없습니다.
그리고 여기에 수십 년 동안 주제를 선택해온 사람들이 있습니다. 대다수가 고등교육을 받았고, 장학금의 기초가 된다)) 과학자들은 고등교육을 받고 아카데미나 연구소에서 "취업"하고 다른 곳의 과학자가 아니라 기술을 가지고 있을 뿐이다. 그리고 여가 시간에 스스로 무언가를 연구하고 발명할 수도 있습니다.

[Aleksei Kuznetsov]

mytarmailS :

과학자들이 복잡한 프로세스를 이해하기를 원할 때 이 프로세스를 더 간단한 구성 요소로 분해하여 분석하려고 할 때 이를 위해 스펙트럼 분석이 만들어졌습니다.

아이디어가 흥미롭습니다. 제 생각에는 가장 예측할 수 없는 것이 남아 있습니다. 이것이 가격 움직임의 방향입니다. 결과가 고무적이라면 다른 사람들도 이 방향을 선택하기 시작할 것입니다.

[Renat Akhtyamov]

mytarmailS :

따라서 다른 모든 사람들과 마찬가지로 "아무도, 절대적으로 아무도, 잘 되지 않는" 사람들을 그냥 바라볼 필요는 없을 것입니다.

"다른 모든 사람들처럼" 충분할 수도 있고 테스터에서 완성된 확률론을 최적화하기에 충분할 수도 있습니다.

똑똑한 사람들이 하는 일을 지켜보는 것이 더 나을까요?

똑똑한 사람은 유출하지 않는다

[mytarmailS]

도서관 :

아이디어가 흥미롭습니다. 제 생각에는 가장 예측할 수 없는 것이 남아 있습니다. 이것이 가격 움직임의 방향입니다. 결과가 고무적이라면 나머지는 이 방향을 선택하기 시작할 것입니다.

결론은 아이디어가 많다는 것입니다. 저는 혼자입니다. 누군가가 "매료"되고 우리는 이미 함께 하기를 바라는 마음으로 이 게시물을 작성했습니다.

[Реter Konow]

mytarmailS :

결론은 아이디어가 많다는 것입니다. 저는 혼자입니다. 누군가가 "매료"되고 우리는 이미 함께 하기를 바라는 마음으로 이 게시물을 작성했습니다.

나는 "훅"되었지만 "과학적"이 아니라 의미가 부족했습니다. 죄송합니다. 물론, 과학성이 연구 대상을 특별한 용어로 설명하는 특정한 사고 과정으로 이해된다면, 그렇습니다. 이것은 "과학적" 견해입니다. 그러나 "진공의 말"과 같이 자체적으로 고려되는 가격 및 변동성 개념을 제외하고는 시장과 관련이 있는 내용이 없습니다.

가격 자체, 변동성 자체 및 기타 모든 매개변수와 같은 모든 것이 자체적으로 존재합니다. 당신을 위한 가격 책정 과정은 비행처럼 무작위적이고 무의미한 것 같습니다. 사람이 아니라 2차원 공간의 파리가 그래프를 형성한다고 상상해 보세요. 문제가 다시 랜덤 워크의 통계적 예측으로 축소되기 때문에 차이가 없습니다.

무의미한 무작위 과정에 대한 통계적 예측은 과학적 관점에서뿐만 아니라 적절한 관점에서도 쓸모가 없습니다.

내 충고: 차트에서 일어나는 일에 원래 의미를 되돌리고 ML 적용을 위한 올바른 지점을 찾으십시오.