트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2643

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mytarmailS #:

파이썬에서 몇 줄이 걸릴지 궁금합니다.....

µl 단위로, 아마 수천개))))

네, 거의 같은 양, 조금 더
아마도 과적합의 문제 일 것입니다. 새로운 데이터에 다른 곡선이 표시됩니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
거의 같거나 조금 더 비슷합니다.
아마도 과적합의 문제일 것입니다. 새 데이터는 다른 곡선을 보여줄 것입니다.
그림의 세 번째 부분은 새로운 데이터입니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
흥미롭군요, 나중에 생각해 볼게요, 오늘은 너무 힘들어서 생각하기가 어렵네요.
아니면 모델1이 모델2에 유용한 기능을 출력하도록 모델2를 훈련시킬 수도 있죠.

상상력에는 한계가 없죠.
 
Maxim Dmitrievsky #:
오래 전에 클러스터를 성공적으로 예측했던 때를 기억하시나요? 타겟팅을 어떻게 했는지 기억하시나요?
 
mytarmailS #:
오래 전에 클러스터를 성공적으로 예측했던 때를 기억하시나요? 타겟팅을 어떻게 했는지 기억하시나요?
저는 트리 또는 멀티클래스 포리스트를 통해 클러스터 수를 예측했습니다. 또한 클러스터링으로 타깃을 마크업하기도 했죠.
 

네, 저는 목표치를 표시하는 데 관심이 있지만 다음 캔들의 클러스터를 예측하는 것이 아니라 현재 시간 (5 분 TF)이 있고 다음 시간이 어떤 클러스터가 될지 예측한다고 가정 해 보겠습니다. 기억하십니까?

 
mytarmailS #:

네, 목표를 표시하는 데 관심이 있지만 다음 캔들의 클러스터를 예측하는 것이 아니라 현재 시간 (5 분 TF)이 있고 다음 시간 동안 어떤 클러스터가 될지 예측한다고 가정 해 보겠습니다. 기억하십니까?

다음 캔들에서 했던 것 같은데, 여러 캔들의 클러스터가 연달아 나오면 먼 미래까지 할 수 있을 것 같습니다.

새 컴퓨터로 옮길 때 소스 코드를 잃어 버렸고 이전 컴퓨터에는 결함이 있었기 때문에 클라우드에 저장하지 않았습니다.

증분 클러스터링을 통해 마크 업하면 새 데이터에서 결과가 매우 안정적이지만 마크 자체가 너무 나쁘다는 것을 기억합니다.

아, 구글 콜랩에 있는 게 있는데 필요하면 가져올 수 있어요.
 
Maxim Dmitrievsky #

Google 콜랩에서 남은 자료가 있는데 필요하면 가져올 수 있어요.
아뇨, 괜찮아요. 제가 직접 작성할게요.
 
Aleksey Nikolayev #:

연속 시간을 추가하려면 이미 마르코프 체인의 일반화, 즉 세미 마르코프 모델(프로세스)을 사용해야 합니다.

저는 도움을 약속할 준비가 되어 있지 않지만 가능한 한 이 주제에 대한 공개 토론에 참여할 수 있습니다.

어떤 의미에서 "연속적인 시간"-요점은 시장에 진입하는 신호 형태의 이벤트 (시간 척도)가 있고 신호가 나타나는 순간에 존재하거나 존재하지 않는 "패턴"이 있다는 것입니다. 따라서 타임라인에 특정 시점이 있지만 패턴이 없는 순간이 있을 수 있습니다. 패턴의 영향력을 고려할 때 패턴의 발생 시간 간격 (n 개의 불연속 기간이 없음)도 중요하다고 생각합니다.

패턴의 수가 신호의 순간보다 전체 이력 간격에서 더 많을 수 있기 때문에 패턴의 수, 즉 신호에 몇 퍼센트의 패턴이 수반되는지 고려해야 할 수도 있습니다. 왜냐하면 그것이 적은 비율이면 신호와의 연결이 무작위이거나 신호가 기본 조건에 의해 너무 필터링되기 때문입니다. 그러나 여기에는 불연속성 문제가 있습니다. 패턴이 연속으로 n개의 막대에 대해 연속적으로 존재할 수 있습니다. 동일한 ZZ에 대해 불연속성이 있어야한다고 생각하며, 신호와 패턴이 동일하면 추가 통계가 의미가없고 그렇지 않은 경우 유용 할 수 있습니다.

제한적이긴 하지만 기꺼이 도와주셔서 감사합니다! 아직 코드를 시작하지 않았고 다른 프로젝트를 마무리하고 싶지만 향후 실험을 위해이 주제에 대해 생각하는 것이 유용합니다.

 

몇 가지 연구 결과와 아이디어를 발표해 보겠습니다.

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