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RustはLLMsとの使用に非常に適しています。コンパイラで多くのエラーを自然に検出し、修正します。また、言語として非常にトークン効率が良いため、効率的にコードを記述できる点も魅力です。パフォーマンス重視のコードを作成したい場合に、非常に効果的な選択肢となります。
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AITAは、人間の家賃をトークンに使ったことで怒られましたか？
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飛行機や電車に乗っているときは、ノートファイルを開いて、機能やより多くの収益を得る方法について考えるだけです。\n\nそれが私のアイデアのパイプラインを忙しく保ちます。
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信じるか信じないかはともかく、最も強力な特徴は私が見つけた限り、最も線形に振る舞う傾向があります。
これは明らかに、弱い特徴においてのみ特徴と将来リターンの曲線がゆらゆらしているのは、信号の欠如の性質であることを示唆しています。
特定の種類の特徴には非線形性が見られることもありますが、一般的にはそれらは将来のリターンに対して線形にマッピングされます。
原文表示これは明らかに、弱い特徴においてのみ特徴と将来リターンの曲線がゆらゆらしているのは、信号の欠如の性質であることを示唆しています。
特定の種類の特徴には非線形性が見られることもありますが、一般的にはそれらは将来のリターンに対して線形にマッピングされます。
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もう終わった...
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Grokは3シャープ以上の100万のアルファを見つけました。
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リッジ回帰に負けたので、クールなMLモデルを廃止する
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𝗘𝗿𝗿𝗼𝗿
あなたのアカウントは、あなたがひどいクオンタであり、NNのトレーニングに全ての会社予算を浪費したとして複数の通報があったため、現在ロックされています。詳細についてはXサポートまでお問い合わせください。
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彼はこれの後でクォントアーブブログを読む予定です…
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Sigma * sqrt(t)
この式は多くの分野で見られます。
- インパクトの平方根法則。
- ブラック・ショールズ・マートンの時間分散調整 (d1 vs d2)
- 市場における規模（スケール）スプレッドとボラティリティ * sqrt(期待保有時間)
実際、3は1を意味します。
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- インパクトの平方根法則。
- ブラック・ショールズ・マートンの時間分散調整 (d1 vs d2)
- 市場における規模（スケール）スプレッドとボラティリティ * sqrt(期待保有時間)
実際、3は1を意味します。
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メリークリスマス！
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多くのアルファを見つけました。式の中でボラティリティを取引量に置き換えると、アルファは同じように見えます。
取引量とボラティリティは非常に相関しています。
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正確です！
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皆さん、私のセカンドアカウント @systematicls とサードアカウント @QuantitativeArb をフォローしてください。
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考えさせられる特徴として、ブレイクアウトの状態を検知すると、ブレイクアウトがより起こりやすくなります。最近この大型銘柄のコインチャートで多くの急騰が見られます。
レジームを定義するには「ローリングウィンドウ内の過去のブレイクアウト数」を使って、HMMは使わずシンプルにします(そしてレジームの定義方法を自分でコントロールできるようにします)。
標準的なブレイクアウトロジックとしては、現バーの強さ＋ボリンジャーバンドの組み合わせが良いかもしれません。
そこからレジームを検出する必要があります。これは完全なブレイクアウトではなく、バーツに近いです。つまり急騰して5バー後にエグジットします。
最初の2つのチャートは10/10レジーム以降のもので、もう1つはそれ以前のものです。全く異なる挙動を示しています。
原文表示レジームを定義するには「ローリングウィンドウ内の過去のブレイクアウト数」を使って、HMMは使わずシンプルにします(そしてレジームの定義方法を自分でコントロールできるようにします)。
標準的なブレイクアウトロジックとしては、現バーの強さ＋ボリンジャーバンドの組み合わせが良いかもしれません。
そこからレジームを検出する必要があります。これは完全なブレイクアウトではなく、バーツに近いです。つまり急騰して5バー後にエグジットします。
最初の2つのチャートは10/10レジーム以降のもので、もう1つはそれ以前のものです。全く異なる挙動を示しています。
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今回は本当に信じてくれ、CNN LSTM戦略で稼げるよ。
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Q&Aは現在ブログチャットで開放中です。これまでに560件の返信があります。多くの質問に回答済み！業界知識を無料で得たい方にはとても参考になる読み物です:)
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