トレーディングにおける機械学習:理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1010 1...100310041005100610071008100910101011101210131014101510161017...3399 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2018.07.08 14:22 #10091 govich: IMHOのターゲティングツールとしてのZZはまずい、そのターニングポイント(膝)はほとんど予測できない場所にあり、変動があり、その中間でトレンドになるかならないか、カモも人形もおそらくZZがトレンドを述べていると事後的に疑わなかったのでしょう。Djuricなどの様々なスムージングインデュークを1次微分(有限差分)して遊べばいいと思う。10~15年前なら面白かったであろうモデルについて、ほぼ1000ページ。今日、Rには数百のものがあり、学習や使用にかかる費用はゼロです。ディープニューラルネットワークの ような使い方が難しいモデルは、非常に稀です。それ以外のことは、すぐにマスターできます。 しかし、ターゲットとそれに関連する予測因子は、経験と直感と90%の運で解決する問題である。これは議論する必要があります。 予測変数の予測能力を測定する方法を知らないフォーラム参加者がまだ圧倒的に多いので、私はこの件に関して、きちんとガラガラポンしてサービスを提供したまでです。数人しか現れなかった。 Aleksey Vyazmikin 2018.07.08 14:27 #10092 SanSanych Fomenko: それらは明らかに、あなたが計画している利益の額によって決定されます。例えば、半分が巻き戻されることを期待して、少なくとも100pipsの反転を行う。この値は特別な役割を果たすものではありません。What plays:トレンドとされるもの。決定要因は、ターゲットに関連する予測因子のセットである。これで3回目の書き込みですが、私の書き込みを読んでないようですね。私は、あなたが私と同じ道を歩んできたとばかり思っていたのですが、あなたの反応から判断すると、私たちの道は分かれているようです。インジケータは人が使って、人がチューニングしているものだと思いますが、トータルでお金が多いところでは、あるインジケータの設定が うまくいくのでしょう。 現在使用しているクラシックZZは、一定のバー数(ドンチャンネルによる)で補正すると描画されるもので、ポイントによるZZより適していると感じています。また、RSIチャンネルを使ったZZも好きです。 Aleksey Panfilov 2018.07.08 14:28 #10093 サンサニッチ・フォメンコしかし、ターゲットとそれに関連する予測因子は、経験と直感と90%の運で解決される問題です。これは議論する必要があります。 予測変数の予測力を測定する方法を知らないフォーラム参加者がまだ圧倒的に多いので、私はこの件に関して適当な駆け込み寺的なサービスを提供したまでです。そ ういう人は数人しかいなかった。非常に興味深いのですが、予測能力の測定について 詳しく教えてください。 そしてまず、何で測るのか。 forexman77 2018.07.08 15:26 #10094 おもしろ写真」シリーズより:森の奥行きは15です。 校外はどうなんだろう、でもこんな感じ) さて、何が面白いのか......?予測因子はあるのか、もしかしたらなかったかもしれない。1000ページも綴られているのに、そんな静止画も見せられないのか。 もし興味があれば、オーバートレーニングというテーマで、3つの深さの森を使ったテストを紹介しましょう。 Aleksey Vyazmikin 2018.07.08 15:48 #10095 forexman77: おもしろ写真」シリーズより:森の奥行きは15です。校外はどうなんだろう、でもこんな感じ)さて、何が面白いのか......?予測因子はあるのか、もしかしたらなかったかもしれない。1000ページも綴られているのに、そんな静止画も見せられないのか。もし興味があれば、オーバートレーニングというテーマで、3つの深さの森を使ったテストを紹介しましょう。オープンポジションを フォローすることに重点を置いてみるとか? forexman77 2018.07.08 15:50 #10096 Aleksey Vyazmikin: オープンポジション を維持することに重点を置いてみるべきでしょうか。いろいろ試しましたが、写真が一番良い結果を示しています。 Aleksey Vyazmikin 2018.07.08 15:53 #10097 FXMAN77 です。いろいろ試した結果、写真が一番良い結果を示しています。予測因子の種類は? forexman77 2018.07.08 15:55 #10098 アレクセイ・ヴャジミキン予測因子の種類は?ほとんどが標準的な指標です。 Грааль 2018.07.08 15:56 #10099 forexman77: おもしろ写真」シリーズより:森の奥行きは15です。校外はどうなんだろう、でもこんな感じ)さて、何が面白いのか......?予測因子はあるのか、もしかしたらなかったかもしれない。1000ページも綴られているのに、そんな静止画も見せられないのか。もし興味があれば、オーバートレーニングというテーマで、3つの深さの森を使ったテストを紹介します。でも、テストでも2をシャープにするのは難しいですから、現実には難しいでしょう。まあ少なくとも、インディークの狡猾な「グラール」ではなく、ありのままの真実がランダムで表示されるのです。 forexman77 2018.07.08 15:59 #10100 グラールでも、テストでも2をシャープにするのは難しいですから、現実には難しいでしょう。少なくとも、それがありのままの真実であり、ワザワザ狡猾な「グラール」ではないのです。見せてくれないと。トレーニング2004~2014、データアウト2015から現在に至るまで持っています。できるのか? 1...100310041005100610071008100910101011101210131014101510161017...3399 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか? Googleでログイン
IMHOのターゲティングツールとしてのZZはまずい、そのターニングポイント(膝)はほとんど予測できない場所にあり、変動があり、その中間でトレンドになるかならないか、カモも人形もおそらくZZがトレンドを述べていると事後的に疑わなかったのでしょう。
Djuricなどの様々なスムージングインデュークを1次微分(有限差分)して遊べばいいと思う。
10~15年前なら面白かったであろうモデルについて、ほぼ1000ページ。今日、Rには数百のものがあり、学習や使用にかかる費用はゼロです。ディープニューラルネットワークの ような使い方が難しいモデルは、非常に稀です。それ以外のことは、すぐにマスターできます。
しかし、ターゲットとそれに関連する予測因子は、経験と直感と90%の運で解決する問題である。これは議論する必要があります。
予測変数の予測能力を測定する方法を知らないフォーラム参加者がまだ圧倒的に多いので、私はこの件に関して、きちんとガラガラポンしてサービスを提供したまでです。数人しか現れなかった。
それらは明らかに、あなたが計画している利益の額によって決定されます。例えば、半分が巻き戻されることを期待して、少なくとも100pipsの反転を行う。この値は特別な役割を果たすものではありません。
What plays:トレンドとされるもの。
決定要因は、ターゲットに関連する予測因子のセットである。これで3回目の書き込みですが、私の書き込みを読んでないようですね。
私は、あなたが私と同じ道を歩んできたとばかり思っていたのですが、あなたの反応から判断すると、私たちの道は分かれているようです。インジケータは人が使って、人がチューニングしているものだと思いますが、トータルでお金が多いところでは、あるインジケータの設定が うまくいくのでしょう。
現在使用しているクラシックZZは、一定のバー数(ドンチャンネルによる)で補正すると描画されるもので、ポイントによるZZより適していると感じています。また、RSIチャンネルを使ったZZも好きです。
しかし、ターゲットとそれに関連する予測因子は、経験と直感と90%の運で解決される問題です。これは議論する必要があります。
予測変数の予測力を測定する方法を知らないフォーラム参加者がまだ圧倒的に多いので、私はこの件に関して適当な駆け込み寺的なサービスを提供したまでです。そ ういう人は数人しかいなかった。
非常に興味深いのですが、予測能力の測定について 詳しく教えてください。
そしてまず、何で測るのか。
おもしろ写真」シリーズより:森の奥行きは15です。
校外はどうなんだろう、でもこんな感じ)
さて、何が面白いのか......?
予測因子はあるのか、もしかしたらなかったかもしれない。1000ページも綴られているのに、そんな静止画も見せられないのか。
もし興味があれば、オーバートレーニングというテーマで、3つの深さの森を使ったテストを紹介しましょう。
おもしろ写真」シリーズより:森の奥行きは15です。
校外はどうなんだろう、でもこんな感じ)
さて、何が面白いのか......?
予測因子はあるのか、もしかしたらなかったかもしれない。1000ページも綴られているのに、そんな静止画も見せられないのか。
もし興味があれば、オーバートレーニングというテーマで、3つの深さの森を使ったテストを紹介しましょう。
オープンポジションを フォローすることに重点を置いてみるとか?
オープンポジション を維持することに重点を置いてみるべきでしょうか。
いろいろ試しましたが、写真が一番良い結果を示しています。
いろいろ試した結果、写真が一番良い結果を示しています。
予測因子の種類は?
予測因子の種類は?
ほとんどが標準的な指標です。
おもしろ写真」シリーズより:森の奥行きは15です。
校外はどうなんだろう、でもこんな感じ)
さて、何が面白いのか......?
予測因子はあるのか、もしかしたらなかったかもしれない。1000ページも綴られているのに、そんな静止画も見せられないのか。
もし興味があれば、オーバートレーニングというテーマで、3つの深さの森を使ったテストを紹介します。
でも、テストでも2をシャープにするのは難しいですから、現実には難しいでしょう。まあ少なくとも、インディークの狡猾な「グラール」ではなく、ありのままの真実がランダムで表示されるのです。
でも、テストでも2をシャープにするのは難しいですから、現実には難しいでしょう。少なくとも、それがありのままの真実であり、ワザワザ狡猾な「グラール」ではないのです。
見せてくれないと。トレーニング2004~2014、データアウト2015から現在に至るまで持っています。できるのか?