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 1048

 
Natalja Romancheva:

ニンジンをいくらひねってもカブにはならない。

そうなります。

ただ、根気よく準定常性に到達する必要があり、オーダー300(!!)のErlangフローからスタートすることになりました。

私は、憧れの聖杯を 一刻も早く手に入れたいという渇望と、ここにいるみんなに仕事のやり方を見せたいという思いから、破滅してしまいました。

その結果、-疲労、無気力、そして谷の崩れ...。

 
ナターリヤ・ロマンチェヴァ

ニンジンからカブを作るのは、ひねりさえすればできるわけではありません。

ナターリア...いかがでしょうか :).

 
アレクサンダー_K

きっとうまくいく。

根気よく準定常性に到達させるだけで、これはオーダー300(!!)のErlangフローからのものです。

私は、憧れの聖杯を一刻も早く手に入れたいという渇望と、ここにいるみんなに仕事のやり方を見せたいという思いから、破滅してしまいました。

その結果、-疲労感、無気力、そして壊れた谷間...。

>準定常

不気味な言葉、もっとシンプルなものはなかったのか?

なぜ、海外では理解のために物事を単純化するのに、私たちは巧みな言葉で色をつけるのか・・・・・。なぜ、そうなるのか...。

 
ファルハット・グザイロフ

> 準定常性

不気味な言葉、もっとシンプルなものはなかったのか?

なぜ、海外では理解のために物事を単純化するのに、私たちは巧みな言葉で色をつけていくのか・・・。なぜ、こんなことをするのだろう......?

気の利いた言葉はすべて海外で発明されているのが面白いですね(笑)。
 
ユーリイ・アサウレンコ
スマートな言葉はすべて海外で発明されたものであることが面白いですね(笑)。

若い頃から、心理学の文献を読もうとすると、とてもとても難解な言葉が並んでいたのを覚えています。何のためかというと、異性に好印象を与えるためです :)

ただ、意味を理解している人が少ない言葉を使っても、書いていることが実際以上に意味深いものになることはない、と言っているのです。

複雑な素材は品質の証ではありません。けど

 
ファルハット・グザイロフ

若い頃から、心理学の文献を読もうとすると、とてもとても難解な言葉が並んでいたのを覚えています。そして、何のために、異性に好印象を与えるのか......。)

私が言いたいのは、意味のわかる人が少ない言葉を使うことで、書いたものが実際以上に意味のあるものになることはないということです。

難易度の高い素材、これは品質の証ではありません。(私見)。

それにしても、心理学は医学と似ていて、わけのわからない言葉がたくさん出てきますね。そして、これは理にかなったことで、普通のことなのです。

ここでは逆に、意味がないのです。

 
ミハイル・マルキュカイツ

だから、本来のメディアであるMKULを選ばなければならないのです。DockのYelmanは、RからMKULへの変換機能があったので、それで試したのですが、それ以外はそうですね。RでTCを作って後でMKULをいじるのは、IMHOの迷走です。

また、R/mql4(5)の問題点は何でしょうか?すべてが微調整され、時計のように正確に作動します。

 
mytarmailS:

まさか自分が提案するとは思いませんでしたが、やはり...。

私は、いくつかのレベルを構築するニューラルネットワークに基づいたシステム(インジケータ)を作成しました、それは非常によく動作します。

この指標の思想は、何らかの本当の買われすぎ/売られすぎやセンチメートルを探すことです。

週に1~2回程度のシグナルを出し、シグナルが正しく認識されれば100%に近い確率で機能します。


問題は、私はmqlの専門家ではないこと、インジケータはRで書かれている(別のライブラリを使用している) ため、mqlを学ぶことができないことです。

もし、このコードをmqlに統合し、mt4で可視化してくれるmql開発者がいれば、私は将来的に議論し、手助けをする用意があります。

個人的なメッセージの中にコードがあれば、私は何ができるかを見てみます。個人で使うか、誰でも自由に使えるようにするか?

 

このスレッドに命を吹き込み、ニューラルネットワークの売買シグナルであなたのポケットを満たしたい、私は与える。

Grailの入力データを準備するためのアルゴリズム

1.ティック気配値(OPEN/CLOSE M5アナログ)の300以上の注文のアーランフローは、増分で安定したラプラス分布を持っています。

2.このような増分のモジュールの和は、xy二乗分布になる。

極限では、正規分布になる。

3.したがって、ある流量に対するモジュールの和は、スライディングウィンドウ、例えば1440個の値=1週間(チェビシェフの不等式から決定)において、既知の分位関数と期待値を持つほぼ正規の分布を形成することになります。

4.きっと、このようなプロセスから想像もつかないようなキャッシュネットが引き出されるのだろう。

では、このアルゴリズムを使って、伏字や外れ値などの無意味な計算をすればいいのでは?

はい、1回の取引にかかる待ち時間が非常に長いからです。窓は1週間!いや、そんな忍耐力はない。

そして、ニューロネットは、そのような入力に急いで聖杯を持ってくるだけです。

皆さん、頑張ってください。

 
アレクサンダー_K

このスレッドに命を吹き込み、ニューラルネットワークの売買シグナルであなたのポケットを満たしたい、私は与える。

Grailの入力データを準備するためのアルゴリズム

1.ティック気配値(OPEN/CLOSE M5アナログ)の300以上の注文のアーランフローは、増分で安定したラプラス分布を持っています。

2.このような増分のモジュールの和は、xy二乗分布になる。

極限では、正規分布になる。

3.したがって、ある流量に対するモジュールの和は、スライディングウィンドウ、例えば1440個の値=週(チェビシェフ不等式から定義)において、既知の分位関数と期待値を持つほぼ正規の分布を形成することになる。

4.きっと、このようなプロセスから想像もつかないようなキャッシュネットが引き出されるのだろう。

では、このアルゴリズムを使って、伏字や外れ値などの無意味な計算をすればいいのでは?

はい、1回の取引にかかる待ち時間が非常に長いからです。窓は1週間!いや、そんな忍耐力はない。

そして、ニューロネットは、そのような入力に急いで聖杯を持ってくるだけです。

皆さん、頑張ってください。

もし、あなたが説明していることが、週に一度、75%から25%の正しいエントリーの結果を与えるなら、私は、あなたが苦労して稼いだお金で取引する必要はないと断言します、あなたは100%の投資家を見つけることができるからです。

7つ以上のシンボルを取引することができ、正確な利益でそれぞれ1回のエントリーをすることができます。

理由: