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 112 1...105106107108109110111112113114115116117118119...3399 新しいコメント Yury Reshetov 2016.08.17 18:31 #1111 Dr.トレーダーだとしたら、うれしいですね、ずっといいんです。いずれにせよ、fronttestの方がはるかに良い結果を示しています。私はあなたのファイルを2つのパートに分けました（シャッフルはせず、順番に）。結局、2つ目のファイルでは、JPredictionは9件しか答えを出せませんでした。5件が正解、4件が不正解で、精度は50％程度と、まずまずの結果でした。 なぜ19を後編に残したのですか？3つの例で十分だったはずです。そうすると、高い確率で、jPredictionが全く正解を出さないようなフィットを選ぶことができたはずです。 Yury Reshetov 2016.08.17 18:43 #1112 サンサニッチ・フォメンコ他機種との比較ができない、という些細な点を除けば、すべて良好です。比較のために私のサービスを提供します1.予測変数と目的変数を含む入力Excelファイルを準備します。2.計算するのはあなたです3.入力ファイルを送るのです。4.randomforest、ada、SVMを使って計算しています。 比較する。何を比較するんですか？ Randomforest、Ada、SVMは2値分類器であり、jPredictionは3値分類器である。 二値分類器と三値分類器を比較した経験や適切な判断基準はありますか？そう強く思うのであれば、jPredictionはソースも含めてオープンアクセスになっています。すでにその手順を掲載しています。F8キーを押すだけで、簡単にモデルを作成することができます。気の利いた顔で気ままに数字遊びができる。でも、私が参加しなくても。ご両親がもう一人でパソコンを使えるようにしてくれているのでしょうから、キーを押すのに私の助けが必要になることはまずないでしょう？ СанСаныч Фоменко 2016.08.17 19:21 #1113 ユーリー・レシェトフただし、私が関与していない場合に限ります。可哀想に。頑張れ、サイクリスト。 Mihail Marchukajtes 2016.08.17 19:50 #1114 ユーリー・レシェトフ何を比較するんですか？ Randomforest、Ada、SVMは2値分類器であり、jPredictionは3値分類器である。 二値分類器と三値分類器を比較した経験や適切な判断基準はありますか？そう強く思うのであれば、jPredictionはソースコードも含めてパブリックドメインです。すでにその手順を掲載しています。F8キーを押すだけで、簡単にモデルを作成することができます。気の利いた顔で気ままに数字遊びができる。でも、私が参加しなくても。結局のところ、1つのキーを押すために、私の助けが必要になることはほとんどないのですが、私はとても期待しているので、あなたの両親はすでにあなたが自分でコンピュータを使用できるように？ 同じことを話しているのです。NSのトレーニングはアートであり、長年の経験と「これだ！」という確かな感覚から適切な機種が選ばれることを、彼らはまだ理解できていないのです。しかし、そうではなく、主人は明確な結果を求めているのです。ところで、ユニークさについて。モデルが曖昧さなく、一義的に学習されると、なかなか面白いことになりますね。そして、こんなアイデアもあります。LSに書こうかな...。 mytarmailS 2016.08.18 06:08 #1115 ユーリー・レシェトフデータやアルゴリズムを見ずに、明確な答えが欲しいなら......。包括的でわかりやすい回答ありがとうございました。 СанСаныч Фоменко 2016.08.18 07:50 #1116 ミハイル・マルキュカイツ はい、同じことを話しています。NSのトレーニングはアートであり、長年の経験と「これだ！」という確かな感覚に基づいた機種選びであることが理解できないのです。しかし、そうではなく、主人は明確な結果を求めているのです。ところで、ユニークさについて。モデルが曖昧さなく、一義的に学習されると、なかなか面白いことになりますね。そして、こんなアイデアもあります。LSに書こうかな...。私たちはコリファイではありません。私たちは、現在と同じ結果を将来も望む、多数派の一員なのです。それがこのスレッドです。そして、芸術家、芸術の司祭、彼らはマッシュアップと一緒にいる。 Mihail Marchukajtes 2016.08.18 07:56 #1117 サンサニッチ・フォメンコ私たちはコリファイではなく、現在と同じ結果を将来も求める多数派の一員なのです。それがこのスレッドです。そして、芸術家、芸術の司祭たちは、マッシュアップと一緒にいるのです。 よかったですね、何かあったのかと思ったので :-) mytarmailS 2016.08.18 08:18 #1118 周期のセルフチューニングでインジケータを作ったスクリプトと、モデルの学習方法を紹介します。スクリプトは2つの部分に分かれており、最初のスクリプトは目的期間とデータを含むシートを作成し、2番目のスクリプトはこのシートを開いてモデルをトレーニングします。私はプログラマーではありません、もし興味がある人がいれば、質問に答えます。1) スクリプト内のパスをすべて自分のものに変更すること。2）予測で新しいデータとターゲットを比較することによって、通常の方法でモデルをチェックしようとしないでください、このアプローチは動作しません、あなたはテクニカル分析のプログラムにデータを供給する必要があり、そこに停止して取引をシミュレートし、今のところ 私は深く、これはモデルをテストする唯一の客観的な方法であると確信しています。3) モデルを15回ほど訓練しましたが、新しいデータに対してモデルがわずかな損失を示したのは3、4回だけでした。合計5万件のデータを2万件に対するトレーニングに使用し、3万件は新しいデータに対するテストとした。4) 引用文は、finamのウェブサイトhttps://www.finam.ru/profile/mosbirzha-fyuchersy/rts/export/?market=14&em=17455&code=SPFB.RTS&apply=0&df=18&mf=7&yf=2016&from=18 からダウンロードできる私のものと同じです。08.2016&dt=18&mt=7&yt=2016&to=18.08.2016&p=7&f=SPFB.RTS_160818_160818&e=.txt&cn=SPFB.RTS&dtf=1&tmf=1&MSOR=1&mstime=on&mstimever=1&sep=1&sep2=1&datf=1&at=1この掲示板が変なので、私の引用文を添付することができません。見たまんまhttp://prntscr.com/c776d3または、メタトレーダーから独自のクォートを使用することもできます。111で日付が作成されます。222はこの日、すでにモデルのトレーニングを行っている Финам.ru - Экспорт котировок МосБиржа фьючерсы RTS www.finam.ru На finam.ru вы можете ознакомиться с котировками RTS (SPFB.RTS) на рынке 'МосБиржа фьючерсы' в режиме реального времени - котировки онлайн, стоимость, графики, новости. ファイル: 111.txt 2 kb 222.txt 4 kb Dr. Trader 2016.08.18 08:40 #1119 マイケルの例でうまくいくかもしれない理由がわかった気がします。jPredictionの強みは分類ではなく（新しいデータで50％の精度はコインをはじくようなもの）、委員会のモデルが異なる答えを出した場合、全く予測を行わないという点にあるのです。マイケルの戦略は、両方のモデルが同じ答えを出せないような不明瞭な相場の瞬間には取引しないからこそ、うまくいくのです。jPredictionがどの予測をしようとも、jPredictionが予測を拒否したときに取引をしない限り、どのみち50％の誤差が生じるのです。そして、シークエントに基づいて売買の方向（買い／売り）を選択する。jPredictorは、取引しない方が良いような市場の混沌とした状況を検知するものとして機能することがわかり、非常に興味深いアプリケーションです。私のデータでも同じようなアプローチを試みました。私の委員会には2機種以上あります。全員一致の回答は得られなかったが、少なくとも8割のモデルが同意しているときに取引すれば、より良い結果が得られると思う。 Mihail Marchukajtes 2016.08.18 08:44 #1120 Dr.トレーダーマイケルの例でうまくいくかもしれない理由がわかった気がします。jPredictionの強みは分類ではなく（新しいデータで50％の精度はコインをはじくようなもの）、委員会のモデルが異なる答えを出した場合、全く予測を行わないという点にあるのです。マイケルの戦略は、両方のモデルが同じ答えを出せないような不明瞭な相場の瞬間には取引しないからこそ、うまくいくのです。jPredictionがどの予測をしようとも、jPredictionが予測を拒否したときに取引をしない限り、どのみち50％の誤差が生じるのです。そして、シークエントに基づいて売買の方向（買い／売り）を選択する。jPredictorは、取引しない方が良いような混沌とした市場の状況を検知するものとして機能することがわかり、非常に興味深いアプリケーションです。私のデータでも同じようなアプローチを試みました。私の委員会には2機種以上あります。全員一致の回答は得られませんでしたが、少なくとも8割のモデルが同意しているときに取引すれば、より良い取引結果が得られると思います。 ほぼ同じですが、シグナルが出たときだけ取引しています。ネットワークが「わからない」と言ったら、私は取引せず、ボリュームからの確認を待ちます。つまり、TS機能の追加チェックで、出来上がり......です。利益が伸びている... 1...105106107108109110111112113114115116117118119...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 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
だとしたら、うれしいですね、ずっといいんです。
いずれにせよ、fronttestの方がはるかに良い結果を示しています。私はあなたのファイルを2つのパートに分けました（シャッフルはせず、順番に）。
結局、2つ目のファイルでは、JPredictionは9件しか答えを出せませんでした。5件が正解、4件が不正解で、精度は50％程度と、まずまずの結果でした。
他機種との比較ができない、という些細な点を除けば、すべて良好です。
比較のために私のサービスを提供します
1.予測変数と目的変数を含む入力Excelファイルを準備します。
2.計算するのはあなたです
3.入力ファイルを送るのです。
4.randomforest、ada、SVMを使って計算しています。
比較する。
何を比較するんですか？
Randomforest、Ada、SVMは2値分類器であり、jPredictionは3値分類器である。
二値分類器と三値分類器を比較した経験や適切な判断基準はありますか？
そう強く思うのであれば、jPredictionはソースも含めてオープンアクセスになっています。すでにその手順を掲載しています。F8キーを押すだけで、簡単にモデルを作成することができます。気の利いた顔で気ままに数字遊びができる。でも、私が参加しなくても。ご両親がもう一人でパソコンを使えるようにしてくれているのでしょうから、キーを押すのに私の助けが必要になることはまずないでしょう？
ただし、私が関与していない場合に限ります。
可哀想に。
頑張れ、サイクリスト。
何を比較するんですか？
Randomforest、Ada、SVMは2値分類器であり、jPredictionは3値分類器である。
二値分類器と三値分類器を比較した経験や適切な判断基準はありますか？
そう強く思うのであれば、jPredictionはソースコードも含めてパブリックドメインです。すでにその手順を掲載しています。F8キーを押すだけで、簡単にモデルを作成することができます。気の利いた顔で気ままに数字遊びができる。でも、私が参加しなくても。結局のところ、1つのキーを押すために、私の助けが必要になることはほとんどないのですが、私はとても期待しているので、あなたの両親はすでにあなたが自分でコンピュータを使用できるように？
データやアルゴリズムを見ずに、明確な答えが欲しいなら......。
包括的でわかりやすい回答ありがとうございました。
はい、同じことを話しています。NSのトレーニングはアートであり、長年の経験と「これだ！」という確かな感覚に基づいた機種選びであることが理解できないのです。しかし、そうではなく、主人は明確な結果を求めているのです。ところで、ユニークさについて。モデルが曖昧さなく、一義的に学習されると、なかなか面白いことになりますね。そして、こんなアイデアもあります。LSに書こうかな...。
私たちはコリファイではありません。私たちは、現在と同じ結果を将来も望む、多数派の一員なのです。それがこのスレッドです。
そして、芸術家、芸術の司祭、彼らはマッシュアップと一緒にいる。
私たちはコリファイではなく、現在と同じ結果を将来も求める多数派の一員なのです。それがこのスレッドです。
そして、芸術家、芸術の司祭たちは、マッシュアップと一緒にいるのです。
周期のセルフチューニングでインジケータを作ったスクリプトと、モデルの学習方法を紹介します。
スクリプトは2つの部分に分かれており、最初のスクリプトは目的期間とデータを含むシートを作成し、2番目のスクリプトはこのシートを開いてモデルをトレーニングします。
私はプログラマーではありません、もし興味がある人がいれば、質問に答えます。
1) スクリプト内のパスをすべて自分のものに変更すること。
2）予測で新しいデータとターゲットを比較することによって、通常の方法でモデルをチェックしようとしないでください、このアプローチは動作しません、あなたはテクニカル分析のプログラムにデータを供給する必要があり、そこに停止して取引をシミュレートし、今のところ 私は深く、これはモデルをテストする唯一の客観的な方法であると確信しています。
3) モデルを15回ほど訓練しましたが、新しいデータに対してモデルがわずかな損失を示したのは3、4回だけでした。
合計5万件のデータを2万件に対するトレーニングに使用し、3万件は新しいデータに対するテストとした。
4) 引用文は、finamのウェブサイトhttps://www.finam.ru/profile/mosbirzha-fyuchersy/rts/export/?market=14&em=17455&code=SPFB.RTS&apply=0&df=18&mf=7&yf=2016&from=18 からダウンロードできる私のものと同じです。08.2016&dt=18&mt=7&yt=2016&to=18.08.2016&p=7&f=SPFB.RTS_160818_160818&e=.txt&cn=SPFB.RTS&dtf=1&tmf=1&MSOR=1&mstime=on&mstimever=1&sep=1&sep2=1&datf=1&at=1
この掲示板が変なので、私の引用文を添付することができません。
見たまんまhttp://prntscr.com/c776d3
または、メタトレーダーから独自のクォートを使用することもできます。
111で日付が作成されます。
222はこの日、すでにモデルのトレーニングを行っている
マイケルの例でうまくいくかもしれない理由がわかった気がします。jPredictionの強みは分類ではなく（新しいデータで50％の精度はコインをはじくようなもの）、委員会のモデルが異なる答えを出した場合、全く予測を行わないという点にあるのです。マイケルの戦略は、両方のモデルが同じ答えを出せないような不明瞭な相場の瞬間には取引しないからこそ、うまくいくのです。jPredictionがどの予測をしようとも、jPredictionが予測を拒否したときに取引をしない限り、どのみち50％の誤差が生じるのです。そして、シークエントに基づいて売買の方向（買い／売り）を選択する。jPredictorは、取引しない方が良いような市場の混沌とした状況を検知するものとして機能することがわかり、非常に興味深いアプリケーションです。
私のデータでも同じようなアプローチを試みました。私の委員会には2機種以上あります。全員一致の回答は得られなかったが、少なくとも8割のモデルが同意しているときに取引すれば、より良い結果が得られると思う。
マイケルの例でうまくいくかもしれない理由がわかった気がします。jPredictionの強みは分類ではなく（新しいデータで50％の精度はコインをはじくようなもの）、委員会のモデルが異なる答えを出した場合、全く予測を行わないという点にあるのです。マイケルの戦略は、両方のモデルが同じ答えを出せないような不明瞭な相場の瞬間には取引しないからこそ、うまくいくのです。jPredictionがどの予測をしようとも、jPredictionが予測を拒否したときに取引をしない限り、どのみち50％の誤差が生じるのです。そして、シークエントに基づいて売買の方向（買い／売り）を選択する。jPredictorは、取引しない方が良いような混沌とした市場の状況を検知するものとして機能することがわかり、非常に興味深いアプリケーションです。
私のデータでも同じようなアプローチを試みました。私の委員会には2機種以上あります。全員一致の回答は得られませんでしたが、少なくとも8割のモデルが同意しているときに取引すれば、より良い取引結果が得られると思います。