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 1144 1...113711381139114011411142114311441145114611471148114911501151...3399 新しいコメント Aleksey Nikolayev 2018.11.06 10:01 #11431 グレイルまさにその通り」とまでは言いませんが、計算式自体は正しいのですが、トレードによるリターンではなく、日次（1時間ごとなど）のリターンで計算する必要があります。計算式自体は正しいのですが、ストラテジーの比較をトレードのリターンではなく、日次（時間足など）のリターンで、同じステップで、すべてのストラテジーについて行う必要があり、そうすれば、この係数値によってパフォーマンスで比較できます。さもなければ、この数値がトレードとその著しく異なる数値で計算されていれば、それは重要ではなく、例えばある戦略のシャープが 0.01 、別の戦略は 5、どちらが良いとか悪いとかは明らかではなく、符号（ゼロシャープ以上か以下）だけが重要なのです。 つまり、パントラは古典的なシャープレシオについてあまり語らなかったが、それでも彼はそれについて重要な問題を提起したのである。個人的にはシャープレシオを使うのは好きではありませんが、戦略のパフォーマンスを測る指標としては、最大ドローダウンに対する利益の比率を好んで使っています。EAによるとしか言いようがないですね。もしそれが明確な取引の順序を生成する場合、すなわち、ポジションが開かれたり閉じられたりし、そのボリュームが開閉間で変化しない場合、取引でカウントする方がよいでしょう。もし、ポジション量が 時間とともに滑らかに変化するのであれば、取引の瞬間を特定することはあまり意味がなく、独自の方法で計算することができます。 パントラ方式は、TCの販売や 投資家を探すのに適している）だから、時間が経てば、そちらに切り替わっていくのだろう) Maxim Dmitrievsky 2018.11.06 11:10 #11432 アレクセイ・ニコラエフExpert Advisorに依存すると言えるでしょう。もしそれが明確な取引のシーケンスを生成する場合、すなわち、ポジションが開かれ、閉じられ、その量は、オープンとクローズの間で変化しない場合 - それは取引によってカウントする方が良いです。もし、ポジション量が 時間とともに滑らかに変化するのであれば、取引の瞬間を特定することはあまり意味がなく、独自の方法で計算することができます。 TSの販売や 投資家を探すにはパンタラル方式の方が良いので）時間が経てば、そちらに切り替わっていくのでしょう)いずれにせよ、panturalはすでに異議を唱える術を持たない :)) 今更何をウダウダ言ってるんだ？ MOの分野で普通に議論する気はないのか？:) 数式に詳しい人が必要なんです。話題が空回りして、議論する相手もいない。 Aleksey Nikolayev 2018.11.06 11:59 #11433 マキシム・ドミトリエフスキー今更、適当に徘徊してどうするんだ？ MoDの現場で普通に議論する気はないのか？:) 数式をよく理解している人が必要です。話題は空振り、議論する相手もいない。原則的に、どんなことでも意見を言う用意があります。ただし、私の発言に意味があるかどうかは保証できませんが......。） Aleksey Nikolayev 2018.11.06 12:13 #11434 マキシム・ドミトリエフスキー山賊情報を投げたか？ 非常に興味深いテーマだが、数式が多い。ええ、そうだと思います。しかし、リンクを更新し、およそ興味のあることを書いてください。 Maxim Dmitrievsky 2018.11.06 12:23 #11435 アレクセイ・ニコラエフそうですね、昔はそういうのがあったような気がします。しかし、リンクを更新し、本質的に興味を持って、何を書きます。上のリンクで、非定常過程に対する敵対的バンディット、組合せ的アルゴリズム（どうやらmguaのようなもの）に興味を持ちました。 それはまた後日 Aleksey Nikolayev 2018.11.06 12:47 #11436 マキシム・ドミトリエフスキーその本の中で、私はすぐにこんなことを思いつきました。 学習者が知っているのは、真の環境は環境クラスと呼ばれる集合Eにあるということだけである。 このEセットでの取引をどのように見ていますか？ Maxim Dmitrievsky 2018.11.06 12:53 #11437 アレクセイ・ニコラエフ彼らの本の中で、私はすぐにそれに出会いました。 学習者が知っているのは、真の環境は環境クラスと呼ばれる集合Eにあるということだけである。 このEセットでの取引をどのように見ていますか？まあバンディットのための任意の設定環境、例えばインジケータのセットです。 例：1つのrsiインジケータ、簡単のため、複数の価格増分のセット Aleksey Nikolayev 2018.11.06 16:02 #11438 マキシム・ドミトリエフスキーまあ、賊軍の恣意的な環境であり、指標の集合のようなものです 例：1つのrsiインジケータ、簡単のため、いくつかの価格増分のセットしかし、彼らのモデルがトレーディングとどのように関係しているのか、私には理解できない。彼らの戦略（ポリシー）の定義からすると、行動とその結果しか見ていないことになる。環境（あなたの意見では、一連の指標）については、彼らはそれを見ないか、見ることさえできません。 Atは履歴Ht-1 = (A1 , X1 , ... , At-1 , Xt-1 )にのみ依存するはずである。ポリシーとは、歴史から行動へのマッピングである。 さらに、彼らの環境は私たちの行動を追跡することさえできるようで、それゆえ報酬は行動そのものだけでなく、その前史全体にも依存することになるのです。 環境とは、行動で終わる履歴の系列から報酬へのマッピングである。 Maxim Dmitrievsky 2018.11.06 16:32 #11439 アレクセイ・ニコラエフしかし、彼らのモデルとトレーディングの関係がよくわからない。彼らの戦略（ポリシー）の定義からすると、行動とその結果しか見ていないことになる。彼らは環境（あなたの意見では、一連の指標）を見ていない、あるいは見ることさえできないのです。 Atは履歴Ht-1 = (A1 , X1 , ... , At-1 , Xt-1 )にのみ依存するはずである。ポリシーとは、歴史から行動へのマッピングである。 さらに、彼らの環境は私たちの行動を追跡することさえできるようで、それゆえ報酬は行動そのものだけでなく、その前史全体にも依存することになるのです。 環境とは、行動で終わる履歴の系列から報酬へのマッピングである。もし政策が何らかのモデル(例えば線形)で近似されているなら、新しいデータで解を求め、それをモデルに代入すればよいだけである あなたの言っていることは、最高の報酬を見つけるためのプロセスです。非定常性の主な問題は、新しいデータで機能しなくなったときです。Unsteady banditsはそこに記述されていますが、私はまだ手をつけていません。確かに、私がまだ知らないことは何もないですね。）しかし、適切な報酬の与え方について、いくつかのアイデア（解決策）が必要です。 ちなみに、昨日、まさにリニアバンディットを実装してみたところ、結果はこんな感じです。 実は、この例は私の記事にも書かれているのですが、線形ではなくランダムフォレストを使用しているのです。リニアはオーバートレインが少ないこと Грааль 2018.11.06 16:52 #11440 マキシム・ドミトリエフスキー未来で教え、過去でテストするのは、このフォーラムでしか見られないことです))) 1...113711381139114011411142114311441145114611471148114911501151...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
まさにその通り」とまでは言いませんが、計算式自体は正しいのですが、トレードによるリターンではなく、日次（1時間ごとなど）のリターンで計算する必要があります。計算式自体は正しいのですが、ストラテジーの比較をトレードのリターンではなく、日次（時間足など）のリターンで、同じステップで、すべてのストラテジーについて行う必要があり、そうすれば、この係数値によってパフォーマンスで比較できます。さもなければ、この数値がトレードとその著しく異なる数値で計算されていれば、それは重要ではなく、例えばある戦略のシャープが 0.01 、別の戦略は 5、どちらが良いとか悪いとかは明らかではなく、符号（ゼロシャープ以上か以下）だけが重要なのです。
つまり、パントラは古典的なシャープレシオについてあまり語らなかったが、それでも彼はそれについて重要な問題を提起したのである。個人的にはシャープレシオを使うのは好きではありませんが、戦略のパフォーマンスを測る指標としては、最大ドローダウンに対する利益の比率を好んで使っています。
EAによるとしか言いようがないですね。もしそれが明確な取引の順序を生成する場合、すなわち、ポジションが開かれたり閉じられたりし、そのボリュームが開閉間で変化しない場合、取引でカウントする方がよいでしょう。もし、ポジション量が 時間とともに滑らかに変化するのであれば、取引の瞬間を特定することはあまり意味がなく、独自の方法で計算することができます。
パントラ方式は、TCの販売や 投資家を探すのに適している）だから、時間が経てば、そちらに切り替わっていくのだろう)
Expert Advisorに依存すると言えるでしょう。もしそれが明確な取引のシーケンスを生成する場合、すなわち、ポジションが開かれ、閉じられ、その量は、オープンとクローズの間で変化しない場合 - それは取引によってカウントする方が良いです。もし、ポジション量が 時間とともに滑らかに変化するのであれば、取引の瞬間を特定することはあまり意味がなく、独自の方法で計算することができます。
TSの販売や 投資家を探すにはパンタラル方式の方が良いので）時間が経てば、そちらに切り替わっていくのでしょう)
いずれにせよ、panturalはすでに異議を唱える術を持たない :))
今更何をウダウダ言ってるんだ？ MOの分野で普通に議論する気はないのか？:) 数式に詳しい人が必要なんです。話題が空回りして、議論する相手もいない。今更、適当に徘徊してどうするんだ？ MoDの現場で普通に議論する気はないのか？:) 数式をよく理解している人が必要です。話題は空振り、議論する相手もいない。
原則的に、どんなことでも意見を言う用意があります。ただし、私の発言に意味があるかどうかは保証できませんが......。）
山賊情報を投げたか？ 非常に興味深いテーマだが、数式が多い。
ええ、そうだと思います。しかし、リンクを更新し、およそ興味のあることを書いてください。
そうですね、昔はそういうのがあったような気がします。しかし、リンクを更新し、本質的に興味を持って、何を書きます。
上のリンクで、非定常過程に対する敵対的バンディット、組合せ的アルゴリズム（どうやらmguaのようなもの）に興味を持ちました。
それはまた後日
その本の中で、私はすぐにこんなことを思いつきました。
学習者が知っているのは、真の環境は環境クラスと呼ばれる集合Eにあるということだけである。
このEセットでの取引をどのように見ていますか？
彼らの本の中で、私はすぐにそれに出会いました。
学習者が知っているのは、真の環境は環境クラスと呼ばれる集合Eにあるということだけである。
このEセットでの取引をどのように見ていますか？
まあバンディットのための任意の設定環境、例えばインジケータのセットです。
例：1つのrsiインジケータ、簡単のため、複数の価格増分のセットまあ、賊軍の恣意的な環境であり、指標の集合のようなものです
例：1つのrsiインジケータ、簡単のため、いくつかの価格増分のセットしかし、彼らのモデルがトレーディングとどのように関係しているのか、私には理解できない。彼らの戦略（ポリシー）の定義からすると、行動とその結果しか見ていないことになる。環境（あなたの意見では、一連の指標）については、彼らはそれを見ないか、見ることさえできません。
Atは履歴Ht-1 = (A1 , X1 , ... , At-1 , Xt-1 )にのみ依存するはずである。ポリシーとは、歴史から行動へのマッピングである。
さらに、彼らの環境は私たちの行動を追跡することさえできるようで、それゆえ報酬は行動そのものだけでなく、その前史全体にも依存することになるのです。
環境とは、行動で終わる履歴の系列から報酬へのマッピングである。
しかし、彼らのモデルとトレーディングの関係がよくわからない。彼らの戦略（ポリシー）の定義からすると、行動とその結果しか見ていないことになる。彼らは環境（あなたの意見では、一連の指標）を見ていない、あるいは見ることさえできないのです。
Atは履歴Ht-1 = (A1 , X1 , ... , At-1 , Xt-1 )にのみ依存するはずである。ポリシーとは、歴史から行動へのマッピングである。
さらに、彼らの環境は私たちの行動を追跡することさえできるようで、それゆえ報酬は行動そのものだけでなく、その前史全体にも依存することになるのです。
環境とは、行動で終わる履歴の系列から報酬へのマッピングである。
もし政策が何らかのモデル(例えば線形)で近似されているなら、新しいデータで解を求め、それをモデルに代入すればよいだけである
あなたの言っていることは、最高の報酬を見つけるためのプロセスです。
非定常性の主な問題は、新しいデータで機能しなくなったときです。Unsteady banditsはそこに記述されていますが、私はまだ手をつけていません。確かに、私がまだ知らないことは何もないですね。）しかし、適切な報酬の与え方について、いくつかのアイデア（解決策）が必要です。
ちなみに、昨日、まさにリニアバンディットを実装してみたところ、結果はこんな感じです。
実は、この例は私の記事にも書かれているのですが、線形ではなくランダムフォレストを使用しているのです。リニアはオーバートレインが少ないこと
未来で教え、過去でテストするのは、このフォーラムでしか見られないことです)))