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 1158 1...115111521153115411551156115711581159116011611162116311641165...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2018.11.19 10:34 #11571 アレクセイ・ヴャジミキン時系列・インクリメント以外を扱っている方はいらっしゃいますか？ 予測因子もターゲットもあるが、データを最大限に活用する方法がわからない - 学習経験がほとんどない（デフォルト設定ではモデルによって異なる結果を示す）。 この問題に関して、どなたか助けてください。具体的に何が欲しいのか、mt5？ Aleksey Vyazmikin 2018.11.19 11:00 #11572 マキシム・ドミトリエフスキーmt5が欲しいのですか？データから何が得られるのか、自分の仕事の出来不出来を理解し、何を目指しているのかを理解したいのです。 csv形式のサンプルファイルです。 Maxim Dmitrievsky 2018.11.19 11:44 #11573 アレクセイ・ヴャジミキンデータから何を取り出せば、自分の仕事の出来不出来や目指すものがわかるのか、理解したい。 サンプルをcsv形式で保存したファイル。分類、回帰。トレーニーとテストにエラーが必要なのか？ トレーディングにどう生かすか Aleksey Vyazmikin 2018.11.19 11:58 #11574 マキシム・ドミトリエフスキー分類、回帰。電車とテストでエラーを出すか？両方できますよ :)予測因子によって買いと売りに分けられるのですが、買いと売りとノーアクションの3つのターゲットを持つ予測因子があり、バイナリとして買い/売らない、売り/売らないに分けることができ、回帰か分類のどちらかを行うことができるのです。 テストサンプルとテストサンプルのマークアップモデルで、分割表を出したいのですが、まあ、それはターゲットを計算した結果の列が表示されますね。 目標達成の経緯について一言お願いします。 Maxim Dmitrievsky 2018.11.19 12:02 #11575 アレクセイ・ヴャジミキン両方できますよ :)予測器によって買いと売りに分けられるバイナリターゲットがあり、買い/売り、アクションなしの3つのターゲットを持つ予測器があり、バイナリとして表現するために買い/売り、売り/売りを分けて、回帰または分類をすることができます。 テストサンプルの活用表と、テストサンプルをモデルでマークアップし、目標計算結果のカラムが表示されるようにしたいのですが。 目標が達成できたか、一言二言。mqlを使えば、1つのテストにつき2つのエラーとトレースが発生するだけです。それらを比較し、モデルがテストの方のデータをどのように一般化しているかを見ることができます。分類誤差やloglossなど...回帰ならRMS 分割表ってなんだろう Aleksey Vyazmikin 2018.11.19 12:11 #11576 マキシム・ドミトリエフスキーまあ、mqlを使えば、1回のテストに2つのエラーとトレースが発生するだけなのですが。それらを比較し、モデルがテストの方のデータに対してどの程度一般化されるかを確認します。分類誤差、あるいはlogloss、他に何があるのか...回帰ならRMS 分割表ってなんだろう。MQL Alglib forestのツールは何ですか？ 活用表 - 写真のようなものです。 Maxim Dmitrievsky 2018.11.19 12:22 #11577 アレクセイ・ヴャジミキンMQL Alglib forestのツールは何ですか？ 分割表とは、写真の表のようなものです はい、またはNSです。モデル自体を弄ることはできず、ツリーやニューロンを追加することしかできない Aleksey Vyazmikin 2018.11.19 12:31 #11578 マキシム・ドミトリエフスキーはい、またはNSです。ただ、モデル自体に手を加えることができ、木やニューロンを追加することができます。このように箱から出して動く必要があるのでしょうか？NS、例えば100個の予測子があるから10個のニューロンが必要、つまり実際に機能するルールを作るためのシステムはないのでしょうか？ では、私のデータセットを試してもらえますか？ Maxim Dmitrievsky 2018.11.19 12:35 #11579 アレクセイ・ヴャジミキン箱から出してもこんなものなのでしょうか？NSを構築するためのシステム、例えば100個の予測変数が必要だから、10個のニューロン、つまり実際に機能するいくつかのルールはないのでしょうか？ では、私のデータセットを試してもらえますか？試行錯誤の結果、通常5～10回ほど試せば最適なものが得られるので、2つのパラメータを変更するのはそれほど悪いことではないのです :) 私はできますが、後で戻ってくる:)私は本当に私の新しいボットに疲れている:)一般的に、私は行列の乗算の例を投げた、そこに私自身のデータを使用し、それを行う...しかし、あなたは行列スタフィングに対処する必要があり、私はあなたがそれを理解していない理解している Aleksey Vyazmikin 2018.11.19 12:39 #11580 マキシム・ドミトリエフスキーもちろん、試行錯誤の結果、5-10回ほど試せば最適なものが見つかると思いますし、それほど悪いことではありません :) 2つのパラメータをそれぞれ変更します :) 後でやります :) 新しいボットにとても戸惑っています :) 一般的には、乗算行列の例を投げました。 私はできますが、後で...非常に彼の新しいボットと窮屈:)一般的には、乗算テーブルの例を投げた、そこに彼らのデータの代替とすべて...しかし、それは充填行列を扱う必要があります、私はあなたが働いていない理解しているありがとうございます。そう言っていただけると送りますよ。 1...115111521153115411551156115711581159116011611162116311641165...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
時系列・インクリメント以外を扱っている方はいらっしゃいますか？
予測因子もターゲットもあるが、データを最大限に活用する方法がわからない - 学習経験がほとんどない（デフォルト設定ではモデルによって異なる結果を示す）。
この問題に関して、どなたか助けてください。
具体的に何が欲しいのか、mt5？
mt5が欲しいのですか？
データから何が得られるのか、自分の仕事の出来不出来を理解し、何を目指しているのかを理解したいのです。
csv形式のサンプルファイルです。データから何を取り出せば、自分の仕事の出来不出来や目指すものがわかるのか、理解したい。
サンプルをcsv形式で保存したファイル。分類、回帰。トレーニーとテストにエラーが必要なのか？
トレーディングにどう生かすか
分類、回帰。電車とテストでエラーを出すか？
両方できますよ :)予測因子によって買いと売りに分けられるのですが、買いと売りとノーアクションの3つのターゲットを持つ予測因子があり、バイナリとして買い/売らない、売り/売らないに分けることができ、回帰か分類のどちらかを行うことができるのです。
テストサンプルとテストサンプルのマークアップモデルで、分割表を出したいのですが、まあ、それはターゲットを計算した結果の列が表示されますね。
目標達成の経緯について一言お願いします。両方できますよ :)予測器によって買いと売りに分けられるバイナリターゲットがあり、買い/売り、アクションなしの3つのターゲットを持つ予測器があり、バイナリとして表現するために買い/売り、売り/売りを分けて、回帰または分類をすることができます。
テストサンプルの活用表と、テストサンプルをモデルでマークアップし、目標計算結果のカラムが表示されるようにしたいのですが。
目標が達成できたか、一言二言。mqlを使えば、1つのテストにつき2つのエラーとトレースが発生するだけです。それらを比較し、モデルがテストの方のデータをどのように一般化しているかを見ることができます。分類誤差やloglossなど...回帰ならRMS
分割表ってなんだろう
まあ、mqlを使えば、1回のテストに2つのエラーとトレースが発生するだけなのですが。それらを比較し、モデルがテストの方のデータに対してどの程度一般化されるかを確認します。分類誤差、あるいはlogloss、他に何があるのか...回帰ならRMS
分割表ってなんだろう。
MQL Alglib forestのツールは何ですか？
活用表 - 写真のようなものです。
MQL Alglib forestのツールは何ですか？
分割表とは、写真の表のようなものです
はい、またはNSです。モデル自体を弄ることはできず、ツリーやニューロンを追加することしかできない
はい、またはNSです。ただ、モデル自体に手を加えることができ、木やニューロンを追加することができます。
このように箱から出して動く必要があるのでしょうか？NS、例えば100個の予測子があるから10個のニューロンが必要、つまり実際に機能するルールを作るためのシステムはないのでしょうか？
では、私のデータセットを試してもらえますか？
箱から出してもこんなものなのでしょうか？NSを構築するためのシステム、例えば100個の予測変数が必要だから、10個のニューロン、つまり実際に機能するいくつかのルールはないのでしょうか？
では、私のデータセットを試してもらえますか？
試行錯誤の結果、通常5～10回ほど試せば最適なものが得られるので、2つのパラメータを変更するのはそれほど悪いことではないのです :)
私はできますが、後で戻ってくる:)私は本当に私の新しいボットに疲れている:)一般的に、私は行列の乗算の例を投げた、そこに私自身のデータを使用し、それを行う...しかし、あなたは行列スタフィングに対処する必要があり、私はあなたがそれを理解していない理解している
もちろん、試行錯誤の結果、5-10回ほど試せば最適なものが見つかると思いますし、それほど悪いことではありません :) 2つのパラメータをそれぞれ変更します :) 後でやります :) 新しいボットにとても戸惑っています :) 一般的には、乗算行列の例を投げました。
私はできますが、後で...非常に彼の新しいボットと窮屈:)一般的には、乗算テーブルの例を投げた、そこに彼らのデータの代替とすべて...しかし、それは充填行列を扱う必要があります、私はあなたが働いていない理解している
ありがとうございます。そう言っていただけると送りますよ。