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 1177 1...117011711172117311741175117611771178117911801181118211831184...3399 新しいコメント Ivan Negreshniy 2018.11.29 13:23 #11761 グレイル難しそうですね、オーバーフィッツが少ない兆候として、Lernとbatterのequityグラフがまさに類似していることが既に上のどこかで言われていましたが、実は分類・回帰も同じロジックで、結果的にequityも同じになります。 それはここでたくさん言われていますが、証拠のないルールとして、そう繰り返さないために、あなた自身の調査結果を投稿し、同時にあなたは、市場が不変であることを皆に証明します。 Yuriy Asaulenko 2018.11.29 13:26 #11762 グレイル悪魔は細部に宿る :) 例えば、同じストラテジーを異なるテスターと同じデータで行った結果が、なぜか大きく異なることがありますが、どちらかが正しい（真実に最も近い）のです。このジレンマを回避するためには、完全に制御された構造を持つテスターを使用する必要があります。この場合、テストが実際の仕事と大きく異なることがないことが完全に保証されます。 Yuriy Asaulenko 2018.11.29 13:34 #11763 イワン・ネグレシュニーこのエンジンは大規模なプロジェクトに統合されており、数メガバイトのソースコードがあり、pythonとpの他に、javaとpascalのスクリプトがあります。 また、私が使っているPythonのコード実行の原理や例に興味がある方は、もうずいぶん前にここで提供しています。https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page553#comment_6302133ありがとうございます。原理は明確です。 私は逆に、端末別、Python別にしました。TCPクライアント・サーバーによるCSV文字列の交換。Lua用に実装しており、MQL用にはまだ実装していませんが、特に問題はないと思われます。 Maxim Dmitrievsky 2018.11.29 13:59 #11764 グレイル難しそうですね。既に上の方でLerneとtestのequityグラフが似ていることが低overfitsの兆候の一つと言われていましたが、実は分類・回帰も同じロジックで、結果的にequityも同じになるんですね。まあ、その場合、どちらがレールでどちらがテストなのかは重要ではない、とその時は書きました。 MOをどこにも使ったことがない人たちがここで述べているように、いわば一般論で、あまり先の話ではないのですが（冗談です、実は親切なんです） Ivan Negreshniy 2018.11.29 14:06 #11765 ユーリイ・アサウレンコありがとうございます。原理は明確です。 私は逆に、端末別、Python別にしました。TCPクライアント-サーバCSV文字列による交換。Luaでは実装済みで、MQLではまだですが、特に問題はないと思われます。例えば、Strategy Testerで実行できるのは、信頼性とスピードがメインです。 私自身は、リアルタイム・ネットワーク・トレーニングでも、そこそこ使えるようになりました。https://www.youtube.com/watch?v=73iic_vMiU8&feature=youtu.be Maxim Dmitrievsky 2018.11.29 14:10 #11766 イワン・ネグレシュニー例えば、同じテスターでレースができるように、信頼性とスピードが重要なポイントです。 ここで私のものを動かしてみると、リアルタイムネットワーク学習でも、許容範囲内の動作をしています。https://www.youtube.com/watch?v=73iic_vMiU8&feature=youtu.beああ、なるほど、私も同じものを持っていますが、グラフが反対方向に伸びているだけです :) Ivan Negreshniy 2018.11.29 14:32 #11767 マキシム・ドミトリエフスキーああ、私も同じです。ただ、グラフは別の方向に伸びています。）テスターでEAをPythonコンソールにバインドした例で、各ステップでネットワークの応答計算だけでなく、定期的な追加学習がある場合です。 P.S. グラフは別のパスを示すものではありません。そこではコンソールが別々に生活し、同時に複数のソースから共有ネットワークにコマンドを受信することができます Yuriy Asaulenko 2018.11.29 14:57 #11768 イワン・ネグレシュニー例えば、同じテスターを走らせることができるように、信頼性とスピードが重要なポイントです。 ここで私のものを動かしてみると、リアルタイムネットワーク学習でも、許容範囲内の動作をしています。https://www.youtube.com/watch?v=73iic_vMiU8&feature=youtu.beどのようなpython-libが使用されていますか？ Ivan Negreshniy 2018.11.29 15:19 #11769 ユーリイ・アサウレンコPythonのライブラリは何を使っているのでしょうか？ 言語ライブラリについては、アプリケーション・ライブラリと一緒にインストールされているものであれば、エンジン設定でリンクを指定するだけで、x32版またはx64版に対応するものが利用可能です。 Yuriy Asaulenko 2018.11.29 15:27 #11770 イワン・ネグレシュニー 言語ライブラリについては、アプリケーション・ライブラリと一緒にインストールされているものであれば、エンジンの設定で、対応するx32版またはx64版にリンクするだけです。いや、つまり、何を教えているんだ？- package-lib?ネットワークの話かと思った。 1...117011711172117311741175117611771178117911801181118211831184...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
難しそうですね、オーバーフィッツが少ない兆候として、Lernとbatterのequityグラフがまさに類似していることが既に上のどこかで言われていましたが、実は分類・回帰も同じロジックで、結果的にequityも同じになります。
悪魔は細部に宿る :) 例えば、同じストラテジーを異なるテスターと同じデータで行った結果が、なぜか大きく異なることがありますが、どちらかが正しい（真実に最も近い）のです。
このジレンマを回避するためには、完全に制御された構造を持つテスターを使用する必要があります。この場合、テストが実際の仕事と大きく異なることがないことが完全に保証されます。
このエンジンは大規模なプロジェクトに統合されており、数メガバイトのソースコードがあり、pythonとpの他に、javaとpascalのスクリプトがあります。
また、私が使っているPythonのコード実行の原理や例に興味がある方は、もうずいぶん前にここで提供しています。
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page553#comment_6302133
ありがとうございます。原理は明確です。
私は逆に、端末別、Python別にしました。TCPクライアント・サーバーによるCSV文字列の交換。Lua用に実装しており、MQL用にはまだ実装していませんが、特に問題はないと思われます。
難しそうですね。既に上の方でLerneとtestのequityグラフが似ていることが低overfitsの兆候の一つと言われていましたが、実は分類・回帰も同じロジックで、結果的にequityも同じになるんですね。
まあ、その場合、どちらがレールでどちらがテストなのかは重要ではない、とその時は書きました。
MOをどこにも使ったことがない人たちがここで述べているように、いわば一般論で、あまり先の話ではないのですが（冗談です、実は親切なんです）
ありがとうございます。原理は明確です。
私は逆に、端末別、Python別にしました。TCPクライアント-サーバCSV文字列による交換。Luaでは実装済みで、MQLではまだですが、特に問題はないと思われます。
例えば、Strategy Testerで実行できるのは、信頼性とスピードがメインです。
私自身は、リアルタイム・ネットワーク・トレーニングでも、そこそこ使えるようになりました。
https://www.youtube.com/watch?v=73iic_vMiU8&feature=youtu.be
例えば、同じテスターでレースができるように、信頼性とスピードが重要なポイントです。
ここで私のものを動かしてみると、リアルタイムネットワーク学習でも、許容範囲内の動作をしています。
https://www.youtube.com/watch?v=73iic_vMiU8&feature=youtu.be
ああ、なるほど、私も同じものを持っていますが、グラフが反対方向に伸びているだけです :)
ああ、私も同じです。ただ、グラフは別の方向に伸びています。）
テスターでEAをPythonコンソールにバインドした例で、各ステップでネットワークの応答計算だけでなく、定期的な追加学習がある場合です。
P.S. グラフは別のパスを示すものではありません。そこではコンソールが別々に生活し、同時に複数のソースから共有ネットワークにコマンドを受信することができます
例えば、同じテスターを走らせることができるように、信頼性とスピードが重要なポイントです。
ここで私のものを動かしてみると、リアルタイムネットワーク学習でも、許容範囲内の動作をしています。
https://www.youtube.com/watch?v=73iic_vMiU8&feature=youtu.be
どのようなpython-libが使用されていますか？
Pythonのライブラリは何を使っているのでしょうか？
言語ライブラリについては、アプリケーション・ライブラリと一緒にインストールされているものであれば、エンジンの設定で、対応するx32版またはx64版にリンクするだけです。
いや、つまり、何を教えているんだ？- package-lib?ネットワークの話かと思った。