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 1210 1...120312041205120612071208120912101211121212131214121512161217...3399 新しいコメント Yuriy Asaulenko 2018.12.14 20:52 #12091 マキシム・ドミトリエフスキーまあいいや、じゃあそのままpythonかr...そうすれば手間をかけずにMOを手に入れることができるかもしれない。 とか、宇宙を航行する船は、今となってはMOから抜け出せないとか......。シャープからPythonには出られない。Pythonにシャーピーを搭載した特別なバージョンもありますが、すべてのPythonパッケージに対応しているわけではありません。 Yuriy Asaulenko 2018.12.14 21:45 #12092 イゴール・マカヌ VS 2017のアウトオブザボックスパッケージについての質問です。MS Python with Sharpがすべてをサポートしているかどうかは、まだわかりません。断言はしないが、そうだという噂はある。 Aleksey Vyazmikin 2018.12.15 09:06 #12093 有益なモデルを決定するモデル作成に関する予備的な結果（まだすべての予測子を作っていないので）（1）はそれほど悪くなく、以下は、y - 独立サンプリングでの利益、x - 1 - TP+FP と 0 - TN+FN による内訳である。 目標は2000円の利益でしたが、今のところ達成できていませんが、960円から3機種だけ損切り圏に入ったのは悪くない結果です。 共役の表 分類前の平均財務結果は1318.83、分類後は1-2221.04、0-1188.66となり、分類後のモデルの平均財務結果は68%増加し、悪くない結果となっています。 ただし、このモデルが他のデータで構築されたモデルと連動できるかどうかは未知数だ。Loglossトレーニング - 驚くべきことに、テストサンプル（モデルは自動的にサンプリングされる-トレーニングサンプルではない）と独立（試験）Logloss_eはほぼ完全に収束します。 リコールもそうです。 また、Precisionという指標には驚きました。通常、デフォルトではモデル選択に使用されますが、最初のツリーですぐに1になってしまったので、トレーニングはしていませんでした。 しかし、テストと試験での測定基準の違い、つまり非常に小さなデルタという結果には、とても驚かされました。 もちろんグラフを見れば、モデルが過剰に学習されていることは明らかで、3500本、あるいはもっと早い段階で学習を止めることもできたのですが、モデルをいじったわけではなく、実際にはデフォルト設定のままのデータなのです。 CHINGIZ MUSTAFAEV 2018.12.15 21:10 #12094 尊敬するフォーラムのユーザーは、それが1200ページを読むにはあまりにも怠惰であるため、アドバイスしてください、ここで誰もがエキスパートアドバイザーのクローズドオーダーの取引結果に基づいて機械学習を実装しようとしたことがありますか？ Renat Akhtyamov 2018.12.15 23:49 #12095 マーティン・チェゲバラ 1200ページを読むのは億劫なのでアドバイスお願いします！クローズドEAでの取引結果を元に機械学習を実装しようとした方はいらっしゃいますか？ ははは、同じような質問をしている人は2人目です。https://www.mql5.com/ru/forum/140716/page434#comment_9897350。答えは、片方が負ければもう片方が取る、MOがなくてもなんとなくわかる。 Igor Makanu 2018.12.16 03:40 #12096 Martin Cheguevara: フォーラムユーザーの皆様、1200ページを読むのは億劫なので教えていただきたいのですが、クローズドEAでの取引結果に基づいて機械学習を実装しようとした方はここにいらっしゃいますか？通常、このようなケースに真剣に取り組む人は、自分の作品を管理するための別のウェブサイトを持ったり、個人用に開発したりするものです。 以前、NeuroShell DayTraderは、与えたもの（取引履歴）をすべて訓練されたシステムに変えることができたが、その後、プロジェクトは 静かになってしまった。 CHINGIZ MUSTAFAEV 2018.12.16 05:34 #12097 どういう意味かよくわからないのですが...私のロボットは、常に上向きに取引するようにできています。ネットトレードとトレンドトレードを同時に行う原理を利用しているのですが、一度に1つしか注文を出さないのがミソです。だから、ロボットがいつもより悪い結果を出すかもしれない時期を知る必要があります...リスクは限られているので、私の利益は純粋に時間の問題です...そして時には、1週間待たなければなりません...。そして、そのようなドローダウンがなければ、1週間で、もっとたくさん稼げたはずなのに...。本来は、例えば横ばい傾向の相場の状態が、取引実績（例えば日中の最終取引の累積取引量や過去30回の取引量）に依存するものだが...。問題は神経回路網にある... 問題は神経回路網にある...問題はニューラルネットワークで...。いくつかのやりっぱなしレクチャーに共感したのですが・・・でも理解できるんですよね・・・マニュアルとかやりっぱなしチュートリアルはないんですか？) なぜ、けいれんを起こしたのか？プラスマイナスで「ゆるい」取引は、どちらにしてもリスクが高いということですから...。 CHINGIZ MUSTAFAEV 2018.12.16 05:41 #12098 トレードと価格チャートをニューラルネットワークが処理できる形に変換しているんだ、うまくいくはずだよ...。 CHINGIZ MUSTAFAEV 2018.12.16 05:42 #12099 イゴール・マカヌそんなことはないと思います。普通、本気でやる人は、自分の作品をサポートするために別のウェブサイトを持っているか、個人で使うためにやっているはずです。 NeuroShell DayTraderは、以前は、与えたもの（取引履歴）をすべて訓練されたシステムに変えることができたが、その後、プロジェクト全体が沈黙してしまった。 うーん、やっぱり可能性はあるんですね......。 CHINGIZ MUSTAFAEV 2018.12.16 05:47 #12100 入力として2つの変数しか持たない）、そして1つのニューラルネットワーク教師 - Equity Stabilisation by Cattle（牛による株式安定化）。 1...120312041205120612071208120912101211121212131214121512161217...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
まあいいや、じゃあそのままpythonかr...そうすれば手間をかけずにMOを手に入れることができるかもしれない。
とか、宇宙を航行する船は、今となってはMOから抜け出せないとか......。
シャープからPythonには出られない。Pythonにシャーピーを搭載した特別なバージョンもありますが、すべてのPythonパッケージに対応しているわけではありません。
VS 2017のアウトオブザボックス
パッケージについての質問です。MS Python with Sharpがすべてをサポートしているかどうかは、まだわかりません。断言はしないが、そうだという噂はある。
有益なモデルを決定するモデル作成に関する予備的な結果（まだすべての予測子を作っていないので）（1）はそれほど悪くなく、以下は、y - 独立サンプリングでの利益、x - 1 - TP+FP と 0 - TN+FN による内訳である。
目標は2000円の利益でしたが、今のところ達成できていませんが、960円から3機種だけ損切り圏に入ったのは悪くない結果です。
共役の表
分類前の平均財務結果は1318.83、分類後は1-2221.04、0-1188.66となり、分類後のモデルの平均財務結果は68%増加し、悪くない結果となっています。
ただし、このモデルが他のデータで構築されたモデルと連動できるかどうかは未知数だ。
Loglossトレーニング - 驚くべきことに、テストサンプル（モデルは自動的にサンプリングされる-トレーニングサンプルではない）と独立（試験）Logloss_eはほぼ完全に収束します。
リコールもそうです。
また、Precisionという指標には驚きました。通常、デフォルトではモデル選択に使用されますが、最初のツリーですぐに1になってしまったので、トレーニングはしていませんでした。
しかし、テストと試験での測定基準の違い、つまり非常に小さなデルタという結果には、とても驚かされました。
もちろんグラフを見れば、モデルが過剰に学習されていることは明らかで、3500本、あるいはもっと早い段階で学習を止めることもできたのですが、モデルをいじったわけではなく、実際にはデフォルト設定のままのデータなのです。
1200ページを読むのは億劫なのでアドバイスお願いします！クローズドEAでの取引結果を元に機械学習を実装しようとした方はいらっしゃいますか？
答えは、片方が負ければもう片方が取る、MOがなくてもなんとなくわかる。
フォーラムユーザーの皆様、1200ページを読むのは億劫なので教えていただきたいのですが、クローズドEAでの取引結果に基づいて機械学習を実装しようとした方はここにいらっしゃいますか？
通常、このようなケースに真剣に取り組む人は、自分の作品を管理するための別のウェブサイトを持ったり、個人用に開発したりするものです。
以前、NeuroShell DayTraderは、与えたもの（取引履歴）をすべて訓練されたシステムに変えることができたが、その後、プロジェクトは 静かになってしまった。
そんなことはないと思います。普通、本気でやる人は、自分の作品をサポートするために別のウェブサイトを持っているか、個人で使うためにやっているはずです。
NeuroShell DayTraderは、以前は、与えたもの（取引履歴）をすべて訓練されたシステムに変えることができたが、その後、プロジェクト全体が沈黙してしまった。