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 1214 1...120712081209121012111212121312141215121612171218121912201221...3399 新しいコメント Forester 2018.12.17 12:10 #12131 ケシャ・ルートフ50～60％はランダム、通常のモデルは最低でも70％の保証、それ以下は結婚へ、できれば80～90％、そしてリスクとうまく付き合っていくことです。 しかし、OOSの予測の精度が95％でも、本命の負けを救うことはできません。市場は市場、それは非常に頻繁に変化します。これは理論的なものなのか、実用的なものなのか。実践なら「普通のモデルなら70％以上の保証」でのシグナルを示せ。あなたにとって、これが当たり前なのです。それを示すことで、コミュニティが刺激され、同じ目標に向かって進むことができるのです。 ZZを手放した後の練習で、50％のランダム性に戻りました。まあ、55％ということもありますが......そこから5％がスプレッドで食べていくわけです。 Кеша Рутов 2018.12.17 12:42 #12132 エリブラリウスそれは理論的なものか、それとも実践的なものか。もしそれが慣行であるなら、「通常のパターンは70％以上の保証」のシグナルを示せ。あなたにとって、これは当たり前のことなのです。少なくとも1つのことを示すことで、コミュニティが同じ目標に向かって進むための刺激になるのです。 ZZを手放した後の練習で、50％のランダム性に戻りました。まあ、55％ということもありますが......そのうち5％はスプレッドで食べていきます。私の練習風景です。シグナルを取引しない、使わない、やる気がない、トレーダーは狼だ。 あなたは50-55％、私は70-95％、一人はZhiguli、もう一人はBentley、人はそれぞれです) それに、私は少し秘密を教えてあげましょう：有能なリスク管理で、あなたは予測の50％に、ランダムで利益を上げることができます、ローリング戦略は方向を予測する必要はありません、あなたは唯一のボラティリティ、というかスプレッド（ATR）が必要です、理想的には、あなたも方向なしで、2つの状態 "トレンドやフラット"、ボラティリティはむしろよく予測され、トレンド/フラット状態は悪いですが、また70％を超えている、トレンド指標必要があります。 Maxim Dmitrievsky 2018.12.17 12:49 #12133 ケシャ・ルートフ私の練習風景です。シグナルを使った取引はしない、使わない、やる気がない、トレーダーは狼だ。 あなたは50-55％、私は70-95％、一人はZhiguli、もう一人はBentley、人はそれぞれです)トレーダーについては、彼はここのトレーダー仲間であり、少なくとも自分の経験を共有することができます、誰も既製の解決策を求めていません。このような会議の目的は何でしょうか？ さらに掘り下げていくと、彼らはそれほど賢くないということが分かってきます。 mytarmailS 2018.12.17 12:49 #12134 ケシャ・ルートフ人それぞれ）いいえ、そうではありません)) 例えば、皆さんは同じです。 Maxim Dmitrievsky 2018.12.17 12:50 #12135 アレクセイ・ヴャジミキンまあまあ、そもそもトレードモデルや良いモデルを見つけるためのモデルとどう関係があるんだ？それとも、私が奇跡的にZZをそこに置いたとでもいうのか、そんなことは想像もつかないが...。それとも何か誤解しているのだろうか）ただ、ジグザグが好きではないのだ。 Igor Makanu 2018.12.17 13:04 #12136 マキシム・ドミトリエフスキー私は、ジグザグに走るのが好きではないのです。あなたの例や記事から判断すると、あなたの目的は全く異なります - 興味のあるトレーニングのタイプ（forest、logitなど）を取り、EAにそれを学習させて取引するのです。 なぜなら、ZZの設定によって、バーのスケールが変化し、レバレッジの大きいZZと小さいZZが交互に現れ、パターンが形成されるからです。 Maxim Dmitrievskyは ILの作業を単純化した。トレーニングして結果を得るか、トレーニングの種類を変えて結果が出なければ、そのデータ（予測変数）はILのための情報を持っていない Maxim Dmitrievsky 2018.12.17 13:07 #12137 イゴール・マカヌあなたの例や記事から判断すると、あなたのタスクはかなり異なっています - 興味のあるトレーニングのタイプ（フォレスト、ロジットなど）を取り、EAにそれを学習させて取引するのです。 なぜなら、ZZの設定によって、バーのスケールが変化し、レバレッジの大きいZZと小さいZZが交互に現れ、パターンが形成されるからです。 Maxim Dmitrievskyは ILの作業を単純化しました：訓練して結果を得るか、結果がなければ、訓練の種類を変えてもよいし、結果がなければ、データ（予測変数）はILのための情報を与えない結局、CAの有無でバリエーションを試すという当たり前のことになるのです。 クラシックな1ツールトレードの実施であれば Кеша Рутов 2018.12.17 13:09 #12138 マキシム・ドミトリエフスキーここではトレーダーは仲間であり、少なくとも経験を共有することができ、誰も既製のソリューションを求めてはいません。そうでなければ、この議論に何の意味があるのでしょうか？私は同意する、同志、しかし、トレーダーと研究者を区別することが重要である、我々は両方の研究者とトレーダーである、あなたが証明されていないアイデア、漠然とした洞察力を持っているとき、それはアイデアの95％は陳腐または自転車のいずれかであるので、公共の場でそれらを "消化 "することは論理ですが、お金が流れているときに...私はヤードまたは少なくともミオ$の話をしていない、私は屈辱的な雇用で販売する必要がなく、単に上に生きることができる悲惨なキロバク月について話している、その後自分自身で、少なくとも彼らの生地芝刈機の詳細については、右と左でyapに動機が消えます。 私は個人的に "発見 "とそのような草刈機を失った数回、だから私は私が話していることを知っている、今私は多分草刈機はなかったと思い始めているが、すべてがちょうど見えた、バックワード戦略では、純粋に偶然に十分な長さの利益を作ることができ、おそらく将来的にはこの理論の正当性を考えるだろう。 Igor Makanu 2018.12.17 13:12 #12139 マキシム・ドミトリエフスキー結局のところ、LAの有無にかかわらず、すべては些細なバリアント検索に帰結します。 もし、1stインストゥルメントを使ったトレードの古典的な実装の場合MQLが開発され始めた頃、Reshetovの例を見たことがありますが、原始的なものでしたね ))) CHINGIZ MUSTAFAEV 2018.12.17 13:19 #12140 トレンドと横ばいを見分けることができるようになったが、もっと効率的な取引も必要だ。 彼らはそれを閉じないかもしれませんが、貴重な毛皮を持つ動物のためのような狩りを開く、Javaはプログラミングツール、自分のバレットをかすめたいフィールドで自分のものを持つ巨人さえ脅かすマルチプラットフォームの敗北であるため:)はい、私はちょうどなぜ自分自身を作成すると思った、私は2つの変数の因果関係に興味がある私のプログラムはすでにApache Lucene、JSOUP、JSON、Apache POIなどを使用して、ドキュメントなどに画像内の任意の場所のテキストを認識する技術です（これは情報マトリクス（分散データベースに格納）を伴うグラフィックオブジェクトで認識インデックス情報です）によると何かができない場合 - サイトを探して認識またはできる場合はそれ自体のために受け入れられる形式にデータを変換すること。 つまり、車輪の再発明をしたいわけではありません。ただ、株式データとトレンド指標という2つの入力変数で高速学習が可能なニューラルネットワークを見つける必要があります。 (Java EEの開発経験は5年ほどで、すでに多くのプロジェクトが実施されています）。市場取引に ニューロンを付けようともしていない。安定的に稼げるニューラルネットワークの実装が少なくとも1つもなかったので、現時点では不要であり、不可能である可能性が高い。私のEquityグラフはランダムではなく、非常に有益なものです（検証する必要があります）。 フラットなトレンドの見分け方がわかった。 取引が進んでいる。 1...120712081209121012111212121312141215121612171218121912201221...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
50～60％はランダム、通常のモデルは最低でも70％の保証、それ以下は結婚へ、できれば80～90％、そしてリスクとうまく付き合っていくことです。
しかし、OOSの予測の精度が95％でも、本命の負けを救うことはできません。市場は市場、それは非常に頻繁に変化します。
これは理論的なものなのか、実用的なものなのか。実践なら「普通のモデルなら70％以上の保証」でのシグナルを示せ。あなたにとって、これが当たり前なのです。それを示すことで、コミュニティが刺激され、同じ目標に向かって進むことができるのです。
ZZを手放した後の練習で、50％のランダム性に戻りました。まあ、55％ということもありますが......そこから5％がスプレッドで食べていくわけです。それは理論的なものか、それとも実践的なものか。もしそれが慣行であるなら、「通常のパターンは70％以上の保証」のシグナルを示せ。あなたにとって、これは当たり前のことなのです。少なくとも1つのことを示すことで、コミュニティが同じ目標に向かって進むための刺激になるのです。
ZZを手放した後の練習で、50％のランダム性に戻りました。まあ、55％ということもありますが......そのうち5％はスプレッドで食べていきます。私の練習風景です。シグナルを取引しない、使わない、やる気がない、トレーダーは狼だ。
あなたは50-55％、私は70-95％、一人はZhiguli、もう一人はBentley、人はそれぞれです)
それに、私は少し秘密を教えてあげましょう：有能なリスク管理で、あなたは予測の50％に、ランダムで利益を上げることができます、ローリング戦略は方向を予測する必要はありません、あなたは唯一のボラティリティ、というかスプレッド（ATR）が必要です、理想的には、あなたも方向なしで、2つの状態 "トレンドやフラット"、ボラティリティはむしろよく予測され、トレンド/フラット状態は悪いですが、また70％を超えている、トレンド指標必要があります。
私の練習風景です。シグナルを使った取引はしない、使わない、やる気がない、トレーダーは狼だ。
あなたは50-55％、私は70-95％、一人はZhiguli、もう一人はBentley、人はそれぞれです)
トレーダーについては、彼はここのトレーダー仲間であり、少なくとも自分の経験を共有することができます、誰も既製の解決策を求めていません。このような会議の目的は何でしょうか？
さらに掘り下げていくと、彼らはそれほど賢くないということが分かってきます。人それぞれ）
いいえ、そうではありません))
例えば、皆さんは同じです。
まあまあ、そもそもトレードモデルや良いモデルを見つけるためのモデルとどう関係があるんだ？それとも、私が奇跡的にZZをそこに置いたとでもいうのか、そんなことは想像もつかないが...。
それとも何か誤解しているのだろうか）ただ、ジグザグが好きではないのだ。
私は、ジグザグに走るのが好きではないのです。
あなたの例や記事から判断すると、あなたの目的は全く異なります - 興味のあるトレーニングのタイプ（forest、logitなど）を取り、EAにそれを学習させて取引するのです。
なぜなら、ZZの設定によって、バーのスケールが変化し、レバレッジの大きいZZと小さいZZが交互に現れ、パターンが形成されるからです。
Maxim Dmitrievskyは ILの作業を単純化した。トレーニングして結果を得るか、トレーニングの種類を変えて結果が出なければ、そのデータ（予測変数）はILのための情報を持っていない
あなたの例や記事から判断すると、あなたのタスクはかなり異なっています - 興味のあるトレーニングのタイプ（フォレスト、ロジットなど）を取り、EAにそれを学習させて取引するのです。
なぜなら、ZZの設定によって、バーのスケールが変化し、レバレッジの大きいZZと小さいZZが交互に現れ、パターンが形成されるからです。
Maxim Dmitrievskyは ILの作業を単純化しました：訓練して結果を得るか、結果がなければ、訓練の種類を変えてもよいし、結果がなければ、データ（予測変数）はILのための情報を与えない
結局、CAの有無でバリエーションを試すという当たり前のことになるのです。
クラシックな1ツールトレードの実施であればここではトレーダーは仲間であり、少なくとも経験を共有することができ、誰も既製のソリューションを求めてはいません。そうでなければ、この議論に何の意味があるのでしょうか？
私は同意する、同志、しかし、トレーダーと研究者を区別することが重要である、我々は両方の研究者とトレーダーである、あなたが証明されていないアイデア、漠然とした洞察力を持っているとき、それはアイデアの95％は陳腐または自転車のいずれかであるので、公共の場でそれらを "消化 "することは論理ですが、お金が流れているときに...私はヤードまたは少なくともミオ$の話をしていない、私は屈辱的な雇用で販売する必要がなく、単に上に生きることができる悲惨なキロバク月について話している、その後自分自身で、少なくとも彼らの生地芝刈機の詳細については、右と左でyapに動機が消えます。
私は個人的に "発見 "とそのような草刈機を失った数回、だから私は私が話していることを知っている、今私は多分草刈機はなかったと思い始めているが、すべてがちょうど見えた、バックワード戦略では、純粋に偶然に十分な長さの利益を作ることができ、おそらく将来的にはこの理論の正当性を考えるだろう。
結局のところ、LAの有無にかかわらず、すべては些細なバリアント検索に帰結します。
もし、1stインストゥルメントを使ったトレードの古典的な実装の場合MQLが開発され始めた頃、Reshetovの例を見たことがありますが、原始的なものでしたね )))
彼らはそれを閉じないかもしれませんが、貴重な毛皮を持つ動物のためのような狩りを開く、Javaはプログラミングツール、自分のバレットをかすめたいフィールドで自分のものを持つ巨人さえ脅かすマルチプラットフォームの敗北であるため:)
はい、私はちょうどなぜ自分自身を作成すると思った、私は2つの変数の因果関係に興味がある私のプログラムはすでにApache Lucene、JSOUP、JSON、Apache POIなどを使用して、ドキュメントなどに画像内の任意の場所のテキストを認識する技術です（これは情報マトリクス（分散データベースに格納）を伴うグラフィックオブジェクトで認識インデックス情報です）によると何かができない場合 - サイトを探して認識またはできる場合はそれ自体のために受け入れられる形式にデータを変換すること。
つまり、車輪の再発明をしたいわけではありません。ただ、株式データとトレンド指標という2つの入力変数で高速学習が可能なニューラルネットワークを見つける必要があります。
(Java EEの開発経験は5年ほどで、すでに多くのプロジェクトが実施されています）。
市場取引に ニューロンを付けようともしていない。安定的に稼げるニューラルネットワークの実装が少なくとも1つもなかったので、現時点では不要であり、不可能である可能性が高い。
私のEquityグラフはランダムではなく、非常に有益なものです（検証する必要があります）。
フラットなトレンドの見分け方がわかった。 取引が進んでいる。