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 122 1...115116117118119120121122123124125126127128129...3399 新しいコメント Vladimir Perervenko 2016.08.25 09:39 #1211 AzureMLは全く選択肢にない。 Vladimir Perervenko 2016.08.25 09:43 #1212 ヴィザード_。 荒らしはカッコイイ)))爆笑...。 万人向けではありません。何のためにあるのか、と。また、アルゴリズムなどの不具合を示す場合もあります。はやめましょう。 悲しいくらい）ニコロデオンが好きなんだから（最初に載せた駄作を見ればわかる））、好きなんだからそれでいいじゃん)))自動 をスケーリングしているのか、ファッキン最高！！何でも突っ込める)))爆笑でも、パイじゃないんです...。ファストフード)) 興味本位で調べてみたら...。同じデータで、trend=93.2%、test(新しいデータへのモデルの適用)=92.7%です。「Fastfood_#9"（テスト：ロード→モデル作成→スクリーンショット→リロード→モデル作成...）では、以下のような結果が得られました。 何だったんだ？ mytarmailS 2016.08.25 10:24 #1213 ウラジミール・ペレヴェンコ それは何ですか？ JP Reshetovによる無名の荒らし。 削除済み 2016.08.25 10:55 #1214 私が言いたいのは、このニューラルネットワークがどういうもので、何を入力に送り込めばいいのかを理解する必要があるということです。今のところ、25,000パターン以上の入力には至っていませんね。そして、ニューラルネットワークがそれらを愚直に学習してきただけなのではないか、と考えるべきです。あるいは、より大きなピースを見つけ、そこから学んだのでしょうか？ mytarmailS 2016.08.25 11:22 #1215 ヴァディム・シシュキン私が言いたいのは、このニューラルネットワークがどういうもので、何を入力に送り込めばいいのかを理解する必要があるということです。今のところ、25,000パターン以上の入力には至っていませんね。そして、ニューラルネットワークがそれらを愚直に学習してきただけなのではないか、と考えるべきです。あるいは、より大きなピースを見つけ、そこから学んだのでしょうか？何が言いたいかわからないんだけど、言い換えてくれる？自分のモデルは自分のデータを完璧に理解しているが、新しい価格は古いパターンと異なる反応をする。 Andrey Dik 2016.08.25 12:46 #1216 mytarmailS:個人的には、私のモデルは私のデータを完璧に理解していますが、学習した古いパターンに対する新しい価格の反応は異なっています。 また、どのようにパターンを形成するのですか？ mytarmailS 2016.08.25 13:02 #1217 アンドレイ・ディク また、どのようにパターンを形成するのですか？なんて、みんなと同じように...。学習中の神経回路網が形成する Andrey Dik 2016.08.25 13:08 #1218 mytarmailS:なんて、みんなと同じように...。ニューラルネットは、学習するときにパターンを形成します。ニューラルネットがパターンを形成する？- ニューロネットはパターンに正しく反応することだけを学習するんじゃなかったっけ？パターンとは、指標や幾何学的な 図面、その他の価格操作を使って記述された特定の現在の市場状況のことです。では、どのようにパターンを表現するのでしょうか。- 今後、パターンの違いで市場の反応が変わるのは、パターンがなかったからというか、パターンとして表現したやり方が、実際の市場の反応と違うからではないでしょうか？もうひとつ、非常に重要なポイントがあります。あまりに「難しい」答えを想定してネットワークを学習させると、将来的には正解からのわずかなズレもエラーになってしまいます。もっとソフトな答え方をすれば、もっと楽しくなるはずです。 mytarmailS 2016.08.25 13:54 #1219 アンドレイ・ディク： 1) ニューラルネットワークがパターンを形成する？- ニューラルネットワークは、パターンに対する反応だけを学習するんじゃなかったっけ？パターンとは、指標、幾何学的構造、またはその他の価格操作によって記述された現在の市場状況のことです。2）それでは、パターンをどのように表現するのでしょうか。- 3）将来、市場が違う反応をするのは、パターンがないからではなく、むしろ、あなたが言うような反応を市場がしないためではないでしょうか。4）もうひとつ、非常に重要なポイントがあります。あまりに「難しい」答えを想定してネットワークを学習させると、将来的には正解からのわずかなズレもエラーになってしまう。 5）もっと "柔らかい "答えを作るようにすると、もっと楽しくなりますよ。1）話す専門用語が違う...。ニューラルネットワークは、通常BP、通常は指標という形で予測因子（情報）を受け取るが、これらはパターンではなく、予測因子である...。ネットワークはデータに対して学習させると、データを類似性のあるグループやクラスタ、パターンに 分割します。2) 予測子をパターンと呼んでいるようですが、もしそうなら、あなたの用語を使わせていただきます。3) パターンがなければカオスでランダムで、私のネットワークの出力は、価格とほぼ100%逆相関する関数（学習したパターンの逆）ではなく、何にも関係ない、ただのランダムな関数になるが、それは存在 しない・・・。4）これは再教育の##誤解されたレプリカ......。そのため、新しいデータを認識するのではなく、新しいデータでの取引に限定して私のモデルをテストしているのです。5) 目標（回答）が逆転しているのですが、どうすれば軽減できますか？テイクプロフィットや ストップロスを模倣したターゲットを作ってみたが、面白い結果が得られなかった。 Andrey Dik 2016.08.25 16:57 #1220 mytarmailS:1) もしパターンがなければカオスとランダム性があり、私のネットワークの出力は価格とほぼ100%逆相関する関数（学習したパターンの逆関数） ではなく、無関係のランダムな関数になるだけだが、そんなものは 存在しない......。2) 目標は逆張りですが、どのようにソフト化すればいいですか？私はテイクプロフィットと ストップロスをシミュレートするために私のターゲットの1つを作ろうとしました、私は同じ緩和を得ましたが、私は面白い結果を得ませんでした、多分私は慎重に見ていませんでした、私は知りません... 1) 私はこれらの問題に対する答えを持っていない...この質問に対する答えはまだ出ていません。- あまりに親密な質問だと思いますが、答えなくて結構です。2.Uターンは、あまり「難しい」答えでもなく、一般的には「どこからどこまでがわからない」というカテゴリーからです。ここで、次のローソク足で反転するのでは？- もう一人？- いいえ、違います!- もしかして、4本目のローソク足で反転があるのでは？- そう、反転したのだ、150ポイント行って反転したのだ、しかし、いや、反転ではなく修正だったのだ、それでも反転だったのだが......。逆転の発想の定義はない!- 事前どころか、今この瞬間でさえも教える可能性がないということです。 1...115116117118119120121122123124125126127128129...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
荒らしはカッコイイ)))爆笑...。
万人向けではありません。何のためにあるのか、と。また、アルゴリズムなどの不具合を示す場合もあります。はやめましょう。
悲しいくらい）ニコロデオンが好きなんだから（最初に載せた駄作を見ればわかる））、好きなんだからそれでいいじゃん)))自動
をスケーリングしているのか、ファッキン最高！！何でも突っ込める)))爆笑でも、パイじゃないんです...。ファストフード))
興味本位で調べてみたら...。同じデータで、trend=93.2%、test(新しいデータへのモデルの適用)=92.7%です。
「Fastfood_#9"（テスト：ロード→モデル作成→スクリーンショット→リロード→モデル作成...）では、以下のような結果が得られました。
それは何ですか？
私が言いたいのは、このニューラルネットワークがどういうもので、何を入力に送り込めばいいのかを理解する必要があるということです。
今のところ、25,000パターン以上の入力には至っていませんね。
そして、ニューラルネットワークがそれらを愚直に学習してきただけなのではないか、と考えるべきです。
あるいは、より大きなピースを見つけ、そこから学んだのでしょうか？
私が言いたいのは、このニューラルネットワークがどういうもので、何を入力に送り込めばいいのかを理解する必要があるということです。
今のところ、25,000パターン以上の入力には至っていませんね。
そして、ニューラルネットワークがそれらを愚直に学習してきただけなのではないか、と考えるべきです。
あるいは、より大きなピースを見つけ、そこから学んだのでしょうか？
何が言いたいかわからないんだけど、言い換えてくれる？
自分のモデルは自分のデータを完璧に理解しているが、新しい価格は古いパターンと異なる反応をする。
個人的には、私のモデルは私のデータを完璧に理解していますが、学習した古いパターンに対する新しい価格の反応は異なっています。
また、どのようにパターンを形成するのですか？
なんて、みんなと同じように...。学習中の神経回路網が形成する
なんて、みんなと同じように...。ニューラルネットは、学習するときにパターンを形成します。
ニューラルネットがパターンを形成する？- ニューロネットはパターンに正しく反応することだけを学習するんじゃなかったっけ？パターンとは、指標や幾何学的な 図面、その他の価格操作を使って記述された特定の現在の市場状況のことです。
では、どのようにパターンを表現するのでしょうか。- 今後、パターンの違いで市場の反応が変わるのは、パターンがなかったからというか、パターンとして表現したやり方が、実際の市場の反応と違うからではないでしょうか？
もうひとつ、非常に重要なポイントがあります。あまりに「難しい」答えを想定してネットワークを学習させると、将来的には正解からのわずかなズレもエラーになってしまいます。もっとソフトな答え方をすれば、もっと楽しくなるはずです。
1) ニューラルネットワークがパターンを形成する？- ニューラルネットワークは、パターンに対する反応だけを学習するんじゃなかったっけ？パターンとは、指標、幾何学的構造、またはその他の価格操作によって記述された現在の市場状況のことです。
2）それでは、パターンをどのように表現するのでしょうか。-
3）将来、市場が違う反応をするのは、パターンがないからではなく、むしろ、あなたが言うような反応を市場がしないためではないでしょうか。
4）もうひとつ、非常に重要なポイントがあります。あまりに「難しい」答えを想定してネットワークを学習させると、将来的には正解からのわずかなズレもエラーになってしまう。
5）もっと "柔らかい "答えを作るようにすると、もっと楽しくなりますよ。
1）話す専門用語が違う...。ニューラルネットワークは、通常BP、通常は指標という形で予測因子（情報）を受け取るが、これらはパターンではなく、予測因子である...。
ネットワークはデータに対して学習させると、データを類似性のあるグループやクラスタ、パターンに 分割します。
2) 予測子をパターンと呼んでいるようですが、もしそうなら、あなたの用語を使わせていただきます。
3) パターンがなければカオスでランダムで、私のネットワークの出力は、価格とほぼ100%逆相関する関数（学習したパターンの逆）ではなく、何にも関係ない、ただのランダムな関数になるが、それは存在 しない・・・。
4）これは再教育の##誤解されたレプリカ......。そのため、新しいデータを認識するのではなく、新しいデータでの取引に限定して私のモデルをテストしているのです。
5) 目標（回答）が逆転しているのですが、どうすれば軽減できますか？テイクプロフィットや ストップロスを模倣したターゲットを作ってみたが、面白い結果が得られなかった。
1) もしパターンがなければカオスとランダム性があり、私のネットワークの出力は価格とほぼ100%逆相関する関数（学習したパターンの逆関数） ではなく、無関係のランダムな関数になるだけだが、そんなものは 存在しない......。
2) 目標は逆張りですが、どのようにソフト化すればいいですか？私はテイクプロフィットと ストップロスをシミュレートするために私のターゲットの1つを作ろうとしました、私は同じ緩和を得ましたが、私は面白い結果を得ませんでした、多分私は慎重に見ていませんでした、私は知りません... 1) 私はこれらの問題に対する答えを持っていない...
この質問に対する答えはまだ出ていません。- あまりに親密な質問だと思いますが、答えなくて結構です。
2.Uターンは、あまり「難しい」答えでもなく、一般的には「どこからどこまでがわからない」というカテゴリーからです。ここで、次のローソク足で反転するのでは？- もう一人？- いいえ、違います!- もしかして、4本目のローソク足で反転があるのでは？- そう、反転したのだ、150ポイント行って反転したのだ、しかし、いや、反転ではなく修正だったのだ、それでも反転だったのだが......。逆転の発想の定義はない!- 事前どころか、今この瞬間でさえも教える可能性がないということです。