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 1229 1...122212231224122512261227122812291230123112321233123412351236...3399 新しいコメント Ivan Negreshniy 2018.12.24 10:43 #12281 マキシム・ドミトリエフスキー本来はこうなのですが、「完璧な公平性」の度合いを変えることで、完璧であればあるほどオーバートレーニングになるため トレイ上のエラー：0、AOS上のエラー：0.4。 OOS（インサイド）を含む「理想的な」トレードでは、OOSの量（ここでは-20%）に相当する15%しか負けトレードがないことがわかります。新しいデータで何が起こるか、推測するのは難しいことではありません トレーディング、自動売買システム、ストラテジーテストに関するフォーラム トレーディングにおける機械学習：理論と実践（Trading and Beyond） マキシム・ドミトリエフスキー 2018.12.24 09:32 実現しようとしている戦略のばらつきは、どのように測定するのですか？ 理想的な」エントリーを教えることは曲がったアプローチであることを示したい、さらに、すべての出口に同じ確率を割り当てたい。 NSがトレイの「理想的な」エントリーのパターンを定性的に記憶し、OOSで集中的に損失で取引している場合、それはパターンが順序外れに繰り返すことを意味し、すなわち予測変数のセットがシグナルを特徴付けないので、変更または拡張する必要があります、またはシグナル検出閾値が低すぎる、この閾値を大きいと、理論上は、何もないまで損失取引の数を減らすことができるはずです。 Maxim Dmitrievsky 2018.12.24 12:17 #12282 イワン・ネグレシュニー NSはトレイで "理想的な "エントリのパターンを正しく覚えて集中的にOOSに損失で取引した場合、それはパターンが時間の外に繰り返すことを意味し、すなわち予測変数のセットが信号を特徴付けるものではなく、それが変更または拡張または信号認識の低すぎる閾値でなければなりません、この閾値を、理論的には、任意の不在に負けトレードの数を減らすためにできるはずです。もう誤差からして遠近感がないのがわかる、まあ、軌道修正するために、閾値を変える前に信号確率そのものを弄って、それを使ってテストしようという話なのだが...自動、あくまで自動...自分で予測器のセットを選ぶのは、殿様商売じゃないんだから...）。この方法でなければならないという反論は見当たりません。 クラスを調整し、確率とリターンを相関させることができる。 Forester 2018.12.24 15:47 #12283 微妙なやつ。私はマーケッターでもなければ「教祖」でもない、デマゴギーを学んだわけでもない、重大な誤りや微妙な誤りを説明できる人はここにはほとんどいない......と。私はマーケッターでもなく、「教祖」でもなく、デマゴーグの訓練を受けているわけでもなく、微妙なものを説明できる人はここにはあまりいないでしょう。 そうでなければ、1つのアイデアに何週間も何カ月も費やしてしまい、そのうちの1つが間違っている可能性があります。少なくとも、ある点が疑わしいということがわかれば、そこで何も問題ないと思うのではなく、少なくとも慎重に検討することができます。 Ivan Negreshniy 2018.12.24 16:13 #12284 すみません。私はマーケッターでもなければ「教祖」でもない、 デマゴギーを学んだわけ でもない、重大な誤りや微妙な誤りを説明できる人はここにはほとんどいない......と。理解できない場合は、自分の練習で意識していくしかありません。 トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム トレーディングにおける機械学習：理論と実践（トレーディングとその先にあるもの） 2018.12.24 14:33 木は点群を再帰的に切断し、分類はエントロピーを分割基準として、回帰はRMS誤差を用いる、これらは基本である。 リーフでのカスタムモデル、"extrapolation by forest "については、すでにこのブランチで会話がありましたが、検索すると、リーフでは（回帰のために）ターゲットの平均化をせず、線形回帰を 構築し、アンサンブルでは平均化する定数ではなく、線形回帰の出力があります。 私はmqlと同様にalglibも使っていませんし、私の作業コードも見せていませんし、個人的にあなたのために簡略化した例を書くのは億劫です、すみません。 さあ謙虚に、それだけが名人芸のように見えますが、オーバースキルで脳内ハイビスカス:) mytarmailS 2018.12.24 16:21 #12285 サポートレベル、レジスタンスレベルとは 04分45秒 *** you don't understand 一般的に、この著者のビデオをすべて見ることは非常に有益であり、そうでなければ本質を理解することは非常に難しいでしょう。 Yuriy Asaulenko 2018.12.24 16:27 #12286 mytarmailS:バカは見るなよ、理解できないだろうから。 一般的に、この著者のビデオをすべて見ることは非常に有益であり、そうでなければ本質を理解することは非常に困難である警告をありがとうございます。観ないよ。 mytarmailS 2018.12.24 16:28 #12287 ユーリイ・アサウレンコ警告をありがとうございました。私は見ませんよ。))) あなたのことではありません。 Maxim Dmitrievsky 2018.12.24 16:39 #12288 mytarmailS:サポートレベル、レジスタンスレベルとは 04分45秒 バカは見るなよ、理解できないだろうから。 一般に、著者のビデオをすべて見ることは非常に有益であり、そうでなければ、要点を理解することは非常に困難であるを思い起こさせる。 mytarmailS 2018.12.24 16:40 #12289 マキシム・ドミトリエフスキーユーリイ・アサウレンコ あなたは、ここがどんな公共の場か、私が誰を指しているのか、完全に知っているはずです、だから落ち着いてください、あなたには関係ないことです． そして、見るか見ないかは人それぞれですが、ただ、これらの映像は、見方がわかれば、多くの有益な情報を与えてくれます。 例えば、価格を古典的な時系列で表現したり、BPで表現したりすることは、正しい考えとは言えないかもしれません。 mytarmailS 2018.12.24 16:48 #12290 マキシム・ドミトリエフスキーばり見た目によらず 1...122212231224122512261227122812291230123112321233123412351236...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
本来はこうなのですが、「完璧な公平性」の度合いを変えることで、完璧であればあるほどオーバートレーニングになるため
トレイ上のエラー：0、AOS上のエラー：0.4。
OOS（インサイド）を含む「理想的な」トレードでは、OOSの量（ここでは-20%）に相当する15%しか負けトレードがないことがわかります。新しいデータで何が起こるか、推測するのは難しいことではありません
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マキシム・ドミトリエフスキー 2018.12.24 09:32
実現しようとしている戦略のばらつきは、どのように測定するのですか？
理想的な」エントリーを教えることは曲がったアプローチであることを示したい、さらに、すべての出口に同じ確率を割り当てたい。
NSがトレイの「理想的な」エントリーのパターンを定性的に記憶し、OOSで集中的に損失で取引している場合、それはパターンが順序外れに繰り返すことを意味し、すなわち予測変数のセットがシグナルを特徴付けないので、変更または拡張する必要があります、またはシグナル検出閾値が低すぎる、この閾値を大きいと、理論上は、何もないまで損失取引の数を減らすことができるはずです。
NSはトレイで "理想的な "エントリのパターンを正しく覚えて集中的にOOSに損失で取引した場合、それはパターンが時間の外に繰り返すことを意味し、すなわち予測変数のセットが信号を特徴付けるものではなく、それが変更または拡張または信号認識の低すぎる閾値でなければなりません、この閾値を、理論的には、任意の不在に負けトレードの数を減らすためにできるはずです。
もう誤差からして遠近感がないのがわかる、まあ、軌道修正するために、閾値を変える前に信号確率そのものを弄って、それを使ってテストしようという話なのだが...自動、あくまで自動...自分で予測器のセットを選ぶのは、殿様商売じゃないんだから...）。
この方法でなければならないという反論は見当たりません。
クラスを調整し、確率とリターンを相関させることができる。
私はマーケッターでもなければ「教祖」でもない、デマゴギーを学んだわけでもない、重大な誤りや微妙な誤りを説明できる人はここにはほとんどいない......と。私はマーケッターでもなく、「教祖」でもなく、デマゴーグの訓練を受けているわけでもなく、微妙なものを説明できる人はここにはあまりいないでしょう。
私はマーケッターでもなければ「教祖」でもない、 デマゴギーを学んだわけ でもない、重大な誤りや微妙な誤りを説明できる人はここにはほとんどいない......と。理解できない場合は、自分の練習で意識していくしかありません。
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トレーディングにおける機械学習：理論と実践（トレーディングとその先にあるもの）
2018.12.24 14:33
木は点群を再帰的に切断し、分類はエントロピーを分割基準として、回帰はRMS誤差を用いる、これらは基本である。
リーフでのカスタムモデル、"extrapolation by forest "については、すでにこのブランチで会話がありましたが、検索すると、リーフでは（回帰のために）ターゲットの平均化をせず、線形回帰を 構築し、アンサンブルでは平均化する定数ではなく、線形回帰の出力があります。
私はmqlと同様にalglibも使っていませんし、私の作業コードも見せていませんし、個人的にあなたのために簡略化した例を書くのは億劫です、すみません。
サポートレベル、レジスタンスレベルとは
04分45秒
*** you don't understand
一般的に、この著者のビデオをすべて見ることは非常に有益であり、そうでなければ本質を理解することは非常に難しいでしょう。
バカは見るなよ、理解できないだろうから。
一般的に、この著者のビデオをすべて見ることは非常に有益であり、そうでなければ本質を理解することは非常に困難である
警告をありがとうございます。観ないよ。
警告をありがとうございました。私は見ませんよ。
))) あなたのことではありません。
サポートレベル、レジスタンスレベルとは
04分45秒
バカは見るなよ、理解できないだろうから。
一般に、著者のビデオをすべて見ることは非常に有益であり、そうでなければ、要点を理解することは非常に困難である
を思い起こさせる。
マキシム・ドミトリエフスキーユーリイ・アサウレンコ
あなたは、ここがどんな公共の場か、私が誰を指しているのか、完全に知っているはずです、だから落ち着いてください、あなたには関係ないことです．
そして、見るか見ないかは人それぞれですが、ただ、これらの映像は、見方がわかれば、多くの有益な情報を与えてくれます。
例えば、価格を古典的な時系列で表現したり、BPで表現したりすることは、正しい考えとは言えないかもしれません。
ばり
見た目によらず