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 1252 1...124512461247124812491250125112521253125412551256125712581259...3399 新しいコメント Aleksey Vyazmikin 2018.12.31 11:52 #12511 そして、その結果がこちらです。具体的には、実際のティックをもとにしたものです。 Maxim Dmitrievsky 2018.12.31 11:54 #12512 アレクセイ・ヴャジミキン明らかにモデル作成のコンセプトが違うのですが、おそらくcatbustでも似たようなものが使われていて、学習したサンプルがルールを探し、そのルールをテストサンプルが承認するというものなので、サンプルの一部で学習し、得られたルール（葉）を利用可能な履歴全体でチェックし、同じ選択をするというものでしたが、実はこの方がモデルの葉の数としては効率的なのです。完全に独立した（葉の作成（トレーニング）やモデルの選択に関与していない）サンプルでのテストはありません。主な考え方は、記述される事象の数が十分に多ければ、モデルで判断に用いる葉の数が少ないほど、モデルの頑健性が高まるというものである。 取引システムはバーの始点で動作するため、ティックはここではそれほど重要な役割を果たしません。 ただ、ファイル履歴に2018年10月しかなかったことを思い出し、これから11月と12月でテストします - これは独立したサンプルになります。オープニング 価格でOKなら、看板や葉っぱなど...あまり似合わないものを減らした方が良いと思います。 戌年と豚年という奇妙な年ですが、皆さんお元気ですか？ Aleksey Vyazmikin 2018.12.31 12:01 #12513 サンサニッチ・フォメンコこれで、こちらの 問題は解消されそうな気がしませんか？ありがとうございます。でも、pythonとRの橋渡しの話じゃないんですか？しかし、私は完全なモデルを信じているわけではなく、受け取ったモデルから有用な情報、つまり木の葉や木の破片を取り出したいのですが、kjtbustは私が使っているRスクリプトよりもはるかに速く動くので、まず興味深いです。 Aleksey Vyazmikin 2018.12.31 12:03 #12514 マキシム・ドミトリエフスキーオープニング価格が OKなら、できればYES、看板や葉っぱなどの数を減らして......フィッティングを少なくする。 ハッピーファイナル、戌年の変な年、豚年のように変な年 :D 新しい年がたくさんの働くアイデアをもたらし、私たちの大切な夢に近づきますように！私もお祝いに参加します。 Forester 2018.12.31 12:04 #12515 アレクセイ・ヴャジミキンそして、これがその結果です。あえて本物のティックを使いました。 悪くない！ 証券会社について教えてください。34k分足に2,000万ティックありますね。1分間に平均600回（昼間のダニは夜間の3倍の頻度にする）。そんなの見たことない。 Aleksey Vyazmikin 2018.12.31 12:09 #12516 エリブラリウス悪くない！ 証券会社について教えてください。34k分足に2,000万ティックありますね。1分間に平均600回（昼間のダニは夜間の3倍の頻度にする）。こんなの見たことない私はDCではなくブローカーを持っています、私はMoexで取引しています - 楽器はSiグルーです。 Igor Makanu 2018.12.31 12:17 #12517 アレクセイ・ヴャジミキンそして出来上がったのがこちら。あえて本物のティックを使って作ってみました。 本物のダニだと思うのですが、本物のダニのために特別に作りました（笑)。 トレーリングストップはありますか？ トレーリングストップがうまくマッチしたTSのように見えますが、私はATPでトレーリングストップを使ったこのようなテストを見たことがあるような気がします。 Maxim Dmitrievsky 2018.12.31 12:25 #12518 ちょっとしたヒント、つい先日、興味を持ちました。数学、確率論がわかる人向け。ストリーム（date-streams）とそのRough pathsへの統合（iterated integrals）。機械学習を含むBP変換に使用します。 Erlangに少し似ている https://en.wikipedia.org/wiki/Rough_path Aleksey Vyazmikin 2018.12.31 13:41 #12519 イゴール・マカヌ： 不思議ですが、あなたのテストスクリーンショットは、NSやMOなどの異端を使用しているようには見えませんね ;)トレーリングはあるのでしょうか？ トレーリングがうまくマッチしたTCにとても似ていますね、ATRにトレーリングをつけたようなテストを見たことがあるような気がします。はい、ドンチャンネルによる トレーリングを行います（トレーニング用サンプル作成時と同じです）。ここではSLのみでクローズし、もちろんスマートTPを使えば結果は良くなるのでしょうが、このアイデアはまだ完成していません。 Aleksey Vyazmikin 2018.12.31 14:02 #12520 マキシム・ドミトリエフスキーちょっとしたヒント、つい先日、興味を持ちました。数学、確率論がわかる人向け。ストリーム（date-streams）とそのRough pathsへの統合（iterated integrals）。機械学習を含むBP変換に使用します。 Erlangに少し似ていますね。 https://en.wikipedia.org/wiki/Rough_pathそして、それをリアルタイムでどう変換していくか。それとも、応用できるウィンドウを出力する関数なのか、それとも何なのか--高等数学を理解しない人のために、自分の言葉で教えてください。 マキシム・ドミトリエフスキー出力は次のようになります。なぜ、両端のスクイッグラインが逆に見えるのですか？ 1...124512461247124812491250125112521253125412551256125712581259...3399 新しいコメント 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
そして、その結果がこちらです。具体的には、実際のティックをもとにしたものです。
明らかにモデル作成のコンセプトが違うのですが、おそらくcatbustでも似たようなものが使われていて、学習したサンプルがルールを探し、そのルールをテストサンプルが承認するというものなので、サンプルの一部で学習し、得られたルール（葉）を利用可能な履歴全体でチェックし、同じ選択をするというものでしたが、実はこの方がモデルの葉の数としては効率的なのです。完全に独立した（葉の作成（トレーニング）やモデルの選択に関与していない）サンプルでのテストはありません。主な考え方は、記述される事象の数が十分に多ければ、モデルで判断に用いる葉の数が少ないほど、モデルの頑健性が高まるというものである。
取引システムはバーの始点で動作するため、ティックはここではそれほど重要な役割を果たしません。
ただ、ファイル履歴に2018年10月しかなかったことを思い出し、これから11月と12月でテストします - これは独立したサンプルになります。オープニング 価格でOKなら、看板や葉っぱなど...あまり似合わないものを減らした方が良いと思います。
戌年と豚年という奇妙な年ですが、皆さんお元気ですか？
これで、こちらの 問題は解消されそうな気がしませんか？
ありがとうございます。でも、pythonとRの橋渡しの話じゃないんですか？しかし、私は完全なモデルを信じているわけではなく、受け取ったモデルから有用な情報、つまり木の葉や木の破片を取り出したいのですが、kjtbustは私が使っているRスクリプトよりもはるかに速く動くので、まず興味深いです。
オープニング価格が OKなら、できればYES、看板や葉っぱなどの数を減らして......フィッティングを少なくする。
ハッピーファイナル、戌年の変な年、豚年のように変な年 :D
新しい年がたくさんの働くアイデアをもたらし、私たちの大切な夢に近づきますように！私もお祝いに参加します。
そして、これがその結果です。あえて本物のティックを使いました。
悪くない！
証券会社について教えてください。34k分足に2,000万ティックありますね。1分間に平均600回（昼間のダニは夜間の3倍の頻度にする）。そんなの見たことない。
悪くない！
証券会社について教えてください。34k分足に2,000万ティックありますね。1分間に平均600回（昼間のダニは夜間の3倍の頻度にする）。こんなの見たことない
私はDCではなくブローカーを持っています、私はMoexで取引しています - 楽器はSiグルーです。
そして出来上がったのがこちら。あえて本物のティックを使って作ってみました。
本物のダニだと思うのですが、本物のダニのために特別に作りました（笑)。
トレーリングストップはありますか？ トレーリングストップがうまくマッチしたTSのように見えますが、私はATPでトレーリングストップを使ったこのようなテストを見たことがあるような気がします。
ちょっとしたヒント、つい先日、興味を持ちました。数学、確率論がわかる人向け。ストリーム（date-streams）とそのRough pathsへの統合（iterated integrals）。機械学習を含むBP変換に使用します。
Erlangに少し似ている
https://en.wikipedia.org/wiki/Rough_path不思議ですが、あなたのテストスクリーンショットは、NSやMOなどの異端を使用しているようには見えませんね ;)
トレーリングはあるのでしょうか？ トレーリングがうまくマッチしたTCにとても似ていますね、ATRにトレーリングをつけたようなテストを見たことがあるような気がします。
はい、ドンチャンネルによる トレーリングを行います（トレーニング用サンプル作成時と同じです）。ここではSLのみでクローズし、もちろんスマートTPを使えば結果は良くなるのでしょうが、このアイデアはまだ完成していません。
ちょっとしたヒント、つい先日、興味を持ちました。数学、確率論がわかる人向け。ストリーム（date-streams）とそのRough pathsへの統合（iterated integrals）。機械学習を含むBP変換に使用します。
Erlangに少し似ていますね。
https://en.wikipedia.org/wiki/Rough_pathそして、それをリアルタイムでどう変換していくか。それとも、応用できるウィンドウを出力する関数なのか、それとも何なのか--高等数学を理解しない人のために、自分の言葉で教えてください。
出力は次のようになります。
なぜ、両端のスクイッグラインが逆に見えるのですか？