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 1256 1...124912501251125212531254125512561257125812591260126112621263...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2019.01.13 07:39 #12551 エリブラリウス ちなみに、1回目の分離でほとんど誤差がなくなり、2回目の分離で100％改善するという状況もありますね。 4つのセクターがあり、それぞれに10点ずつ入っています。x軸またはy軸に沿った1分割。ほとんど改善されず、50%前後の誤差のままです。例えば、最初に縦に真ん中で割る。水平方向の真ん中で2回目の分割を行うと、非常に強い誤差の改善（50％からゼロへ）が得られます。 しかし、これは人為的に作られた状況であり、人生ではありえないことです。カーネルを使って（データをトランスフォームして）、1つの分割で行うことができます。この場合、どのようなカーネルかわかりませんが、間違いなく、そのカーネルは時系列はそのように予測することはできず、サイクルや周期的な要素が必要です。そして、市場ではサンプルが増えるにつれて消えていくので、誰もが50/50の誤差を持つことになります だから、数ステップ先の予測しかできないのです。 正則化がうまくいけば、サイクルは長くなり、システムは長く存続しますが、トランザクションは小さくなります。 Forester 2019.01.13 07:45 #12552 マキシム・ドミトリエフスキー 時系列はそのような予測は全くできず、サイクルや周期的な成分を強調する必要があるのです。そして、市場ではサンプル数が増えるとそれらがすべて消えてしまうので、誰もが50/50の誤差を持つことになるわけです。反論の余地はない) Кеша Рутов 2019.01.13 13:07 #12553 マキシム・ドミトリエフスキーというわけで、五分五分の間違いです全員ではありません:)10～15％の誤差がある。 Maxim Dmitrievsky 2019.01.13 13:23 #12554 ケシャ・ルートフ全員ではありません:)10～15％の誤差がある。私もそうですが、新しいデータではあまり意味がありません...まあ、50よりはましですが。 Кеша Рутов 2019.01.13 21:37 #12555 マキシム・ドミトリエフスキー私もそうですが、新しいデータではあまり意味がありません...まあ、50よりはましですが。新しいデータでもいいのですが、問題は、MOがトレーディングに何の役にも立たないことです。指標のように、成功するかどうかは、形式的な解釈を脱した別の何かに依存するのです。 Yuriy Asaulenko 2019.01.13 22:01 #12556 マキシム・ドミトリエフスキー私もそうですが、新しいデータではあまり意味がありません...まあ、50よりはましですが。 損失より利益が大きい場合は、50がベストです)。追いかけなくていい、十分すぎるほどだ。 Yuriy Asaulenko 2019.01.13 22:07 #12557 ケシャ・ルートフ新しいデータではすべてうまくいくのですが、問題はそれとは別で、MOは指標のように取引には何の役にも立たず、成功するかどうかは、正式な解釈を逃れた何か別のものに依存しています。 そうなんです。まあ、少なくとも一般的にはこの何かを定式化し、そしてモを教えてください）。モーは自分でなんとか解明していく。すでに書きましたが、まず基本戦略、次にMOです。 Maxim Dmitrievsky 2019.01.14 05:44 #12558 ケシャ・ルートフ新しいデータですべてがうまくいく、問題は異なっている、MOは指標と同様に取引で何の役割も果たさない、成功は正式な解釈を逃れる何か他のものに依存している。成功は、形式的な解釈から逃れられる別の何かに依存していることを理解する必要があります。 Philipp Negreshniy 2019.01.14 08:22 #12559 ケシャ・ルートフ新しいデータではすべてうまくいくが、問題は別のところにある。MOは指標と同じように取引には何の役にも立たず、成功するかどうかは、正式な解釈を免れた別の何かに依存している。 成功は運に左右される愚か者、彼らだけがMOに関与し、それを有望に見せることができる;) Кеша Рутов 2019.01.15 14:32 #12560 ユーリイ・アサウレンコ 利益が損失より大きければ50がベスト)追いかけなくていい、十分すぎるほどだ。そうですね、でもそんなに単純ではありません、例えばランダムエントリーでTP/SL=2だと、ストップが利益の2倍の頻度になるので、結局スプレッドは同じ損失になります、相場はそう簡単には勝てません、だからソロスやバフェットはかなり珍しいのです。 ユーリイ・アサウレンコ その通りです。だから、せめて一般論として何かを定式化して、教えてあげてください（笑)。モーは自分で精巧に作ることができるようになる。まず基本戦略があって、その後に「も」がある、とすでに書きました。その "何か"、"基本戦略 "をご存知ですか？ マキシム・ドミトリエフスキーてんちばんしょうこれが知恵であり、全知全能である。しかし、死なずにどうやってそれを見つけるのか？ 1...124912501251125212531254125512561257125812591260126112621263...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
ちなみに、1回目の分離でほとんど誤差がなくなり、2回目の分離で100％改善するという状況もありますね。
4つのセクターがあり、それぞれに10点ずつ入っています。x軸またはy軸に沿った1分割。ほとんど改善されず、50%前後の誤差のままです。例えば、最初に縦に真ん中で割る。水平方向の真ん中で2回目の分割を行うと、非常に強い誤差の改善（50％からゼロへ）が得られます。
しかし、これは人為的に作られた状況であり、人生ではありえないことです。
カーネルを使って（データをトランスフォームして）、1つの分割で行うことができます。この場合、どのようなカーネルかわかりませんが、間違いなく、そのカーネルは
時系列はそのように予測することはできず、サイクルや周期的な要素が必要です。そして、市場ではサンプルが増えるにつれて消えていくので、誰もが50/50の誤差を持つことになります
だから、数ステップ先の予測しかできないのです。 正則化がうまくいけば、サイクルは長くなり、システムは長く存続しますが、トランザクションは小さくなります。
時系列はそのような予測は全くできず、サイクルや周期的な成分を強調する必要があるのです。そして、市場ではサンプル数が増えるとそれらがすべて消えてしまうので、誰もが50/50の誤差を持つことになるわけです。
反論の余地はない)
というわけで、五分五分の間違いです
全員ではありません:)10～15％の誤差がある。
全員ではありません:)10～15％の誤差がある。
私もそうですが、新しいデータではあまり意味がありません...まあ、50よりはましですが。
私もそうですが、新しいデータではあまり意味がありません...まあ、50よりはましですが。
新しいデータでもいいのですが、問題は、MOがトレーディングに何の役にも立たないことです。指標のように、成功するかどうかは、形式的な解釈を脱した別の何かに依存するのです。
私もそうですが、新しいデータではあまり意味がありません...まあ、50よりはましですが。
新しいデータではすべてうまくいくのですが、問題はそれとは別で、MOは指標のように取引には何の役にも立たず、成功するかどうかは、正式な解釈を逃れた何か別のものに依存しています。
新しいデータですべてがうまくいく、問題は異なっている、MOは指標と同様に取引で何の役割も果たさない、成功は正式な解釈を逃れる何か他のものに依存している。
成功は、形式的な解釈から逃れられる別の何かに依存していることを理解する必要があります。
新しいデータではすべてうまくいくが、問題は別のところにある。MOは指標と同じように取引には何の役にも立たず、成功するかどうかは、正式な解釈を免れた別の何かに依存している。
利益が損失より大きければ50がベスト)追いかけなくていい、十分すぎるほどだ。
そうですね、でもそんなに単純ではありません、例えばランダムエントリーでTP/SL=2だと、ストップが利益の2倍の頻度になるので、結局スプレッドは同じ損失になります、相場はそう簡単には勝てません、だからソロスやバフェットはかなり珍しいのです。
その通りです。だから、せめて一般論として何かを定式化して、教えてあげてください（笑)。モーは自分で精巧に作ることができるようになる。
その "何か"、"基本戦略 "をご存知ですか？
てんちばんしょう
これが知恵であり、全知全能である。しかし、死なずにどうやってそれを見つけるのか？