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 1300 1...129312941295129612971298129913001301130213031304130513061307...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2019.02.08 01:15 #12991 アレクセイ・ヴャジミキンよし、やってみよう！よかったら教えてください。また、可能であれば、私の選択とMLの選択を、私の側であまり手間をかけずに比較してみてください。 確かに、キャットバストの仕組みを徹底的に理解しているわけではありませんが、すでに操作に関する知識と経験があり、そのすべてが時間をかけて総合的に理解されているのです。十分な情報がない中で、ゼロから何かを得て、それを仕事に生かそうとするのは、僕にとっては居心地が悪いんです。キャットバストでも、全部検索して理解して、翻訳して、より理解してくれる人がいて、コードの技術的な部分を聞ける人がいるのは良いことだと思います。この流れで何を議論すればいいのか、よくわからないのですが......まあ、いくつかの機能の組み合わせが見つかったので、よしとしましょう。それなら、なぜその機能と他の機能ではなく、その機能を特にターゲットにしているのか、何か根本的な理由があるのかもしれませんね。 という質問には、原則として答えられない。 Aleksey Vyazmikin 2019.02.08 03:21 #12992 マキシム・ドミトリエフスキー： この流れで何を議論すればいいのか、よくわからないのですが......まあ、いくつかの機能の組み合わせを発見したのはいいとして、なぜその機能と他の機能ではなく、その機能をターゲットにした機能があるのか、根本的な理由があるのではないでしょうか。という質問には、原則として答えられない。またしても思考回路がおかしくなってしまった。それでもモデルの選択の話をするならば、どのモデルも予測因子（指標、確率分布、誤差バランスなど）はほぼ同じで、対象的なものの方が難しい。 トレーディングのIRに限らず、グローバルでオールマイティなテーマなので、議論すべきことはあると私は考えている、という意味です。 Maxim Dmitrievsky 2019.02.08 03:33 #12993 アレクセイ・ヴャジミキンまたしても思考回路がおかしくなってしまった。モデル選択の話であれば、どのモデルもほぼ同じ予測因子（指標、確率分布、誤差のバランスなど）を持っています。これらの予測因子は何でしょうか？ 何をするのかよくわからない。 Aleksey Vyazmikin 2019.02.08 03:40 #12994 マキシム・ドミトリエフスキーこれらの予測因子は何でしょうか？これは、サンプルに対するモデルの挙動や、モデルの構造（例えば、分割や木の数）についての異なる情報ですが、少なくとも私にとっては、非常に良い結果を得ることができました。 私が収集している機種の情報を添付しましたが、取引目的の専門的な情報もあります。そのようなデータからサンプルを形成し、モデルを学習させることで、必要なモデルを選択することができる。 マキシム・ドミトリエフスキー一般的に何をやっているのか理解できない。 私は自分がすべきと思うことをする :) ファイル: CB_Analiz_Tree_Exam_All.zip 436 kb Maxim Dmitrievsky 2019.02.08 03:50 #12995 アレクセイ・ヴャジミキンこれは、サンプルに対するモデルの挙動や、モデルの構造（例えば、分割や木の数）についての異なる情報ですが、少なくとも私にとっては、そこで良い結果をもたらします。 私が集めている機種の情報を添付しましたが、純粋に売買を目的とした専門的な情報もあります。つまり、予測因子ではなく、モデルごとの指標であり、予測因子はモデルの入力に供給されるものだからです さて、さまざまな指標が山ほどあるわけですが、この山ほどある指標をどうすればいいのでしょうか？ すべての有用な指標から1つの重み付けされた指標を作り、それを使ってargmaxによってオートマットの最適なモデルを選択する必要があります。 Forester 2019.02.08 05:49 #12996 夜中に何してるんですか？それとも、アメリカのどこかに住んでいるのですか？ Aleksey Vyazmikin 2019.02.08 08:59 #12997 マキシム・ドミトリエフスキーつまり、予測因子ではなく、各モデルの指標ということですか？ 予測因子は、モデルの入力に供給されるものですから いろいろなインジケーターがありますが、この束をどうしたらいいのでしょうか？ そのためには、すべての有用な指標から重み付けされた指標を作り、それを使ってargmaxによって自動的に最適なモデルを選択する必要があります。予測変数はターゲットに影響を与える指標ではないのか？なんて言葉遊びなんだ :) この「重み付けされた指標」の計算式がなく、それを見つけるのは防衛省次第ということだ。 Maxim Dmitrievsky 2019.02.08 09:01 #12998 アレクセイ・ヴャジミキン予測変数は対象に影響を与える指標ではないのですか？それは言葉遊びです :) それが、この「加重メトリック」の計算式がなく、それを見つけるのはMoD次第なのです。表には何が入っているのですか？ モデル推定、アキュラなどが見えますが。予測因子とどう関係があるのでしょうか？ この言葉遊びは一体何なのか、読んでいてよくわからない) Aleksey Vyazmikin 2019.02.08 09:03 #12999 エリブラリウス なぜ夜眠れないの？それとも、アメリカのどこかに住んでいるのですか？ストレスからくる不眠症... Aleksey Vyazmikin 2019.02.08 09:04 #13000 マキシム・ドミトリエフスキーモデルスコアやアキュラなど、いろいろなものがあるようですが、この表は何ですか？予測因子とどう関係があるのでしょうか？ まさに、言葉遊びのようなもので、読んでいてもよくわからない、何の話をしているのだろう ))未知のサンプルに適用する場合、モデルの推定値はその効率に影響を与えないのでしょうか？ 1...129312941295129612971298129913001301130213031304130513061307...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
よし、やってみよう！よかったら教えてください。また、可能であれば、私の選択とMLの選択を、私の側であまり手間をかけずに比較してみてください。
確かに、キャットバストの仕組みを徹底的に理解しているわけではありませんが、すでに操作に関する知識と経験があり、そのすべてが時間をかけて総合的に理解されているのです。十分な情報がない中で、ゼロから何かを得て、それを仕事に生かそうとするのは、僕にとっては居心地が悪いんです。キャットバストでも、全部検索して理解して、翻訳して、より理解してくれる人がいて、コードの技術的な部分を聞ける人がいるのは良いことだと思います。
この流れで何を議論すればいいのか、よくわからないのですが......まあ、いくつかの機能の組み合わせが見つかったので、よしとしましょう。それなら、なぜその機能と他の機能ではなく、その機能を特にターゲットにしているのか、何か根本的な理由があるのかもしれませんね。
という質問には、原則として答えられない。
この流れで何を議論すればいいのか、よくわからないのですが......まあ、いくつかの機能の組み合わせを発見したのはいいとして、なぜその機能と他の機能ではなく、その機能をターゲットにした機能があるのか、根本的な理由があるのではないでしょうか。
という質問には、原則として答えられない。
またしても思考回路がおかしくなってしまった。それでもモデルの選択の話をするならば、どのモデルも予測因子（指標、確率分布、誤差バランスなど）はほぼ同じで、対象的なものの方が難しい。 トレーディングのIRに限らず、グローバルでオールマイティなテーマなので、議論すべきことはあると私は考えている、という意味です。
またしても思考回路がおかしくなってしまった。モデル選択の話であれば、どのモデルもほぼ同じ予測因子（指標、確率分布、誤差のバランスなど）を持っています。
これらの予測因子は何でしょうか？
何をするのかよくわからない。
これらの予測因子は何でしょうか？
これは、サンプルに対するモデルの挙動や、モデルの構造（例えば、分割や木の数）についての異なる情報ですが、少なくとも私にとっては、非常に良い結果を得ることができました。
私が収集している機種の情報を添付しましたが、取引目的の専門的な情報もあります。
そのようなデータからサンプルを形成し、モデルを学習させることで、必要なモデルを選択することができる。
一般的に何をやっているのか理解できない。
私は自分がすべきと思うことをする :)
これは、サンプルに対するモデルの挙動や、モデルの構造（例えば、分割や木の数）についての異なる情報ですが、少なくとも私にとっては、そこで良い結果をもたらします。
私が集めている機種の情報を添付しましたが、純粋に売買を目的とした専門的な情報もあります。
つまり、予測因子ではなく、モデルごとの指標であり、予測因子はモデルの入力に供給されるものだからです
さて、さまざまな指標が山ほどあるわけですが、この山ほどある指標をどうすればいいのでしょうか？
すべての有用な指標から1つの重み付けされた指標を作り、それを使ってargmaxによってオートマットの最適なモデルを選択する必要があります。
つまり、予測因子ではなく、各モデルの指標ということですか？ 予測因子は、モデルの入力に供給されるものですから
いろいろなインジケーターがありますが、この束をどうしたらいいのでしょうか？
そのためには、すべての有用な指標から重み付けされた指標を作り、それを使ってargmaxによって自動的に最適なモデルを選択する必要があります。
予測変数はターゲットに影響を与える指標ではないのか？なんて言葉遊びなんだ :)
この「重み付けされた指標」の計算式がなく、それを見つけるのは防衛省次第ということだ。
予測変数は対象に影響を与える指標ではないのですか？それは言葉遊びです :)
それが、この「加重メトリック」の計算式がなく、それを見つけるのはMoD次第なのです。
表には何が入っているのですか？ モデル推定、アキュラなどが見えますが。予測因子とどう関係があるのでしょうか？
この言葉遊びは一体何なのか、読んでいてよくわからない)
なぜ夜眠れないの？それとも、アメリカのどこかに住んでいるのですか？
ストレスからくる不眠症...
モデルスコアやアキュラなど、いろいろなものがあるようですが、この表は何ですか？予測因子とどう関係があるのでしょうか？
まさに、言葉遊びのようなもので、読んでいてもよくわからない、何の話をしているのだろう ))
未知のサンプルに適用する場合、モデルの推定値はその効率に影響を与えないのでしょうか？