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 131 1...124125126127128129130131132133134135136137138...3399 新しいコメント Yury Reshetov 2016.09.03 07:30 #1301 jPrediction三元分類器のバージョン10をリリースしました新バージョンではクロスバリデーションを実装しています。 クロスバリデーションにより、バージョン9と比較してOOSでの汎化能力は、特に非定常データにおいて顕著に向上しています。同時に、バージョン9、10でモデルの特徴としてあげた、サンプルの異なる部分に対するテスト結果に応じた汎化能力もほとんど変わりませんでした。この変更はユーザーインターフェースに影響を与えないため、バージョン9のユーザー向けの説明も 引き続き有効です。jPredictionの新しいバージョンとソースコードのダウンロードは、説明 書に記載されています。 mytarmailS 2016.09.03 07:35 #1302 アウルライター 1) 単純に絶対値で2つの時系列を比較する。つまり、正規化前のシフトと 縦軸のスケールが 必要であり、特定の実装に大きく依存する。 2) 例えば、https://www.mql5.com/ru/code/10755 は、比較のために一定の長さの2つのピースを取ります。 3)であり、一方が長く、他方が短いということは考慮されていない4）、計算量を大幅に削減できるなど、様々なメリットがあります。DTW特有のパラメータでクラスタリングを語ることができる。2つのフラグメントの「類似度」だけでなく、水平スケールの比率も計算できる。1) DTWアルゴリズムによる2つの系列の類似性比較の前に、正規化はもちろん通常の方法でしか行われませんが...価格の絶対値を0から1までの範囲で置き換えるのですが、シフトとスケールの 正規化とはどういう意味ですか？ 説明してください。2) リンクありがとうございます、控えめに言っても本当にショックです、著者と全く同じ考えを持っていて、全く同じ研究をして、全く同じ進化の道を通って、通常の相関からDTWまで、鳥肌が立ちますね．同じことをしていて、同じことを考えていて、ただ違う時間に、違う場所で、チクチクと......。3）はい考慮されていない、それは考慮することが正しいだろうが、私は著者がそれを実装していない理由を推測し、あなたが深いタイプを考え始めた場合という事実である： "しかし、それを実装する方法 "は、答えを持っていない多くの質問が出てくる...というのは、クラスタリングでやったような、あるいはこの記事の著者のアルゴリズムのように、一定の長さの セグメントでDTWで類似性を探すだけではなくて、もっと複雑なんです......。以下は、いくつかの質問です。1.歴史を歩いて類似性を探すだけでなく、現在のパターンと比較対象となる過去のパターンを動的に拡大・縮小する必要がある場合、現在の価格パターンと過去のパターンの類似性をどのように比較すればよいのでしょうか？2.2セグメント固定長でも個人的にDTWの控除電力不足と戦う方法、変形版（1.）では誇張なしに数千倍の負荷が増加......。4）どうやって？ Awl Writer 2016.09.04 06:57 #1303 mytarmailS:1.系列の値を[0;1]の範囲に持っていくこともできますが、各要素から平均（MA）を引き、各要素を標準偏差で割って定数成分を排除する方がイミフです。そんな寄生虫のようなブラウザが、テキストの一部を破壊してしまったのです。3-4.アルゴリズムの本質、行列の埋め方を調べれば、多くのことが明らかになる。同じ長さで、始まりと終わりが決まっている2つのセグメントを比較します。始まりを固定して終わりをフローティングにし、アルゴリズムに0.5から2までのスケーリングファクタの制限を導入すれば、制約付きのDTWを得ることができるのです。その結果、1つではなく2つの数値が得られ、それが新たな予測因子となる。計算量を減らす方法 - 「特異点」（極値）を見つけ、それを互いに引き寄せ、それによって行列領域の大部分を捨てる、詳しくは リンク 先をご覧ください。wikipedia ダイナミックタイムワーピング の項も参照してください。 Alexey Burnakov 2016.09.04 12:30 #1304 アレクセイ・ブルナコフ皆さん、私からの新しい課題です。以下は、.R 形式のデータセットである。https://drive.google.com/open?id=0B_Au3ANgcG7CcjZVRU9fbUZyUkE約40,000行、101列がセットになっています。一番右の列がターゲット変数です。左側には100の入力があります。最初の2万件のオブザベーションで、残りの100列に基づいて101列目の値を予測する回帰モデルを構築してみることをお勧めします。残りの20,000以上のオブザベーションについて、構築されたモデルは 少なくとも0.5のR^2を 示すはずである。そして、そのデータの生成方法を明らかにし、解決策を提示します。ヒントは、時系列データです。入力は100サンプル、予測は1先。価格や相場、その派生商品ではありません。アレクセイ誰が試したのか？同僚と私は、コンボリューションNSを訓練したい。マッピングが行われているんです。期待しています。この方法は、ちょっと型破りな方法ですね。一方、一次元の「絵」を入力として提示するだけで、そこに隣り合う「画素」とその様々な相互作用を叩き込むことができます。 Vladimir Suslov 2016.09.04 13:48 #1305 アレクセイ・ブルナコフ誰が試したのか？ 同僚と私は、コンボリューション NSを訓練したいと思って います。マッピングが行われているんです。そう願っています。この方法は、ちょっと型破りな方法ですね。一方、一次元の「絵」を入力として提示するだけで、そこに隣り合う「画素」とその様々な相互作用を叩き込むことができます。 では、同僚に試させてみると、弱いのか？ mytarmailS 2016.09.04 14:42 #1306 アレクセイ・ブルナコフ同僚と私は、コンボリューションNSを訓練したいと思っています。マッピングも行われています。そう願っています。 面白い、インプレッションを待っている・・・。 Youri Tarshecki 2016.09.04 15:34 #1307 mytarmailS:1.歴史の中を歩いて類似性を探すだけでなく、現在のパターンと比較対象の歴史のパターンをダイナミックに拡大・縮小しなければならないとしたら、どうやって現在の価格パターンの類似性を過去のパターンと比較するのだろうか？ その必要性は？あるパターンが歴史に類似しているのであれば、期間も同じになるはずです。少なくとも私は、パターン検索をするときに、コミュ二ケーションセクションを探していました。 mytarmailS 2016.09.04 15:45 #1308 ユリ・タルシェキ なぜ、そのようなニーズがあるのか。あるパターンが歴史の中で類似性を持っているならば、その期間もまた対応するはずである。少なくとも私は、パターン検索をするときにプロポーショナルセクションを探していました。1) 少なくとも、市場に全く同じ柄は存在しないからです。2）そして、dtwがこのような素晴らしい機会を提供してくれるからです。3）そして、あなたを含め、同じパターンをサイズ別に検索した結果を知っているからです...。それとも、私を驚かせてくれるの？:) Alexey Burnakov 2016.09.04 16:05 #1309 イベント では、同僚に試させてみようか、そんな弱気な？ 何が言いたいんだ、乗客？試したくないのか、自分のやり方が。自分の課題として取り組んでいるので、興味がある。 Alexey Burnakov 2016.09.04 16:06 #1310 mytarmailS: 面白い、インプレッションが楽しみ...。 他に何か言うことはありますか？結果を待っているのでしょうか？ 1...124125126127128129130131132133134135136137138...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
jPrediction三元分類器のバージョン10をリリースしました
新バージョンではクロスバリデーションを実装しています。
クロスバリデーションにより、バージョン9と比較してOOSでの汎化能力は、特に非定常データにおいて顕著に向上しています。同時に、バージョン9、10でモデルの特徴としてあげた、サンプルの異なる部分に対するテスト結果に応じた汎化能力もほとんど変わりませんでした。
この変更はユーザーインターフェースに影響を与えないため、バージョン9のユーザー向けの説明も 引き続き有効です。jPredictionの新しいバージョンとソースコードのダウンロードは、説明 書に記載されています。
アウルライター
1) 単純に絶対値で2つの時系列を比較する。つまり、正規化前のシフトと 縦軸のスケールが 必要であり、特定の実装に大きく依存する。
2) 例えば、https://www.mql5.com/ru/code/10755 は、比較のために一定の長さの2つのピースを取ります。
3)であり、一方が長く、他方が短いということは考慮されていない
4）、計算量を大幅に削減できるなど、様々なメリットがあります。DTW特有のパラメータでクラスタリングを語ることができる。2つのフラグメントの「類似度」だけでなく、水平スケールの比率も計算できる。
1) DTWアルゴリズムによる2つの系列の類似性比較の前に、正規化はもちろん通常の方法でしか行われませんが...価格の絶対値を0から1までの範囲で置き換えるのですが、シフトとスケールの 正規化とはどういう意味ですか？ 説明してください。
2) リンクありがとうございます、控えめに言っても本当にショックです、著者と全く同じ考えを持っていて、全く同じ研究をして、全く同じ進化の道を通って、通常の相関からDTWまで、鳥肌が立ちますね．同じことをしていて、同じことを考えていて、ただ違う時間に、違う場所で、チクチクと......。
3）はい考慮されていない、それは考慮することが正しいだろうが、私は著者がそれを実装していない理由を推測し、あなたが深いタイプを考え始めた場合という事実である： "しかし、それを実装する方法 "は、答えを持っていない多くの質問が出てくる...
というのは、クラスタリングでやったような、あるいはこの記事の著者のアルゴリズムのように、一定の長さの セグメントでDTWで類似性を探すだけではなくて、もっと複雑なんです......。
以下は、いくつかの質問です。
1.歴史を歩いて類似性を探すだけでなく、現在のパターンと比較対象となる過去のパターンを動的に拡大・縮小する必要がある場合、現在の価格パターンと過去のパターンの類似性をどのように比較すればよいのでしょうか？
2.2セグメント固定長でも個人的にDTWの控除電力不足と戦う方法、変形版（1.）では誇張なしに数千倍の負荷が増加......。
4）どうやって？
1.系列の値を[0;1]の範囲に持っていくこともできますが、各要素から平均（MA）を引き、各要素を標準偏差で割って定数成分を排除する方がイミフです。そんな寄生虫のようなブラウザが、テキストの一部を破壊してしまったのです。
3-4.アルゴリズムの本質、行列の埋め方を調べれば、多くのことが明らかになる。同じ長さで、始まりと終わりが決まっている2つのセグメントを比較します。始まりを固定して終わりをフローティングにし、アルゴリズムに0.5から2までのスケーリングファクタの制限を導入すれば、制約付きのDTWを得ることができるのです。その結果、1つではなく2つの数値が得られ、それが新たな予測因子となる。計算量を減らす方法 - 「特異点」（極値）を見つけ、それを互いに引き寄せ、それによって行列領域の大部分を捨てる、詳しくは リンク 先をご覧ください。wikipedia ダイナミックタイムワーピング の項も参照してください。
皆さん、私からの新しい課題です。
以下は、.R 形式のデータセットである。https://drive.google.com/open?id=0B_Au3ANgcG7CcjZVRU9fbUZyUkE
約40,000行、101列がセットになっています。一番右の列がターゲット変数です。左側には100の入力があります。
最初の2万件のオブザベーションで、残りの100列に基づいて101列目の値を予測する回帰モデルを構築してみることをお勧めします。
残りの20,000以上のオブザベーションについて、構築されたモデルは 少なくとも0.5のR^2を 示すはずである。
そして、そのデータの生成方法を明らかにし、解決策を提示します。
ヒントは、時系列データです。入力は100サンプル、予測は1先。価格や相場、その派生商品ではありません。
アレクセイ
誰が試したのか？同僚と私は、コンボリューションNSを訓練したい。マッピングが行われているんです。期待しています。
この方法は、ちょっと型破りな方法ですね。一方、一次元の「絵」を入力として提示するだけで、そこに隣り合う「画素」とその様々な相互作用を叩き込むことができます。
誰が試したのか？ 同僚と私は、コンボリューション NSを訓練したいと思って います。マッピングが行われているんです。そう願っています。
この方法は、ちょっと型破りな方法ですね。一方、一次元の「絵」を入力として提示するだけで、そこに隣り合う「画素」とその様々な相互作用を叩き込むことができます。
同僚と私は、コンボリューションNSを訓練したいと思っています。マッピングも行われています。そう願っています。
1.歴史の中を歩いて類似性を探すだけでなく、現在のパターンと比較対象の歴史のパターンをダイナミックに拡大・縮小しなければならないとしたら、どうやって現在の価格パターンの類似性を過去のパターンと比較するのだろうか？
なぜ、そのようなニーズがあるのか。あるパターンが歴史の中で類似性を持っているならば、その期間もまた対応するはずである。少なくとも私は、パターン検索をするときにプロポーショナルセクションを探していました。
1) 少なくとも、市場に全く同じ柄は存在しないからです。
2）そして、dtwがこのような素晴らしい機会を提供してくれるからです。
3）そして、あなたを含め、同じパターンをサイズ別に検索した結果を知っているからです...。それとも、私を驚かせてくれるの？:)
では、同僚に試させてみようか、そんな弱気な？
面白い、インプレッションが楽しみ...。