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 132 1...125126127128129130131132133134135136137138139...3399 新しいコメント mytarmailS 2016.09.04 16:14 #1311 アレクセイ・ブルナコフ それ以外に何があるんだ？結果を待っているのでしょうか？なんて言ったらいいんだろう。畳み込みネットワークを扱ったことがない場合。私はあなたsanychではありません...。面白いとしか言いようがない...。===================Youri Tarshecki あなたの投稿はどこに 消えたのでしょうか？ mytarmailS 2016.09.04 16:32 #1312 ユリ・タルシェキ なぜ必要なのか？あるパターンが歴史の中で類似しているのであれば、持続時間という点でそれに対応するはずです。少なくとも私は、パターン検索をするときに、プロポーションの良い部分を探していました。歴史の中の現在のパターン「B」から、「A」に似たパターンを探す、この考え方に知恵を絞る。dtwアルゴリズムを使って、類似性を探すと...B "と "A "がどのようなサイズになるかわからないのが悲しいところですがと、頭を悩ませることになる。検索そのものだけでなく、これらのパターンを動的に展開／縮小する必要があるのですが...。この検索を少しでも効果的にする方法をご存知の方がいらっしゃいましたら、ぜひ教えていただきたいのですが...。 Youri Tarshecki 2016.09.04 16:38 #1313 mytarmailS: 悲しいのは、「B」や「A」のサイズが検索に引っかかるかどうかがわからないことです。と、そのために頭を悩ますことも多い。もし、この検索をできるだけ効率的にする方法があれば、どなたか教えていただきたいのですが...。つまり、ここにサイズはなく、パターンがあり、パターンを探さなければならないのです。個人的には、比率や極値列をこの目的に使っています。イベントの期間も使いますが、ユニークな意味ではなく、逆に平均的な意味で使っています。つまり、期間が平均より長ければ発生確率を上げ、その逆であれば、発生確率を下げる。しかし、それはいわば直近のパターンから学ぶことであって、履歴を探し出すことではありません。 mytarmailS 2016.09.04 16:47 #1314 ユリ・タルシェキ つまり、ここにサイズはなく、パターンがあり、パターンを探せばいいのです。どうしてだ？寸法はあるのですが、「A」と「B」のパターンを見つけて初めて得られるもので、上の絵を例にとると、「B」は例えば13本のローソク足で構成され、「A」は53本のローソク足で構成されているということが分かります。 Youri Tarshecki 2016.09.04 16:53 #1315 mytarmailS:どうしてだ？大きさはあるのですが、「A」と「B」のパターンを見つけて初めてわかるもので、上の絵を例にとると、「B」は例えば13本のローソク足、「A」は53本のローソク足で構成されていることがわかります。そのため、単純にボラティリティを補正しているのです。ボラティリティが高いということは、平均値への期待値が高いということです。その逆も然り。しかし、パターンそのものは、ある 極限 状態の連続 である（と私は認識している）。一言で言えば、そういうことです。私はこれまで、このようなシーケンスについて多くの実験を行い、最も単純な法則しか働かないという結論に達しましたが、レベルとレベルの存在期間、ボラティリティ、相関性を同時に 考慮する必要があります。すると、何かが動き出すんです。この例では、たとえこれらのパターンを確実に識別できるようになったとしても、パターンが複雑すぎるため、価格が点線の方向に行くとは限らないのです（キャッチするのは簡単ですが）！。(最後の2つは2で割っただけで、極限ではないので、代わりに何らかの係数を取ればよい -)) Vladimir Suslov 2016.09.04 18:59 #1316 アレクセイ・ブルナコフ 何が言いたいんだ、乗客？試したくないのか、自分流に。自分の課題として取り組んでいるので、興味がある。 あなた自身が乗客なのですから。旅の仲間になれとは言ってませんよ。無料のテスターを手に入れたい？ Vladimir Perervenko 2016.09.04 19:03 #1317 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。私たちは願っています。このような目的には、LSTMがより適していると思います。 mytarmailS 2016.09.06 05:47 #1318 ユリ・タルシェキだから、ボラティリティの調整だけをしているんです。ボラティリティが高いということは、平均値からの期待値が高いということです。その逆も然り。しかし、パターンそのものは、ある 極限 状態の連続 である（と私は認識している）。一言で言えば、そういうことです。私はこれまで、このようなシーケンスについて多くの実験を行い、最も単純な法則しか働かないという結論に達しましたが、レベルとレベルの存在期間、ボラティリティ、相関を同時に 考慮する必要があります。すると、何かが動き出すんです。この例では、たとえこれらのパターンを確実に識別できるようになったとしても、パターンが複雑すぎるため、価格が点線の方向に行くとは限らないのです（キャッチするのは簡単ですが）！。(最後の2つは2で割っただけで、極限ではないので、代わりに何らかの係数を取ればよい -))言いたいことはわかるのですが...。しかし、あなたのモデル全体は、例えば、波1...5の内側にランダムなジグザグ波があると簡単に壊れてしまいます。人間の目はそれを無視し、Dtwもそうして画像を保存しますが、あなたのアルゴリズムはすぐに「頭と肩」から別のものを作ってしまいます...。p.s.期待に応えてくれないので、もう徐々にdtwに見切りをつけつつあります Youri Tarshecki 2016.09.06 09:23 #1319 mytarmailS:しかし、あなたのアルゴリズムは、すぐに「頭と肩」から別のものを作ってしまう...。それが、私の投稿の「パトス」だったわけです。-)何らかのシンボルやサインを見るのは、私たち人間なのです。しかし、それを単純なルールに形式化すると1.ほとんどの場合、私たちの知覚の中では、認識可能なパターンとして消えてしまうのです。2.複雑なパターンは、人が期待するようには機能しないので、多少正確に検出できたとしても、全く意味がないことが分かるでしょう。パターンを信じることは、人間の心理の現象である。市場の神話の1つ。ところで、これは一般に特定のセクションで 特定のチャート特性を 見つけるという問題を取り除くものではありません - たとえば、ジャンプフォースで最適化するのに有効かもしれません。 Dr. Trader 2016.09.06 11:18 #1320 Youri Tarshecki： パターンを信じることは、人間の心理の現象である。市場の神話の1つ。MTの標準インジケータ「Bill Williams' Fractals」も、あるパターンを検索して、dtwなしで、バーだけで検索しています。かつて、その人気のために失われるまで、非常によく機能しました（D1のいくつかのシンボルでは、まだ使用することができます、しかし、利益は最小限です）。しかし、このインディケータを使った取引戦略は、「1本のバーで買う/売る」よりももっと複雑です。ペンディング、TP、SLを使用するので、パターンを探す 以外に、それらが適用できる取引戦略を探す必要があります。 1...125126127128129130131132133134135136137138139...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
それ以外に何があるんだ？結果を待っているのでしょうか？
なんて言ったらいいんだろう。畳み込みネットワークを扱ったことがない場合。私はあなたsanychではありません...。
面白いとしか言いようがない...。
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Youri Tarshecki あなたの投稿はどこに 消えたのでしょうか？
なぜ必要なのか？あるパターンが歴史の中で類似しているのであれば、持続時間という点でそれに対応するはずです。少なくとも私は、パターン検索をするときに、プロポーションの良い部分を探していました。
歴史の中の現在のパターン「B」から、「A」に似たパターンを探す、この考え方に知恵を絞る。dtwアルゴリズムを使って、類似性を探すと...
B "と "A "がどのようなサイズになるかわからないのが悲しいところですがと、頭を悩ませることになる。
検索そのものだけでなく、これらのパターンを動的に展開／縮小する必要があるのですが...。
この検索を少しでも効果的にする方法をご存知の方がいらっしゃいましたら、ぜひ教えていただきたいのですが...。
悲しいのは、「B」や「A」のサイズが検索に引っかかるかどうかがわからないことです。と、そのために頭を悩ますことも多い。
もし、この検索をできるだけ効率的にする方法があれば、どなたか教えていただきたいのですが...。
つまり、ここにサイズはなく、パターンがあり、パターンを探さなければならないのです。
個人的には、比率や極値列をこの目的に使っています。
イベントの期間も使いますが、ユニークな意味ではなく、逆に平均的な意味で使っています。つまり、期間が平均より長ければ発生確率を上げ、その逆であれば、発生確率を下げる。
しかし、それはいわば直近のパターンから学ぶことであって、履歴を探し出すことではありません。
つまり、ここにサイズはなく、パターンがあり、パターンを探せばいいのです。
どうしてだ？
寸法はあるのですが、「A」と「B」のパターンを見つけて初めて得られるもので、上の絵を例にとると、「B」は例えば13本のローソク足で構成され、「A」は53本のローソク足で構成されているということが分かります。
どうしてだ？
大きさはあるのですが、「A」と「B」のパターンを見つけて初めてわかるもので、上の絵を例にとると、「B」は例えば13本のローソク足、「A」は53本のローソク足で構成されていることがわかります。
そのため、単純にボラティリティを補正しているのです。ボラティリティが高いということは、平均値への期待値が高いということです。その逆も然り。
しかし、パターンそのものは、ある 極限 状態の連続 である（と私は認識している）。一言で言えば、そういうことです。
私はこれまで、このようなシーケンスについて多くの実験を行い、最も単純な法則しか働かないという結論に達しましたが、レベルとレベルの存在期間、ボラティリティ、相関性を同時に 考慮する必要があります。すると、何かが動き出すんです。
この例では、たとえこれらのパターンを確実に識別できるようになったとしても、パターンが複雑すぎるため、価格が点線の方向に行くとは限らないのです（キャッチするのは簡単ですが）！。
(最後の2つは2で割っただけで、極限ではないので、代わりに何らかの係数を取ればよい -))
何が言いたいんだ、乗客？試したくないのか、自分流に。自分の課題として取り組んでいるので、興味がある。
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。私たちは願っています。
このような目的には、LSTMがより適していると思います。
だから、ボラティリティの調整だけをしているんです。ボラティリティが高いということは、平均値からの期待値が高いということです。その逆も然り。
しかし、パターンそのものは、ある 極限 状態の連続 である（と私は認識している）。一言で言えば、そういうことです。
私はこれまで、このようなシーケンスについて多くの実験を行い、最も単純な法則しか働かないという結論に達しましたが、レベルとレベルの存在期間、ボラティリティ、相関を同時に 考慮する必要があります。すると、何かが動き出すんです。
この例では、たとえこれらのパターンを確実に識別できるようになったとしても、パターンが複雑すぎるため、価格が点線の方向に行くとは限らないのです（キャッチするのは簡単ですが）！。
(最後の2つは2で割っただけで、極限ではないので、代わりに何らかの係数を取ればよい -))
言いたいことはわかるのですが...。しかし、あなたのモデル全体は、例えば、波1...5の内側にランダムなジグザグ波があると簡単に壊れてしまいます。人間の目はそれを無視し、Dtwもそうして画像を保存しますが、あなたのアルゴリズムはすぐに「頭と肩」から別のものを作ってしまいます...。
p.s.期待に応えてくれないので、もう徐々にdtwに見切りをつけつつあります
しかし、あなたのアルゴリズムは、すぐに「頭と肩」から別のものを作ってしまう...。
それが、私の投稿の「パトス」だったわけです。-)何らかのシンボルやサインを見るのは、私たち人間なのです。しかし、それを単純なルールに形式化すると
1.ほとんどの場合、私たちの知覚の中では、認識可能なパターンとして消えてしまうのです。
2.複雑なパターンは、人が期待するようには機能しないので、多少正確に検出できたとしても、全く意味がないことが分かるでしょう。パターンを信じることは、人間の心理の現象である。市場の神話の1つ。
ところで、これは一般に特定のセクションで 特定のチャート特性を 見つけるという問題を取り除くものではありません - たとえば、ジャンプフォースで最適化するのに有効かもしれません。
パターンを信じることは、人間の心理の現象である。市場の神話の1つ。
MTの標準インジケータ「Bill Williams' Fractals」も、あるパターンを検索して、dtwなしで、バーだけで検索しています。かつて、その人気のために失われるまで、非常によく機能しました（D1のいくつかのシンボルでは、まだ使用することができます、しかし、利益は最小限です）。
しかし、このインディケータを使った取引戦略は、「1本のバーで買う/売る」よりももっと複雑です。ペンディング、TP、SLを使用するので、パターンを探す 以外に、それらが適用できる取引戦略を探す必要があります。