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 1339 1...133213331334133513361337133813391340134113421343134413451346...3399 新しいコメント Alexander_K 2019.02.15 04:24 #13381 マキシム・ドミトリエフスキー科学的知識は階層的で、単純なものから複雑なものへと連続性がありますから。 で、優秀なプログラマーや数学者は想像力に問題がある、と。 ファンタジーは、何かと素朴なものです。抽象的な考え方の方が正しい。抽象主義の極致は、数式や抽象概念であり、特定の空想家の心の中のドロドロではない。 だから、相手が数学者で、自分はファンタジストでアイデアマンだというような位置づけはしない。+++ アレクセイに悪気はないのですが、彼の書いた言葉が理解できたら、私を殴ってください。目標もその達成方法も明確でなく、実証されていない。15年間ニューラルネットワークの研究を続け、今は洗車場で働く先生の魂は、そうして彼の上に漂っているのだ。 Aleksey Vyazmikin 2019.02.15 04:48 #13382 マキシム・ドミトリエフスキー科学的知識は単純なものから複雑なものへと階層化されており、そこには連続性がありますから。 で、優秀なプログラマーや数学者は想像力に問題がある、と。 ファンタジーは、何かと素朴なものです。抽象的な考え方の方が正しい。抽象主義の極致は、数式や抽象概念であり、特定の空想家の心の中のドロドロではない。 だから、私は、彼らが数学者のように、私は夢想家であり、アイデアに満ちているように、自分を位置づけることはしません。私は自分の言葉や手法に科学的な正当性を求めません。これは、すでに行われ、発明されたことに絶えず言及し、それに別の科学的名称をつける、あなたによって簡単に行われることなのです。 そして、空想と抽象的思考は異なるプロセスであり、空想は創造のプロセス、抽象化は情報の提示のプロセス（方法）である。 人は体質的に強みがあり、それを伸ばすことで、その人や携わっている大義に大きな効率をもたらすのです。 数学が成功に必要ないとは言いません。逆に、数式に含まれる考え方のニュアンスを理解するために、数学に精通した人材が必要だと言っているのです Aleksey Vyazmikin 2019.02.15 04:58 #13383 アレクサンダー＿K．+++ アレクセイに悪気はないのですが、彼の書いたものが一言でも理解できたら、私は死んでしまいます。目標もその達成方法も明確でなく、実証されていない。ニューラルネットワークの研究に15年を費やし、今は洗車場で働く先生の魂が、彼の上に漂っているのだ。すぐにアースを取らないと雷が落ちる :)問題は、私のアイデア（どのアイデアのことでしょう-ハーバリウム？）の確証を科学的な著作物で探し、明らかにそれを見つけられないことです。 MOを始めてからまだ1年も経っていないのに、ご覧の通り、どうにか現役のモデルが集まってきて、まずまずの成果が出ています。FXアドバイザーを使えるようになるまで、3年かかりました。私はトレンドの減衰の結果として平均への回帰を使用しています - 1年以上動作するEAのセットがあります - シグナルを探します。また、その性能を推し量るためのシグナルはどこにあるのでしょうか？ Alexander_K 2019.02.15 05:04 #13384 アレクセイ・ヴャジミキン早くアースを取らないと、雷が落ちるぞ :)問題は、あなたが科学的な作品で私のアイデア（それはハーバリウムであるアイデアのいずれかについて）の謝意を探して、どうやらあなたはアイデアの著者によってではなく、権威ある科学的意見によって妥当性の欠如の結論につながるそこにそれらを見つけることができないことである。 MOを始めてからまだ1年も経っていないのに、ご覧の通り、どうにか現役のモデルが集まってきて、まずまずの成果が出ています。FXアドバイザーを使えるようになるまで、3年かかりました。私はトレンドの減衰の結果として平均への回帰を使用しています - 1年以上動作するEAのセットがあります - シグナルを探します。また、その性能を評価するためのシグナルはどこにあるのでしょうか？私の電波はコンテストに出ています。月々30～40％程度です。しかも、かつてPMで議論した手法で、リファインしただけ。NSで何してるんだ？これはミステリーだ...。 Aleksey Vyazmikin 2019.02.15 05:07 #13385 マキシム・ドミトリエフスキー数学者が非数学者に数式を説明することで、彼がずっと強い手腕を持ち、何が起こっているのかをずっとよく理解しているのに、なぜ数学者が彼を助けるのだろうか？ ファンタジスタを見下すかもしれない。 自分が何を書いているのかわかってないだけだろう。キャットバストという既成の強い解決策を、弱い妄想で薄め始めた、そういうことだ。もちろん、大数の法則によって、いずれは良い解決策に巡り会えるかもしれないが、それは偶然に過ぎない。私の知識や考えをモデル化できるほど、本当に抽象的な力を持っているのでしょうか？そうでしょうか。 知識に束縛され、その矛盾を恐れる数学者（やその他の知識保持者）の多くは、そのような人の心理型である。そうでなければ、研究所を卒業した人は皆、科学的な仕事を続け、雇用主からの報酬を犠牲にして存在することはない。 私は自分のファンタジーを実現し、それをチェックし、改善します。私はモデルを制作し、選択するシステムを作り、ダイナミクスを見ますが、動きの間違ったベクトルについて話すのは早計です。 私の研究成果に誰も興味を示さないのであれば、未発表のままにしておきます。 Aleksey Vyazmikin 2019.02.15 05:29 #13386 アレクサンダー＿K．私が持っている信号は、コンペティションにあります。月30～40％といったところでしょうか。しかも、かつてPMで説明した方法によれば、リファインのみ。NSで何してるんだ？それは謎ですね...。MOを使い始めたのは、1年かけて作ったトレンドExpert Advisorが過去のデータで完璧に動作し、2018年に入りフレッシュデータで失敗するようになり、改善しましたが、また負け続けてしまったからです。すでにEAに搭載されているフィルタの最適設定をMOで探そうと思い、プレディクターを作り始めたのですが...。一般に、MOは、どんな戦略も履歴に適合させることに開眼し、手作業では長く、難しいので、私のトレード経験を予測器に渡すことにし、アイデア（予測器）間のずるい相関を作り出さずに、それを使ってトレードできることが判明しました。一般に、MOは観察結果を解にまとめるためのツールで、私はこの解をチェックし、選択し、いわゆるハーバリウムを形成しています。つまり、マクシムと違って、私には基本戦略があり、それがIRによって向上しているのです。 Aleksey Vyazmikin 2019.02.15 05:35 #13387 マキシム・ドミトリエフスキー： 私はこの段階を加速度的に進んだので、皆さんの動きを先読みしています（そうそう、右のトラックは1つしかないんですよ）。何が足りないのかがわかるから、足りない要素がある文学を薦めるんです。私は先生やメンターを気取っているわけではなく、単なる意見です。説明し始めたら理解できないから本。 そこで、次の手は、サンプルのバランスを適切にとり、大量のゴミ（予測因子）を取り除くことです。3時間前の紙面での当面の動きは、キャットバストの葉を分析することと、サンプルでのモデルの反応性を分析し、さらに組み合わせることを目的としています。サンプルでは、定常性がなく、したがって観測の完全性がないため、答えがありません。私は、異なる取引状況をサンプルに均等に 配分するアイデアを持っていますが、今のところ、それを実行に移すまでには至っていません。また、予測因子を除去することはまだ不可能です。だから私は、強制的でもランダムでも、予測因子の組み合わせに賛成なのです。 Aleksey Vyazmikin 2019.02.15 06:01 #13388 マキシム・ドミトリエフスキーこれは、MOの主要な方法の一つとして文献に記載されているもので、他のものはゴミのようなアイデアです。まあ、それはいいとして、あとはこれらの領域をどのように分類するのがベストなのか、アイデアはいろいろあるのですが、いろいろなオプションをテストする必要がありますし、MQLで分布そのものをどのように実装すればいいのか、まだ分かっていません。 残りのアイデアは、プロセス、モニタリング、モデルの選択とその組み合わせ、つまり、モデルの改良を個別に目指すのではなく、その評価を理解するために必要なんです。 Farkhat Guzairov 2019.02.15 06:43 #13389 アレクセイ・ヴャジミキンまあ、それはいいとして、あとはこの辺の分類をどうするかですね。いろいろアイデアはあるんですが、いろいろ試してみないといけないし、MQLで割り当てそのものをどう実装するかもまだ分からないので。 残りのアイデアは、プロセス、モニタリング、モデルの選択とその組み合わせ、つまり、モデルの改良を個別に目指すのではなく、評価することを理解する必要がありますね。正直なところ、次の投稿が「最初の成果はこれだ！」というものであることを期待してここにいます。 Aleksey Vyazmikin 2019.02.15 06:54 #13390 pythonやRに慣れていない人のために、基本的な設定をしたバットコードジェネレータが付録にあるので、とりあえずSeedをスルーしてください input int Set_Total=10;//Количество сетов настроек 1к10 コードは、残念ながら、テーブルで作業するための私のクラスではないアプリケーションの理由から、閉じられています。 7つのファイルが出力されます。 _01_Train_All.txt //トレーニングを開始します。_02_Rezultat_Exam.txt// テストサンプルにモデルを適用し、結果をファイルに保存します。_02_Rezultat_Test.txt//検証用サンプルにモデルを適用し、その結果をファイルに保存する_02_Rezultat_Train.txt//学習用サンプルにモデルを適用し、結果をファイルに保存する。_03_Metrik_Exam.txt//テストサンプルに対するモデルの指標を計算する_03_Metrik_Test.txt///検証用サンプルに対するモデルの指標を計算する_03_Metrik_Train.txt///学習サンプルに対するモデルの指標を計算するファイルは、batにリネームしてください。最後の6つのbatnixは、処理を高速化するために並行して実行することができますが、最初のbatnixが終了した後でのみ、この時間までにモデルが作成されているようにします。 batniksのあるディレクトリに、CatBoost本体と3つのサンプルがあるはずです。 サンプルのファイル名 train.csv //Trainexam.csv//testtest.csv//バリデーション（トレーニングの停止に使用）。サンプルにはヘッダーが必要です。 サンプルのLabelとAuxiliaryの 列は、拡張子（.txtではない）のない別のテキストファイルに入れてください。 557 Label 556 Auxiliary 558 Auxiliary 559 Auxiliary 560 Auxiliary 561 Auxiliary 562 Auxiliary 列には0から番号が振られます。 ファイルは、プロジェクトのSetupディレクトリ（スクリプトで指定）に置かれます。 モデルはプロジェクトの "Rezultat "というサブディレクトリに作成され、各モデルのサブディレクトリにはターゲットとモデル番号の入ったセットアップファイル名が入ります。 自分のために私は、それが面白いです場合は、スクリプトを開発するコンパイルされたインスタンス（私は、ソースコードを与えることができますが、それをコンパイルしないようにクラスなし）を共有する準備ができています。 コマンドラインで動作するCatBoostのexeファイルをダウンロードし、このリンクを 使用して、スクリプトの設定でリリースバージョンを適切に指定することができます。 (ファイルを更新しました) ファイル: CB_Bat.ex5 241 kb 1...133213331334133513361337133813391340134113421343134413451346...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
科学的知識は階層的で、単純なものから複雑なものへと連続性がありますから。
で、優秀なプログラマーや数学者は想像力に問題がある、と。
ファンタジーは、何かと素朴なものです。抽象的な考え方の方が正しい。抽象主義の極致は、数式や抽象概念であり、特定の空想家の心の中のドロドロではない。
だから、相手が数学者で、自分はファンタジストでアイデアマンだというような位置づけはしない。
+++
アレクセイに悪気はないのですが、彼の書いた言葉が理解できたら、私を殴ってください。目標もその達成方法も明確でなく、実証されていない。15年間ニューラルネットワークの研究を続け、今は洗車場で働く先生の魂は、そうして彼の上に漂っているのだ。
科学的知識は単純なものから複雑なものへと階層化されており、そこには連続性がありますから。
で、優秀なプログラマーや数学者は想像力に問題がある、と。
ファンタジーは、何かと素朴なものです。抽象的な考え方の方が正しい。抽象主義の極致は、数式や抽象概念であり、特定の空想家の心の中のドロドロではない。
だから、私は、彼らが数学者のように、私は夢想家であり、アイデアに満ちているように、自分を位置づけることはしません。
私は自分の言葉や手法に科学的な正当性を求めません。これは、すでに行われ、発明されたことに絶えず言及し、それに別の科学的名称をつける、あなたによって簡単に行われることなのです。
そして、空想と抽象的思考は異なるプロセスであり、空想は創造のプロセス、抽象化は情報の提示のプロセス（方法）である。
人は体質的に強みがあり、それを伸ばすことで、その人や携わっている大義に大きな効率をもたらすのです。
数学が成功に必要ないとは言いません。逆に、数式に含まれる考え方のニュアンスを理解するために、数学に精通した人材が必要だと言っているのです
+++
アレクセイに悪気はないのですが、彼の書いたものが一言でも理解できたら、私は死んでしまいます。目標もその達成方法も明確でなく、実証されていない。ニューラルネットワークの研究に15年を費やし、今は洗車場で働く先生の魂が、彼の上に漂っているのだ。
すぐにアースを取らないと雷が落ちる :)問題は、私のアイデア（どのアイデアのことでしょう-ハーバリウム？）の確証を科学的な著作物で探し、明らかにそれを見つけられないことです。
MOを始めてからまだ1年も経っていないのに、ご覧の通り、どうにか現役のモデルが集まってきて、まずまずの成果が出ています。FXアドバイザーを使えるようになるまで、3年かかりました。私はトレンドの減衰の結果として平均への回帰を使用しています - 1年以上動作するEAのセットがあります - シグナルを探します。また、その性能を推し量るためのシグナルはどこにあるのでしょうか？
早くアースを取らないと、雷が落ちるぞ :)問題は、あなたが科学的な作品で私のアイデア（それはハーバリウムであるアイデアのいずれかについて）の謝意を探して、どうやらあなたはアイデアの著者によってではなく、権威ある科学的意見によって妥当性の欠如の結論につながるそこにそれらを見つけることができないことである。
MOを始めてからまだ1年も経っていないのに、ご覧の通り、どうにか現役のモデルが集まってきて、まずまずの成果が出ています。FXアドバイザーを使えるようになるまで、3年かかりました。私はトレンドの減衰の結果として平均への回帰を使用しています - 1年以上動作するEAのセットがあります - シグナルを探します。また、その性能を評価するためのシグナルはどこにあるのでしょうか？
私の電波はコンテストに出ています。月々30～40％程度です。しかも、かつてPMで議論した手法で、リファインしただけ。NSで何してるんだ？これはミステリーだ...。
数学者が非数学者に数式を説明することで、彼がずっと強い手腕を持ち、何が起こっているのかをずっとよく理解しているのに、なぜ数学者が彼を助けるのだろうか？
ファンタジスタを見下すかもしれない。
自分が何を書いているのかわかってないだけだろう。キャットバストという既成の強い解決策を、弱い妄想で薄め始めた、そういうことだ。もちろん、大数の法則によって、いずれは良い解決策に巡り会えるかもしれないが、それは偶然に過ぎない。
私の知識や考えをモデル化できるほど、本当に抽象的な力を持っているのでしょうか？そうでしょうか。
知識に束縛され、その矛盾を恐れる数学者（やその他の知識保持者）の多くは、そのような人の心理型である。そうでなければ、研究所を卒業した人は皆、科学的な仕事を続け、雇用主からの報酬を犠牲にして存在することはない。
私は自分のファンタジーを実現し、それをチェックし、改善します。私はモデルを制作し、選択するシステムを作り、ダイナミクスを見ますが、動きの間違ったベクトルについて話すのは早計です。
私の研究成果に誰も興味を示さないのであれば、未発表のままにしておきます。
私が持っている信号は、コンペティションにあります。月30～40％といったところでしょうか。しかも、かつてPMで説明した方法によれば、リファインのみ。NSで何してるんだ？それは謎ですね...。
MOを使い始めたのは、1年かけて作ったトレンドExpert Advisorが過去のデータで完璧に動作し、2018年に入りフレッシュデータで失敗するようになり、改善しましたが、また負け続けてしまったからです。すでにEAに搭載されているフィルタの最適設定をMOで探そうと思い、プレディクターを作り始めたのですが...。一般に、MOは、どんな戦略も履歴に適合させることに開眼し、手作業では長く、難しいので、私のトレード経験を予測器に渡すことにし、アイデア（予測器）間のずるい相関を作り出さずに、それを使ってトレードできることが判明しました。一般に、MOは観察結果を解にまとめるためのツールで、私はこの解をチェックし、選択し、いわゆるハーバリウムを形成しています。つまり、マクシムと違って、私には基本戦略があり、それがIRによって向上しているのです。
私はこの段階を加速度的に進んだので、皆さんの動きを先読みしています（そうそう、右のトラックは1つしかないんですよ）。
何が足りないのかがわかるから、足りない要素がある文学を薦めるんです。
私は先生やメンターを気取っているわけではなく、単なる意見です。説明し始めたら理解できないから本。
そこで、次の手は、サンプルのバランスを適切にとり、大量のゴミ（予測因子）を取り除くことです。3時間前の紙面での当面の動きは、キャットバストの葉を分析することと、サンプルでのモデルの反応性を分析し、さらに組み合わせることを目的としています。サンプルでは、定常性がなく、したがって観測の完全性がないため、答えがありません。私は、異なる取引状況をサンプルに均等に 配分するアイデアを持っていますが、今のところ、それを実行に移すまでには至っていません。また、予測因子を除去することはまだ不可能です。だから私は、強制的でもランダムでも、予測因子の組み合わせに賛成なのです。
これは、MOの主要な方法の一つとして文献に記載されているもので、他のものはゴミのようなアイデアです。
まあ、それはいいとして、あとはこれらの領域をどのように分類するのがベストなのか、アイデアはいろいろあるのですが、いろいろなオプションをテストする必要がありますし、MQLで分布そのものをどのように実装すればいいのか、まだ分かっていません。
残りのアイデアは、プロセス、モニタリング、モデルの選択とその組み合わせ、つまり、モデルの改良を個別に目指すのではなく、その評価を理解するために必要なんです。
まあ、それはいいとして、あとはこの辺の分類をどうするかですね。いろいろアイデアはあるんですが、いろいろ試してみないといけないし、MQLで割り当てそのものをどう実装するかもまだ分からないので。
残りのアイデアは、プロセス、モニタリング、モデルの選択とその組み合わせ、つまり、モデルの改良を個別に目指すのではなく、評価することを理解する必要がありますね。
正直なところ、次の投稿が「最初の成果はこれだ！」というものであることを期待してここにいます。
pythonやRに慣れていない人のために、基本的な設定をしたバットコードジェネレータが付録にあるので、とりあえずSeedをスルーしてください
コードは、残念ながら、テーブルで作業するための私のクラスではないアプリケーションの理由から、閉じられています。
7つのファイルが出力されます。
_01_Train_All.txt //トレーニングを開始します。
_02_Rezultat_Exam.txt// テストサンプルにモデルを適用し、結果をファイルに保存します。
_02_Rezultat_Test.txt//検証用サンプルにモデルを適用し、その結果をファイルに保存する
_02_Rezultat_Train.txt//学習用サンプルにモデルを適用し、結果をファイルに保存する。
_03_Metrik_Exam.txt//テストサンプルに対するモデルの指標を計算する
_03_Metrik_Test.txt///検証用サンプルに対するモデルの指標を計算する
_03_Metrik_Train.txt///学習サンプルに対するモデルの指標を計算する
ファイルは、batにリネームしてください。最後の6つのbatnixは、処理を高速化するために並行して実行することができますが、最初のbatnixが終了した後でのみ、この時間までにモデルが作成されているようにします。
batniksのあるディレクトリに、CatBoost本体と3つのサンプルがあるはずです。
サンプルのファイル名
train.csv //Train
exam.csv//test
test.csv//バリデーション（トレーニングの停止に使用）。
サンプルにはヘッダーが必要です。
サンプルのLabelとAuxiliaryの 列は、拡張子（.txtではない）のない別のテキストファイルに入れてください。
列には0から番号が振られます。
ファイルは、プロジェクトのSetupディレクトリ（スクリプトで指定）に置かれます。
モデルはプロジェクトの "Rezultat "というサブディレクトリに作成され、各モデルのサブディレクトリにはターゲットとモデル番号の入ったセットアップファイル名が入ります。
自分のために私は、それが面白いです場合は、スクリプトを開発するコンパイルされたインスタンス（私は、ソースコードを与えることができますが、それをコンパイルしないようにクラスなし）を共有する準備ができています。
コマンドラインで動作するCatBoostのexeファイルをダウンロードし、このリンクを 使用して、スクリプトの設定でリリースバージョンを適切に指定することができます。