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 1344 1...133713381339134013411342134313441345134613471348134913501351...3399 新しいコメント Yuriy Asaulenko 2019.02.18 18:10 #13431 sibirqkもし秘密でないとしたら、人工的なシリーズはどのような原理で作られているのでしょうか。ノイズの中に大まかな正弦波が混じっているだけなのか、それとももっと複雑なのか？ 私の投稿にはいくつかの質問があるので、一度に回答したほうがよいでしょう。 取引、自動売買システム、取引戦略のテストのためのフォーラムです。 トレーディングにおける機械学習の活用法：理論と実践（トレーディングだけでなく） ユリイ・アサウレンコ さん 2019.02.17 21:01 Pythonでニューラルネットワークを学習させてみました。パッケージはscikit-learn、NS本体はsklearn.neural_network.MLPRegressorです。100ニューロン以上、隠れ層-7、入力-19、出力1。タスクはランダムなプロセスを予測することです。 このタスクは、ノイズ発生装置で作られた人工的なもので、このノイズを理論的に予測することができるようになっています。数カウント先まで試した。 ランダムに選ばれた5,000のポイントについて、予測と実測を比較した結果。 Xは予測値、Yは実測値。いずれも45度の直線に非常に近い位置にある。すなわち、予測はほぼ完璧である（人工サンプルにおいて）。 学習は24エポックと非常に高速です。時間にして、10秒程度。 とても驚いたと言わざるを得ません。データを隠すのに必死でした。よくぞ見つけてくれました。一般的には、神秘主義に近い)。 結論NS sklearn.neural_network.MLPRegressor は、かなり使えますね。クラシファイアはまだ試していません。 すでにマーケットで何かを試したが、今のところ結果は出ていない。人工的に生成されたタスクと同じクラスのものなのに、何もないと言って検索しない。最初に断っておくが、私は永久機関を発明したわけでも、トリックをやったわけでもないので、もし発明したとしたら、それは純粋に私の無知によるものであろう。 最初は、ちょっとした理論。ランダムなプロセスは、コインをはじくことさえ含めて、予測することができる。すべては予測問題の定式化に依存する。例えば、「明日は雨が降るでしょう」という予報は、約90％当たります。しかし、午前中に降るのか、午後に降るのか、夕方以降に降るのか、一日中降るかもしれないのか、信頼できる予報は得られませんから、言わないのですね。 時系列を予測することは可能である-ある条件のもとでは可能である。そのような条件として考えられるのが、BPスペクトルの限定性である。スペクトルが広ければ予測間隔が小さくなり、狭ければ予測間隔が長くなる。 市場の時系列は無限大のスペクトルを持つので、5分先、1時間先の価格を予測することはできません。そのような課題を自分に課していないのです。 では、学習用のデータを用意します。 1. 乱数発生器（RNG）から系列を取得し、市場のものに近い形に変換する。このような系列は無限のスペクトルを持ち、その値を予測することは現実的ではありません。 2. ローパスフィルタ（LPF）に直列に通しています。我々は、限られたスペクトルとn個分の事前予測の可能性を持つランダム系列を受け取ったが、この系列は市場のものとあまり似ていない。 3.RNGによりM=0の系列を生成し、LPFの後、タンバリンを持った後の系列に追加します。再び、市場のものに近い系列を得ることができた。このシリーズをトレーニングに活用していきます。 4.ターゲット関数として、ステップ2の系列をLPFに通し、Nサンプル後方にシフトさせたものを使用し、Nサンプル前方の予測を与える。 そして、入力系列と目標系列をNSに与え、学習させ、学習結果を確認する。次にステップ1～4を繰り返し、ステップ3の系列をNSに供給し、ステップ4でNサンプル分シフトした系列とNSの出力を比較します。 それだけです。不思議なことはない。これらはすべて、NSなしでも可能です。驚いたのは、NSがそれを数秒で、しかもわずか24クロックサイクルの学習でやってのけたことだ。それもノイズが多い状態で、そこにある低周波成分すら見えないのです。驚きです。 市場VRでうまくいかなかった理由。どのLPFも遅延が大きく、そのカーブはVRに対して右側にシフトしています。つまり、シリーズのすべてのポイントですでに遅延したLF信号があるため、予測間隔が許容値よりも大きくなってしまい、予測が非現実的になってしまうのです。訓練用の本物の標的も作れない。 Machine learning in trading: 実践的なアドバイスをお願いします。 [ARCHIVE]フォーラムを乱立させないために、どんなルーキーの質問でも。プロフェッショナルの皆さん、通り過ぎないでください。あなたなしではどこにも行けない - 5. Aleksey Nikolayev 2019.02.18 19:44 #13432 ユーリイ・アサウレンコスペクトルという概念は、定常的なプロセスに対してのみ定義される。価格は、時間と共に分散が進むからというだけではありません。 Yuriy Asaulenko 2019.02.18 19:49 #13433 アレクセイ・ニコラエフスペクトルという概念は、定常的なプロセスに対してのみ定義される。価格は、時間の経過とともに分散が進むためか、そうではありません。 これは、「コテージの小長老とキエフの小長老」というサイクルからです。論外です。 Aleksey Nikolayev 2019.02.18 19:57 #13434 ユーリイ・アサウレンコ これはサイクルの中で、庭に長老がいて、キエフにおじさんがいるんです。論外です。わかった、ストラディバリウスのドラムを売るのは止めないよ。 Yuriy Asaulenko 2019.02.18 20:05 #13435 アレクセイ・ニコラエフわかった、ストラディバリウスのドラムを売るのは止めないよ。 まあ、いいや、同情してやるよ。))ほとんど全ての電波信号は非定常なプロセスであるが、スペクトルが存在する。スペクトルという概念は、定常性とは関係ない。T&P支店に行くべき、ファンタジスタに)。 Maxim Dmitrievsky 2019.02.18 20:18 #13436 Pythonでソケット経由で価格をほぼ瞬時に取得する（50kレコード）10行のコード とmt5側で20 Rの即興リブなんていらないよ。mt5 のネイティブソケットに感謝します。 取引開始のシグナルなど、どんな機能でも簡単に追加することができます。 Yuriy Asaulenko 2019.02.18 20:19 #13437 マキシム・ドミトリエフスキーPythonでソケット経由で価格をほぼ瞬時に取得する（50kレコード）10行のコード とmt5側で20 Rの即興リブなんていらないよ。mt5でネイティブソケットが動くということで、ありがとうございました。そうだろう) Spyderに切り替わったんですね。ノートPCをいじるよりはいいはずです。 念のため。プロット上のグリッドは plt.grid() によって行われます。 Aleksey Nikolayev 2019.02.18 20:21 #13438 ユーリイ・アサウレンコ まあ、いいや、同情するよ。))ほとんどの電波信号は非定常過程であるが、スペクトルを持つ。Tip支店のファンタジスタのところへ行くといいよ))ラジオアマチュアは、ランダムプロセスとその実装を混同しています。 Yuriy Asaulenko 2019.02.18 20:23 #13439 アレクセイ・ニコラエフラジオアマチュアは、ランダムプロセスとその実装を混同しています。荒らしには反論しない。 Maxim Dmitrievsky 2019.02.18 20:30 #13440 ユーリイ・アサウレンコうん、そうだね) Spyderに乗り換えたんですね。そうなんです、U-notepadでごちゃごちゃやるよりいいんです。 ZS プロット上のグリッドは plt.grid() によって行われます。私は、Anacondaを使わずに素のPythonに乗せるために、spyderをいじくり回す必要がありました。 以前はvscodeを使っていましたが、電池の消耗が激しく、ソケットに手を伸ばさなければなりません。 1...133713381339134013411342134313441345134613471348134913501351...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
もし秘密でないとしたら、人工的なシリーズはどのような原理で作られているのでしょうか。ノイズの中に大まかな正弦波が混じっているだけなのか、それとももっと複雑なのか？
私の投稿にはいくつかの質問があるので、一度に回答したほうがよいでしょう。
取引、自動売買システム、取引戦略のテストのためのフォーラムです。
トレーディングにおける機械学習の活用法：理論と実践（トレーディングだけでなく）
ユリイ・アサウレンコ さん 2019.02.17 21:01
Pythonでニューラルネットワークを学習させてみました。パッケージはscikit-learn、NS本体はsklearn.neural_network.MLPRegressorです。100ニューロン以上、隠れ層-7、入力-19、出力1。タスクはランダムなプロセスを予測することです。
このタスクは、ノイズ発生装置で作られた人工的なもので、このノイズを理論的に予測することができるようになっています。数カウント先まで試した。
ランダムに選ばれた5,000のポイントについて、予測と実測を比較した結果。
Xは予測値、Yは実測値。いずれも45度の直線に非常に近い位置にある。すなわち、予測はほぼ完璧である（人工サンプルにおいて）。
学習は24エポックと非常に高速です。時間にして、10秒程度。
とても驚いたと言わざるを得ません。データを隠すのに必死でした。よくぞ見つけてくれました。一般的には、神秘主義に近い)。
結論NS sklearn.neural_network.MLPRegressor は、かなり使えますね。クラシファイアはまだ試していません。
すでにマーケットで何かを試したが、今のところ結果は出ていない。人工的に生成されたタスクと同じクラスのものなのに、何もないと言って検索しない。
最初に断っておくが、私は永久機関を発明したわけでも、トリックをやったわけでもないので、もし発明したとしたら、それは純粋に私の無知によるものであろう。
最初は、ちょっとした理論。ランダムなプロセスは、コインをはじくことさえ含めて、予測することができる。すべては予測問題の定式化に依存する。例えば、「明日は雨が降るでしょう」という予報は、約90％当たります。しかし、午前中に降るのか、午後に降るのか、夕方以降に降るのか、一日中降るかもしれないのか、信頼できる予報は得られませんから、言わないのですね。
時系列を予測することは可能である-ある条件のもとでは可能である。そのような条件として考えられるのが、BPスペクトルの限定性である。スペクトルが広ければ予測間隔が小さくなり、狭ければ予測間隔が長くなる。
市場の時系列は無限大のスペクトルを持つので、5分先、1時間先の価格を予測することはできません。そのような課題を自分に課していないのです。
では、学習用のデータを用意します。
1. 乱数発生器（RNG）から系列を取得し、市場のものに近い形に変換する。このような系列は無限のスペクトルを持ち、その値を予測することは現実的ではありません。
2. ローパスフィルタ（LPF）に直列に通しています。我々は、限られたスペクトルとn個分の事前予測の可能性を持つランダム系列を受け取ったが、この系列は市場のものとあまり似ていない。
3.RNGによりM=0の系列を生成し、LPFの後、タンバリンを持った後の系列に追加します。再び、市場のものに近い系列を得ることができた。このシリーズをトレーニングに活用していきます。
4.ターゲット関数として、ステップ2の系列をLPFに通し、Nサンプル後方にシフトさせたものを使用し、Nサンプル前方の予測を与える。
そして、入力系列と目標系列をNSに与え、学習させ、学習結果を確認する。次にステップ1～4を繰り返し、ステップ3の系列をNSに供給し、ステップ4でNサンプル分シフトした系列とNSの出力を比較します。
それだけです。不思議なことはない。これらはすべて、NSなしでも可能です。驚いたのは、NSがそれを数秒で、しかもわずか24クロックサイクルの学習でやってのけたことだ。それもノイズが多い状態で、そこにある低周波成分すら見えないのです。驚きです。
市場VRでうまくいかなかった理由。どのLPFも遅延が大きく、そのカーブはVRに対して右側にシフトしています。つまり、シリーズのすべてのポイントですでに遅延したLF信号があるため、予測間隔が許容値よりも大きくなってしまい、予測が非現実的になってしまうのです。訓練用の本物の標的も作れない。
ユーリイ・アサウレンコ
スペクトルという概念は、定常的なプロセスに対してのみ定義される。価格は、時間と共に分散が進むからというだけではありません。
スペクトルという概念は、定常的なプロセスに対してのみ定義される。価格は、時間の経過とともに分散が進むためか、そうではありません。
これはサイクルの中で、庭に長老がいて、キエフにおじさんがいるんです。
わかった、ストラディバリウスのドラムを売るのは止めないよ。
わかった、ストラディバリウスのドラムを売るのは止めないよ。
Pythonでソケット経由で価格をほぼ瞬時に取得する（50kレコード）10行のコード
とmt5側で20
Rの即興リブなんていらないよ。mt5 のネイティブソケットに感謝します。
取引開始のシグナルなど、どんな機能でも簡単に追加することができます。
Pythonでソケット経由で価格をほぼ瞬時に取得する（50kレコード）10行のコード
とmt5側で20
Rの即興リブなんていらないよ。mt5でネイティブソケットが動くということで、ありがとうございました。
そうだろう)
Spyderに切り替わったんですね。ノートPCをいじるよりはいいはずです。
念のため。プロット上のグリッドは plt.grid() によって行われます。
まあ、いいや、同情するよ。))ほとんどの電波信号は非定常過程であるが、スペクトルを持つ。
ラジオアマチュアは、ランダムプロセスとその実装を混同しています。
ラジオアマチュアは、ランダムプロセスとその実装を混同しています。
荒らしには反論しない。
うん、そうだね)
Spyderに乗り換えたんですね。そうなんです、U-notepadでごちゃごちゃやるよりいいんです。
ZS プロット上のグリッドは plt.grid() によって行われます。
私は、Anacondaを使わずに素のPythonに乗せるために、spyderをいじくり回す必要がありました。
以前はvscodeを使っていましたが、電池の消耗が激しく、ソケットに手を伸ばさなければなりません。