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 1381 1...137413751376137713781379138013811382138313841385138613871388...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2019.03.01 20:14 #13801 ユーリイ・アサウレンコそう、彼ではなく、アレクセイ・ヴャズミキンの ことです。私のミスです。 (もちろんスケールアップはしますが、価格でなくなるわけではありません）。私はずっと前に、価格はfからではなく、何を理解していないので、私はちょうど情報を失うことになり、結果は悪くなりますという結論に至りました。 問題が解決できない、アイデアがない。もしかしたら、ヒントをくれるかも？ Uladzimir Izerski 2019.03.01 20:22 #13802 マキシム・ドミトリエフスキー価格は関数ではなく、それが何であるかを理解していないので、禁止しても情報がなくなるだけで、結果的に悪化するという結論に、ずいぶん前に達したのです。 問題が解決できない、アイデアがない。もしかしたら、ヒントをくれるかも？生チャートを噛んだことがありますか？ 10年後くらいには役に立っているかもしれません)))。 Yuriy Asaulenko 2019.03.01 20:34 #13803 マキシム・ドミトリエフスキー価格は機能ではなく、何も理解していないので、禁止しても情報を失うだけで終わり、結果として結果が悪化するという結論に、ずいぶん前に達したのです。 ここでスケーリングの問題に...問題が解決できない、アイディアがない。もしかしたら、ヒントをくれるかも？先日公開されたコードでは、フィードへのNSの前に、スケーリングのある行があります。 while i < LenHist: x = [] for j in range(0, 20): #Подготовка данных для НС x.append((SD.history[i-j][c.c]/SD.history[i][c.c]-1)*1000) out = MLP.Predict([x]) # запрашиваем прогноз НС if out >= 3.0: i = Long(i) tmp.append('L') elif out <= -3.0: i = Short(i) tmp.append('S') i += 1 NS20入力の場合。比率(1000)はNSの好きなように設定することができる。で、その上で。 Maxim Dmitrievsky 2019.03.01 20:43 #13804 ユーリイ・アサウレンコ先日掲載したコードでは、NSに供給する前にスケーリングを行う行があります。 20入力のNSの場合。比率(1000)はNSの好きなようにすればよい。こんな感じです。ということは、20刻みに1000を掛けたものです。 Yuriy Asaulenko 2019.03.01 20:48 #13805 マキシム・ドミトリエフスキーということは、20刻みで1,000倍。どのような刻みで？これは、スケーリングされた価格シーケンスで、この場合はCloseです。シーケンス内のすべての比率は変更されずに保存されます。 Maxim Dmitrievsky 2019.03.01 21:09 #13806 分割するSD.history[i-j][c.c]/SD.history[i][c.c]の場合。i-jの価格帯でi番目の人が帰国子女である場合 1から20までのラグで20人の帰国子女を獲得し、なぜか1000倍する Yuriy Asaulenko 2019.03.01 21:31 #13807 マキシム・ドミトリエフスキー 分割するSD.history[i-j][c.c]/SD.history[i][c.c]の場合。i-j 価格 i-j は帰国子女です。 1から20までのラグで20のリターンを取得し、なぜか1000倍するリターンに詳しくないのですが。その用語はよく知らないのですが))座標系とスケーリングの単純なゼロキャリーオーバーです。 NSの入力時の数値が通常のスケール（小さくはない）になるように1000倍しているのです。))NSまたはforest入力のダイナミックレンジに応じて、任意に係数を設定してください。 Maxim Dmitrievsky 2019.03.01 21:35 #13808 ユーリイ・アサウレンコ帰国子女を意識していない。専門用語に詳しくないのですが)座標系のゼロ化とスケーリングという単純なものです。 NSの入力時の数値が通常のスケール（細目ではない）になるように1000倍しています。))NSやforestの入力のダイナミックレンジによって、どちらの係数を設定するかは、その時のお楽しみです。ある値段を近くの値段でラグをもって割ると、リターニー、つまりあるラグをもって値段が上がるということです。 Yuriy Asaulenko 2019.03.01 21:44 #13809 マキシム・ドミトリエフスキーある価格を、あるラグをもって近くの価格で割ったとき、これはリターニー、つまりあるラグをもって価格が上昇することである。全系列をClose(0)で割る、つまり系列のゼロ点を常に1にすることで、すべてのサンプルで同じスケールになります。系列の各項から1を引く-系列を原点に寄せる。スケーリングファクター（1000）を掛け、NS入力に範囲を合わせる。 嫌いな人は使わないでください）。 Maxim Dmitrievsky 2019.03.01 21:46 #13810 ユーリイ・アサウレンコそこでは、行全体がClose(0)で割られ、つまり行のゼロ点が常に1になります。各行の項から1を引く - 行を原点に近づける。スケーリングファクター（1000）を掛け、NS入力に範囲を合わせる。 いや、嫌いな人は塗らないでください）。の代わりにlog()を入れても同じことが起こる、つまりlogreturnsになる、と言っているだけです。20個しかないのですから、この情報損失は非常に大きいです。 1...137413751376137713781379138013811382138313841385138613871388...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
そう、彼ではなく、アレクセイ・ヴャズミキンの ことです。私のミスです。
(もちろんスケールアップはしますが、価格でなくなるわけではありません）。
私はずっと前に、価格はfからではなく、何を理解していないので、私はちょうど情報を失うことになり、結果は悪くなりますという結論に至りました。
問題が解決できない、アイデアがない。もしかしたら、ヒントをくれるかも？価格は関数ではなく、それが何であるかを理解していないので、禁止しても情報がなくなるだけで、結果的に悪化するという結論に、ずいぶん前に達したのです。
問題が解決できない、アイデアがない。もしかしたら、ヒントをくれるかも？生チャートを噛んだことがありますか？
10年後くらいには役に立っているかもしれません)))。
価格は機能ではなく、何も理解していないので、禁止しても情報を失うだけで終わり、結果として結果が悪化するという結論に、ずいぶん前に達したのです。
ここでスケーリングの問題に...問題が解決できない、アイディアがない。もしかしたら、ヒントをくれるかも？先日公開されたコードでは、フィードへのNSの前に、スケーリングのある行があります。
NS20入力の場合。比率(1000)はNSの好きなように設定することができる。で、その上で。
先日掲載したコードでは、NSに供給する前にスケーリングを行う行があります。
20入力のNSの場合。比率(1000)はNSの好きなようにすればよい。こんな感じです。
ということは、20刻みに1000を掛けたものです。
ということは、20刻みで1,000倍。
どのような刻みで？これは、スケーリングされた価格シーケンスで、この場合はCloseです。シーケンス内のすべての比率は変更されずに保存されます。
SD.history[i-j][c.c]/SD.history[i][c.c]の場合。
i-jの価格帯でi番目の人が帰国子女である場合
1から20までのラグで20人の帰国子女を獲得し、なぜか1000倍する分割する
SD.history[i-j][c.c]/SD.history[i][c.c]の場合。
i-j 価格 i-j は帰国子女です。
1から20までのラグで20のリターンを取得し、なぜか1000倍するリターンに詳しくないのですが。その用語はよく知らないのですが))座標系とスケーリングの単純なゼロキャリーオーバーです。
NSの入力時の数値が通常のスケール（小さくはない）になるように1000倍しているのです。))NSまたはforest入力のダイナミックレンジに応じて、任意に係数を設定してください。
帰国子女を意識していない。専門用語に詳しくないのですが)座標系のゼロ化とスケーリングという単純なものです。
NSの入力時の数値が通常のスケール（細目ではない）になるように1000倍しています。))NSやforestの入力のダイナミックレンジによって、どちらの係数を設定するかは、その時のお楽しみです。
ある値段を近くの値段でラグをもって割ると、リターニー、つまりあるラグをもって値段が上がるということです。
ある価格を、あるラグをもって近くの価格で割ったとき、これはリターニー、つまりあるラグをもって価格が上昇することである。
全系列をClose(0)で割る、つまり系列のゼロ点を常に1にすることで、すべてのサンプルで同じスケールになります。系列の各項から1を引く-系列を原点に寄せる。スケーリングファクター（1000）を掛け、NS入力に範囲を合わせる。
嫌いな人は使わないでください）。
そこでは、行全体がClose(0)で割られ、つまり行のゼロ点が常に1になります。各行の項から1を引く - 行を原点に近づける。スケーリングファクター（1000）を掛け、NS入力に範囲を合わせる。
いや、嫌いな人は塗らないでください）。
の代わりにlog()を入れても同じことが起こる、つまりlogreturnsになる、と言っているだけです。20個しかないのですから、この情報損失は非常に大きいです。