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 1383 1...137613771378137913801381138213831384138513861387138813891390...3399 新しいコメント Yuriy Asaulenko 2019.03.02 08:25 #13821 エリブラリウス除算（P[i] / P[0]）ではなく、減算（P[i] - P[0]）、つまり相対的な価格変動ではなく、絶対的な価格変動を適用しているのです。あらかじめ外れ値（最大値と最小値から数量で1％）を取り除いておく。 分割することで何かメリットがあるのでしょうか？現在、正規化とスケーリングを必要としないフォレストを使用しています。 シフトはするがスケーリングはしない Forester 2019.03.02 09:13 #13822 ユーリイ・アサウレンコ シフトはしていても、スケーリングはしていないんですね。 木や森にもスケーリングは必要ありません。 つまり、引き算より割り算の方があまりメリットがないのです。対数の場合は別で、アレクセイ・ニコラエフが言ったように、データをより正規分布に近づけることができる。しかし、この場合でも、木はあるレベルではなく、別のレベルによって分割されます。ツリーは基本的に単純な暗記なので。 Evgeniy Chumakov 2019.03.02 09:14 #13823 過去100回の価格に対するパーセンテージで表示します。 Forester 2019.03.02 09:15 #13824 エフゲニー・チュマコフ 過去100回の価格に対するパーセンテージで表示します。 これは、除算に似ています Maxim Dmitrievsky 2019.03.02 10:08 #13825 グラフはレベル、同一または同一でないチャンクを縦に分割し、各チャンクを範囲でノムリッシュにする必要があります。 チャートは、縦方向に等しいか、あるいは等しくない塊に分割され、各塊は、レンジ、すなわち通常の価格水準に類似したものに正規化されるべきです。もし、系列全体またはスライディングウィンドウで正規化しなければ、非常に重要な情報を再び失うことになります。 しかし、レベル分けをすると別の問題に直面します。価格が境界条件にある場合、あるいはトレーニングのために最新の価格をたくさん取り上げると、ある「レベル」にあるものと別のものに分かれてしまうのです。まだやり方がわかっていないんです。レベル間の移行をスムーズにするために、レベル同士をミラーリングする必要があるかもしれません。 の場合、未変換のグラフが最も情報量が多いのは当然である。そのため、変換には細心の注意が必要です。モデルの品質は、あなたの無知に比例して低下します。したがって、50%の誤差は正常であるとか、その他のナンセンスな話はすべて、モデルは単にそのような「特徴」から何も学習しないのです。 Forester 2019.03.02 11:07 #13826 何か複雑で、理由もわからないし、どうしたらいいのか本当にわからないんです。 ユーリも単純な増分でうまくいっている。 Maxim Dmitrievsky 2019.03.02 11:12 #13827 x.append((SD.history[i-j][c.c]/SD.history[i][c.c]-1)*1000)を実行します。2: 最大の遅延を持つホットチェーンは，前のホットチェーンのすべての分散を含んでいます． その結果、最大のラグを持つリターンの重要性が 最も高くなり（より多くの分散、より多くの情報利得）、このリターンは他の特徴のすべての分散を含むことになります。 Maxim Dmitrievsky 2019.03.02 11:23 #13828 エリブラリウスユーリも単純な増分でうまくいっています。できっこない Maxim Dmitrievsky 2019.03.02 11:41 #13829 エリブラリウス自分が作り上げたものが複雑で、理由もはっきりせず、どうすればいいのか本当にわからない。を想像してください。 市場の価格は、主に歴史的な瞬間における需要と供給のバランスを反映している 歴史の中の限られた正規化された部分を特徴として、現状のみを反映させたものにこだわっている あなたのモデルは、異なる歴史的瞬間を1つの正規化された顔のない流れ（すべての市場の状況が互いに等しくなる）に統合し、これにはもはや歴史的シーケンスも公正な価格も含まれない。 その結果、同じパターンの正規化されたパターンの山が残り、履歴の深さを増すと重なってしまい、50/50のエラーになります。 あなたはモデルに何も教えず、前処理ですでに最も重要な情報を捨てています。なぜなら、すべてを間違って行っているからです。 見積もりは信号ではなく、全く別のプロセスであり、そのように扱うべきではありません。例えば、ユーリは放射線物理学者だから、他にやることがない。 このようなトレーニングでは、時間は考慮しても、価格は考慮しないのです。市場の価格水準（上／下）は、市場の基本情報のすべてを反映する需給バランスを反映するため、時間よりもさらに重要である。 Vitaly Muzichenko 2019.03.02 11:56 #13830 マキシム・ドミトリエフスキーを想像してください。 市場における価格は、主に歴史的に異なる瞬間の需給バランスを反映している 歴史の中の限られた正規化された部分を特徴として、現状のみを反映させることに固執している あなたのモデルは、異なる歴史的瞬間を一つの正規化された非人間的な流れ（すべての市場の状況が互いに等しくなる）に統合し、その流れにはもはや歴史的順序も公正な価格も含まれない。 その結果、同じパターンの正規化されたパターンの山が残り、履歴の深さを増すと重なってしまい、50/50のエラーになります。 あなたはモデルに何も教えず、前処理ですでに最も重要な情報を捨てています。なぜなら、すべてを間違って行っているからです。 見積もりは信号ではなく、全く別のプロセスであり、そのように扱うべきではありません。例えば、ユーリは放射線物理学者だから、他にやることがない。 このようなトレーニングでは、時間は考慮するが、価格は考慮しない。市場の価格水準（上／下）は、市場の基本情報のすべてを反映する需給バランスを反映するため、時間よりもさらに重要である。いいね！」を押せないのが残念です。 1...137613771378137913801381138213831384138513861387138813891390...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
除算（P[i] / P[0]）ではなく、減算（P[i] - P[0]）、つまり相対的な価格変動ではなく、絶対的な価格変動を適用しているのです。あらかじめ外れ値（最大値と最小値から数量で1％）を取り除いておく。
分割することで何かメリットがあるのでしょうか？現在、正規化とスケーリングを必要としないフォレストを使用しています。
シフトはしていても、スケーリングはしていないんですね。
つまり、引き算より割り算の方があまりメリットがないのです。対数の場合は別で、アレクセイ・ニコラエフが言ったように、データをより正規分布に近づけることができる。しかし、この場合でも、木はあるレベルではなく、別のレベルによって分割されます。ツリーは基本的に単純な暗記なので。
過去100回の価格に対するパーセンテージで表示します。
グラフはレベル、同一または同一でないチャンクを縦に分割し、各チャンクを範囲でノムリッシュにする必要があります。
チャートは、縦方向に等しいか、あるいは等しくない塊に分割され、各塊は、レンジ、すなわち通常の価格水準に類似したものに正規化されるべきです。もし、系列全体またはスライディングウィンドウで正規化しなければ、非常に重要な情報を再び失うことになります。
しかし、レベル分けをすると別の問題に直面します。価格が境界条件にある場合、あるいはトレーニングのために最新の価格をたくさん取り上げると、ある「レベル」にあるものと別のものに分かれてしまうのです。まだやり方がわかっていないんです。
レベル間の移行をスムーズにするために、レベル同士をミラーリングする必要があるかもしれません。
の場合、未変換のグラフが最も情報量が多いのは当然である。そのため、変換には細心の注意が必要です。モデルの品質は、あなたの無知に比例して低下します。したがって、50%の誤差は正常であるとか、その他のナンセンスな話はすべて、モデルは単にそのような「特徴」から何も学習しないのです。
何か複雑で、理由もわからないし、どうしたらいいのか本当にわからないんです。
ユーリも単純な増分でうまくいっている。
x.append((SD.history[i-j][c.c]/SD.history[i][c.c]-1)*1000)を実行します。
その結果、最大のラグを持つリターンの重要性が 最も高くなり（より多くの分散、より多くの情報利得）、このリターンは他の特徴のすべての分散を含むことになります。
ユーリも単純な増分でうまくいっています。
できっこない
自分が作り上げたものが複雑で、理由もはっきりせず、どうすればいいのか本当にわからない。
を想像してください。
市場の価格は、主に歴史的な瞬間における需要と供給のバランスを反映している
歴史の中の限られた正規化された部分を特徴として、現状のみを反映させたものにこだわっている
あなたのモデルは、異なる歴史的瞬間を1つの正規化された顔のない流れ（すべての市場の状況が互いに等しくなる）に統合し、これにはもはや歴史的シーケンスも公正な価格も含まれない。
その結果、同じパターンの正規化されたパターンの山が残り、履歴の深さを増すと重なってしまい、50/50のエラーになります。 あなたはモデルに何も教えず、前処理ですでに最も重要な情報を捨てています。なぜなら、すべてを間違って行っているからです。
見積もりは信号ではなく、全く別のプロセスであり、そのように扱うべきではありません。例えば、ユーリは放射線物理学者だから、他にやることがない。
このようなトレーニングでは、時間は考慮しても、価格は考慮しないのです。市場の価格水準（上／下）は、市場の基本情報のすべてを反映する需給バランスを反映するため、時間よりもさらに重要である。を想像してください。
市場における価格は、主に歴史的に異なる瞬間の需給バランスを反映している
歴史の中の限られた正規化された部分を特徴として、現状のみを反映させることに固執している
あなたのモデルは、異なる歴史的瞬間を一つの正規化された非人間的な流れ（すべての市場の状況が互いに等しくなる）に統合し、その流れにはもはや歴史的順序も公正な価格も含まれない。
その結果、同じパターンの正規化されたパターンの山が残り、履歴の深さを増すと重なってしまい、50/50のエラーになります。 あなたはモデルに何も教えず、前処理ですでに最も重要な情報を捨てています。なぜなら、すべてを間違って行っているからです。
見積もりは信号ではなく、全く別のプロセスであり、そのように扱うべきではありません。例えば、ユーリは放射線物理学者だから、他にやることがない。
このようなトレーニングでは、時間は考慮するが、価格は考慮しない。市場の価格水準（上／下）は、市場の基本情報のすべてを反映する需給バランスを反映するため、時間よりもさらに重要である。いいね！」を押せないのが残念です。