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 1393 1...138613871388138913901391139213931394139513961397139813991400...3399 新しいコメント Yuriy Asaulenko 2019.03.04 08:14 #13921 マキシム・ドミトリエフスキークラシックバージョンは残念ながら使えません...機能・ターゲットも重要ですからね。 大げさに言わないでください。Classic NSは1年以上前から動いています。NS回帰も進んでいます。RLはどうか知らないが、クラシックは全く問題ない。鳥の丸焼きが食べたい、とかではなく、きちんとタスクを策定しておけば、問題は起きないでしょう。トレイルキャンドルの値段は予想しないでください) Maxim Dmitrievsky 2019.03.04 08:17 #13922 ユーリイ・アサウレンコ 大げさに言わないでください。クラシカルNSは1年以上活躍しています。RLはどうか知らないが、クラシックは全く問題がない。RLはどうか知らないが、クラシックには何の問題もない。鳥の丸焼きが食べたい、とかではなく、きちんとタスクを策定しておけば、問題は起きないでしょう。トレイルキャンドルの値段は予想しないでください)私の経験談です Yuriy Asaulenko 2019.03.04 08:31 #13923 マキシム・ドミトリエフスキー私の経験談です さて、RL on the marketは私にとって非常に曖昧なものです。記事でも。でも、このテーマはとても面白い。1週間、2週間と進展がなく、辞めてしまう。以上です。RLで面白いのは、サポートやクロージングなど、TCを完全に自律させることができる点です。それが失敗したら、普通のMLPやRFからRLに乗り換えてもあまり意味がない。どうすればいいのか？- 全く分かりません。 Maxim Dmitrievsky 2019.03.04 09:38 #13924 ユーリイ・アサウレンコ まあ、市場のRLはよく分かりませんが。市販のRLは知らない。でも、この話題はとても面白い。1～2週間であきらめます。とだけ。RLで面白いのは、サポートやクロージングなど、TCを完全に自律化できることです。もしそれが失敗したら、通常のMLPやRFからRLに切り替えてもあまり意味がない。どうすればいいのか？- 全く分かりません。先生との訓練と強化訓練の違いを理解していますか。NSが近似値として使用される点のみ共通している Yuriy Asaulenko 2019.03.04 10:00 #13925 マキシム・ドミトリエフスキー先生と一緒に学ぶことと、強化しながら学ぶことの違い、それは全く別のアプローチです。唯一の共通点は、NSが近似値として使用されていることです 間違いなく、理解している)これと何の関係があるのですか？実は、原理原則の話ではなく、最終的な結果の話をしているんです。結果が同じなら、これ以上複雑な解答をする意味はない。そして、彼らの主義主張に違いはない。今のところ、取引の開始に適用されるRLは、新しい品質を与えないと見ています。 Maxim Dmitrievsky 2019.03.04 10:04 #13926 ユーリイ・アサウレンコ 確かに分かります）。でも、これと何の関係があるのでしょうか？実は、原理ではなく、最終的な結果の話をしているんです。結果が同じなら、これ以上複雑な解答をする意味はない。そして、それは彼らの主義主張と何ら変わることはない。抽象的すぎる・・・原理が違う・・・問題解決へのアプローチが違う・・・結果が違う 一般に、サットンのように人生を捧げている人がいるわけですから、「すぐに」習得・応用できるかというと、そうでもないでしょう。後者のような、非常にトリッキーなものもあるんです。 Yuriy Asaulenko 2019.03.04 10:17 #13927 マキシム・ドミトリエフスキー抽象的すぎる・・・原理が違う・・・問題解決へのアプローチが違う・・・結果が違う RLでの結果は、他の人より良くもなく悪くもない。アプローチと何か関係があるのでしょうか？大切なのは、結果です。オープニングディールに教師がいるセルメンMLPでも結果はほぼ同じである。少しでも、より良いものを。大きく何かが変わるわけではありません。RLの応用から質的な飛躍が必要なんですね。誤解しないでいただきたいのは、これはあなたのやり方を批判しているのではまったくないということです。何事もうまくいっていますね。 Forester 2019.03.04 10:22 #13928 マキシム・ドミトリエフスキー抽象的すぎる...原理が違えば、問題解決のアプローチも結果も異なる 一般に、サットンのように人生を捧げている人が多いので、「すぐに」マスターするのは論外です。そこには、ラストからの非常に複雑なものがあります。記事から判断するに、長く使いこなすにはそれほど複雑なものではなさそうですね。 最初のトレーニングの前に、ランダムでターゲットを設定し、トレーニングの各サイクル後に、利益が出た場合は残し、損失が出た場合は変更する。 Maxim Dmitrievsky 2019.03.04 10:23 #13929 ユーリイ・アサウレンコ RLでのあなたの結果は、他の人と比べても良くも悪くもありません。アプローチと何か関係があるのでしょうか？大切なのは、結果です。オープニングディールに先生を配置したサーメンMLPでも、ほぼ同じ結果になっています。少しでも、より良いものを。大きく何かが変わるわけではありません。RLの応用から質的な飛躍が必要なんですね。誤解しないでいただきたいのは、これはあなたのやり方を批判しているのではまったくないということです。あなたは大丈夫です。結果に関して言えば、このスレッドで私と同じようなものを見たことがありません。 はfxsaberの結果だけで、完全な意味でのmoの結果ではありません。 ナプキンのバックテストを思い出す必要はないでしょう。 批判とは受け止めていません。ただ、非常に複雑なアプローチであり、「2週間ほどやればすべてうまくいく」といった発言には面食らったということです。 Maxim Dmitrievsky 2019.03.04 10:28 #13930 エリブラリウス記事から判断すると、特に難しいことではないのですね。 最初のトレーニングの前に - ランダムなターゲットが設定され、トレーニングの各サイクルの後に - それが利益をもたらした場合、それは残され、損失は、それが変更されます。このような一見単純なことでさえ、私が取り上げるまで、このことについて、またRlやalglib scaffoldingなどについて、誰も書いていなかったのです。 で、何の話かというと...。だから、あなたはその "ランダムなターゲット "を参照してください、そしてどのようにあなたが考えることができないより複雑なものに接続するために、準備ができて見て、それが簡単だと言うので - 常に簡単ですが、改善するために...みんな頭がいいと言っているだけで、実際はニューラルネットワークの設定ばかりで、複雑なアプローチについては議論していない。 アサウレンコは20人の帰国子女をグリッドに提出し、喜んでいる......おかしいだろ？ 1...138613871388138913901391139213931394139513961397139813991400...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
クラシックバージョンは残念ながら使えません...機能・ターゲットも重要ですからね。
大げさに言わないでください。クラシカルNSは1年以上活躍しています。RLはどうか知らないが、クラシックは全く問題がない。RLはどうか知らないが、クラシックには何の問題もない。鳥の丸焼きが食べたい、とかではなく、きちんとタスクを策定しておけば、問題は起きないでしょう。トレイルキャンドルの値段は予想しないでください)
私の経験談です
私の経験談です
まあ、市場のRLはよく分かりませんが。市販のRLは知らない。でも、この話題はとても面白い。1～2週間であきらめます。とだけ。
先生との訓練と強化訓練の違いを理解していますか。NSが近似値として使用される点のみ共通している
先生と一緒に学ぶことと、強化しながら学ぶことの違い、それは全く別のアプローチです。唯一の共通点は、NSが近似値として使用されていることです
確かに分かります）。でも、これと何の関係があるのでしょうか？実は、原理ではなく、最終的な結果の話をしているんです。結果が同じなら、これ以上複雑な解答をする意味はない。そして、それは彼らの主義主張と何ら変わることはない。
抽象的すぎる・・・原理が違う・・・問題解決へのアプローチが違う・・・結果が違う
一般に、サットンのように人生を捧げている人がいるわけですから、「すぐに」習得・応用できるかというと、そうでもないでしょう。後者のような、非常にトリッキーなものもあるんです。抽象的すぎる・・・原理が違う・・・問題解決へのアプローチが違う・・・結果が違う
抽象的すぎる...原理が違えば、問題解決のアプローチも結果も異なる
一般に、サットンのように人生を捧げている人が多いので、「すぐに」マスターするのは論外です。そこには、ラストからの非常に複雑なものがあります。記事から判断するに、長く使いこなすにはそれほど複雑なものではなさそうですね。
最初のトレーニングの前に、ランダムでターゲットを設定し、トレーニングの各サイクル後に、利益が出た場合は残し、損失が出た場合は変更する。
RLでのあなたの結果は、他の人と比べても良くも悪くもありません。アプローチと何か関係があるのでしょうか？大切なのは、結果です。オープニングディールに先生を配置したサーメンMLPでも、ほぼ同じ結果になっています。少しでも、より良いものを。大きく何かが変わるわけではありません。RLの応用から質的な飛躍が必要なんですね。
結果に関して言えば、このスレッドで私と同じようなものを見たことがありません。
はfxsaberの結果だけで、完全な意味でのmoの結果ではありません。
ナプキンのバックテストを思い出す必要はないでしょう。
批判とは受け止めていません。ただ、非常に複雑なアプローチであり、「2週間ほどやればすべてうまくいく」といった発言には面食らったということです。
記事から判断すると、特に難しいことではないのですね。
最初のトレーニングの前に - ランダムなターゲットが設定され、トレーニングの各サイクルの後に - それが利益をもたらした場合、それは残され、損失は、それが変更されます。
このような一見単純なことでさえ、私が取り上げるまで、このことについて、またRlやalglib scaffoldingなどについて、誰も書いていなかったのです。
で、何の話かというと...。だから、あなたはその "ランダムなターゲット "を参照してください、そしてどのようにあなたが考えることができないより複雑なものに接続するために、準備ができて見て、それが簡単だと言うので - 常に簡単ですが、改善するために...
みんな頭がいいと言っているだけで、実際はニューラルネットワークの設定ばかりで、複雑なアプローチについては議論していない。
アサウレンコは20人の帰国子女をグリッドに提出し、喜んでいる......おかしいだろ？