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 1493 1...148614871488148914901491149214931494149514961497149814991500...3399 新しいコメント Forester 2019.06.01 11:48 #14921 マキシム・ドミトリエフスキー仕組みが全く理解できない。 どちらも理解できず、使い分けを見たので、2-3時間勉強してあきらめました) Maxim Dmitrievsky 2019.06.01 11:54 #14922 エリブラリウス私も使い勝手がわからず、2-3時間の勉強で断念した理由です)例えば、Hidden行列の値に現在の値、例えばreturnを掛けて、クラスラベル（つまりHidden状態）を得ることができたとしましょう。しかし、その後、単純な分類であることが判明します。 を入力し、さらに正規化された値0:1を入力します。 何がトリックなのかわからない :) Ilya Antipin 2019.06.02 14:45 #14923 この方法は、ノンパラメトリックなナイーブベイズ分類器を非常に彷彿とさせるものである。ターゲットがないのです。2つの状態がモデルで使用されている場合、下降トレンドと上昇トレンドの 区別がよくつきます（例：EURUSD-H4）。Rでの指標の最も簡単な実装は数行で行われる（depmixS4パッケージ）。トレードシグナルとその結果は、シミュレーションを行った観測範囲に完全に対応しています。新しいデータが届いたときに、実際の市場で確率状態曲線がどのように変化するかは興味深いところです。 Maxim Dmitrievsky 2019.06.02 17:18 #14924 イリヤ・アンチピンこの方法は、ノンパラメトリックなナイーブベイズ分類器を非常に彷彿とさせるものである。ターゲットがないのです。2つの状態がモデルで使用されている場合、下降トレンドと上昇トレンドの 区別がよくつきます（例：EURUSD-H4）。Rでの指標の最も簡単な実装は数行で行われる（depmixS4パッケージ）。トレードシグナルとその結果は、シミュレーションを行った観測範囲に完全に対応しています。新しいデータが入ってきたときに、実際の市場で確率状態曲線がどのように変化するかは興味深いところである。 新しいデータについては、興味深いですね。今のところ、C言語で書かれたシンプルでわかりやすいコードは見つかっていないので、mqlを使ってライブラリを書いても問題ないだろう。ビタビやEMいろいろ、ライトクリフなど。 デバッグ用のインジケーターとして使うのもいいかもしれませんね。 Alexander_K 2019.06.02 17:22 #14925 マキシム・ドミトリエフスキー をブレイクダウンインディケーターとして使用することができます。その通りです。そして、安値、高値、どこでクローズするかを決めること、私たちはとにかくそれをお手伝いすることです。 Maxim Dmitrievsky 2019.06.02 17:37 #14926 アレクサンダー＿K．その通りです。そして、最低ライン、最高ライン、どこで閉じるかをとにかく決めるお手伝いをします。数学は神頼みで勉強した方がいい、無闇にパッケージを使うだけでは危険だ。 でもそう、単純なベイジアングリッド、確率的なものなんです。 Alexander_K 2019.06.02 17:42 #14927 マキシム・ドミトリエフスキー数学は神頼みで勉強した方がいい、軽率にパッケージだけ使うのは危険だ。 が、そう、単純なベイジアングリッド、確率的なものなのです。そんなの作れるの？リアルタイムではどうなんでしょうね。そして、これに取り付けるためのチャンネル......ちょっと時間がかかりますね。 Maxim Dmitrievsky 2019.06.02 17:44 #14928 アレクサンダー＿K．これ、作れますか？リアルタイムではどうなんでしょうね。そして、これに取り付けるチャンネルも......すぐにできますよ。何日も前から、パッケージをつつきながら読んでいます。まだできません、もっとマナが必要です。 Igor Makanu 2019.06.02 18:43 #14929 イリヤ・アンチピンこの方法は、ノンパラメトリックなナイーブベイズ分類器を非常に彷彿とさせるものである。ターゲットがないのです。2つの状態がモデルで使用されている場合、下降トレンドと上昇トレンドの 区別がよくつきます（例：EURUSD-H4）。Rでの指標の最も簡単な実装は数行で行われる（depmixS4パッケージ）。トレードシグナルとその結果は、シミュレーションを行った観測範囲に完全に対応しています。新しいデータが届いたときに、実際の市場で確率状態曲線がどのように変化するのか、興味深いところです。なぜかわからないが、このインジケータはバンドパスフィルタで切り捨てられたMACDのように見えるので、比較のためにMACDを追加する。 Грааль 2019.06.03 08:42 #14930 イリヤ・アンチピン取引シグナルとそれによって生成された結果は、シミュレーションが行われた観測エリアと完全に一致しています。どんな機械も訓練次第で聖杯に変身させることができるのです。また、一般に、分類や回帰の 方法の選択にはほとんど依存しないこと、また、「指標」についても、（最適化されていれば）MOとは言い難いことが多く語られています。 1...148614871488148914901491149214931494149514961497149814991500...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
仕組みが全く理解できない。
どちらも理解できず、使い分けを見たので、2-3時間勉強してあきらめました)
私も使い勝手がわからず、2-3時間の勉強で断念した理由です)
例えば、Hidden行列の値に現在の値、例えばreturnを掛けて、クラスラベル（つまりHidden状態）を得ることができたとしましょう。しかし、その後、単純な分類であることが判明します。
を入力し、さらに正規化された値0:1を入力します。
何がトリックなのかわからない :)
この方法は、ノンパラメトリックなナイーブベイズ分類器を非常に彷彿とさせるものである。ターゲットがないのです。2つの状態がモデルで使用されている場合、下降トレンドと上昇トレンドの 区別がよくつきます（例：EURUSD-H4）。Rでの指標の最も簡単な実装は数行で行われる（depmixS4パッケージ）。トレードシグナルとその結果は、シミュレーションを行った観測範囲に完全に対応しています。新しいデータが届いたときに、実際の市場で確率状態曲線がどのように変化するかは興味深いところです。
この方法は、ノンパラメトリックなナイーブベイズ分類器を非常に彷彿とさせるものである。ターゲットがないのです。2つの状態がモデルで使用されている場合、下降トレンドと上昇トレンドの 区別がよくつきます（例：EURUSD-H4）。Rでの指標の最も簡単な実装は数行で行われる（depmixS4パッケージ）。トレードシグナルとその結果は、シミュレーションを行った観測範囲に完全に対応しています。新しいデータが入ってきたときに、実際の市場で確率状態曲線がどのように変化するかは興味深いところである。
新しいデータについては、興味深いですね。今のところ、C言語で書かれたシンプルでわかりやすいコードは見つかっていないので、mqlを使ってライブラリを書いても問題ないだろう。ビタビやEMいろいろ、ライトクリフなど。
デバッグ用のインジケーターとして使うのもいいかもしれませんね。
をブレイクダウンインディケーターとして使用することができます。その通りです。そして、安値、高値、どこでクローズするかを決めること、私たちはとにかくそれをお手伝いすることです。
その通りです。そして、最低ライン、最高ライン、どこで閉じるかをとにかく決めるお手伝いをします。
数学は神頼みで勉強した方がいい、無闇にパッケージを使うだけでは危険だ。
でもそう、単純なベイジアングリッド、確率的なものなんです。
数学は神頼みで勉強した方がいい、軽率にパッケージだけ使うのは危険だ。
が、そう、単純なベイジアングリッド、確率的なものなのです。
そんなの作れるの？リアルタイムではどうなんでしょうね。そして、これに取り付けるためのチャンネル......ちょっと時間がかかりますね。
これ、作れますか？リアルタイムではどうなんでしょうね。そして、これに取り付けるチャンネルも......すぐにできますよ。
何日も前から、パッケージをつつきながら読んでいます。まだできません、もっとマナが必要です。
この方法は、ノンパラメトリックなナイーブベイズ分類器を非常に彷彿とさせるものである。ターゲットがないのです。2つの状態がモデルで使用されている場合、下降トレンドと上昇トレンドの 区別がよくつきます（例：EURUSD-H4）。Rでの指標の最も簡単な実装は数行で行われる（depmixS4パッケージ）。トレードシグナルとその結果は、シミュレーションを行った観測範囲に完全に対応しています。新しいデータが届いたときに、実際の市場で確率状態曲線がどのように変化するのか、興味深いところです。
なぜかわからないが、このインジケータはバンドパスフィルタで切り捨てられたMACDのように見えるので、比較のためにMACDを追加する。
取引シグナルとそれによって生成された結果は、シミュレーションが行われた観測エリアと完全に一致しています。
どんな機械も訓練次第で聖杯に変身させることができるのです。また、一般に、分類や回帰の 方法の選択にはほとんど依存しないこと、また、「指標」についても、（最適化されていれば）MOとは言い難いことが多く語られています。