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 1503 1...149614971498149915001501150215031504150515061507150815091510...3399 新しいコメント Roman 2019.06.14 20:32 #15021 NS畑の皆さん、こんにちは。 NSを基本的にあまり勉強していないのですが、疑問点があり、相談できる人がいない。 どなたか、この機種に詳しい方がいらっしゃいましたら、どの方向に解決策を探したらよいか、また、それが理にかなっているかどうか、アドバイスをお願いします。 タスクは次のような内容です。 一次元配列の中にサンプルがあり、インジケーターの値が再描画されている。 NSを使ったネットワークのティーチングで、同じ配列のサンプルを得ても、このサンプルをさらにリアルタイムで再描画することなく、ティーチングすることは可能なのでしょうか？ I.e. 教師を使ってサンプルの値を重複して教え、この結果はリアルタイムで再描画されるのでしょうか？ そうでない場合、どのようなモデルが適しているのでしょうか？ クラスタリングは、私の理解では、最終的に2つの解答を与える Yes No, true false, 0 1 この学習モデルは、今の課題には適さないということ。 目の前の課題に必要なのはどの学習モデルか？ また、最終的に値の再描画をなくすためのトレーニングに意味はあるのでしょうか？ mytarmailS 2019.06.14 20:43 #15022 ローマンNS関係者の皆さん、お疲れ様でした。 NSは基本的な理解はしているが、疑問点があり、相談できる人がいない。 この機種に詳しい方がいらっしゃいましたら、どのような方向で解決策を探せばよいのか、また、それが理にかなっているのか、アドバイスをお願いします。 タスクは次のような内容です。 一次元配列の中にサンプルがあり、インジケーターの値が再描画されている。 NSを使ったネットワークのティーチングで、同じ配列のサンプルを得ても、このサンプルをさらにリアルタイムで再描画することなく、ティーチングすることは可能なのでしょうか？ つまり、教師を使ってサンプルの値を重複して学習させ、この結果をリアルタイムで再描画するのでしょうか？ その場合、どの機種が最適なのでしょうか？ クラスタリングは、私の理解では、最終的に2つの解答を与える Yes No, true false, 0 1 この学習モデルは、今の課題には適さないということ。 目の前の課題に必要なのはどの学習モデルか？ また、最終的に値の再描画を なくすためのトレーニングに意味はあるのでしょうか？もし、結果が常に描き直されるのであれば、何をもって最終結果とするのか？ なぜ、他のものと同じように、ろうそくの火で数えないのか？ Roman 2019.06.14 20:47 #15023 mytarmailS:もし、結果が常に描き直されるのであれば、何をもって最終結果とするのか？ なぜ他のものと同じように、ろうそくが終わるまでに数えないのか？極値ではなく、値の幅 を教えるのです。 最終的には1次元配列の元の先生となります。 つまり、ポイントは、例えば同じマスクをコピーすることですが、リアルタイムで再描画することではありません（マスクは例えば、それは描画しません）。 Igor Makanu 2019.06.14 21:02 #15024 ローマン基本的な理解でNSをあまり勉強していないが、疑問があり、相談できる人がいない。 ... NSを使ったネットワークのトレーニングで、同じサンプル配列を得ることができますが、このサンプルが後でリアルタイムに再描画されないようにすることは可能でしょうか？ つまり、教師を使ってサンプルの値を重複して学習させ、この結果をリアルタイムで再描画するのでしょうか？ NSの奇妙な基本的理解、それからNSのトレーニングエラーの定義は何でしょうか？ 答えはノーです。NSは常にあなたの理解に従って再描画されます。再描画しないデータで学習した場合でも、活性化関数やNSの構造を実験することができますが、それはまだNSの訓練の誤差に「停止」します - このエラーは、学習したNSの計算時に「再描画」します。 このように Roman 2019.06.14 21:09 #15025 イゴール・マカヌ NSの操作に関する奇妙な基本的な理解、そしてNSのトレーニングエラーの概念では何ですか？ 答えはノーです、NSは常にあなたの定義によると、再描画しないデータで訓練された場合でも、あなたは活性化関数とNSの構造を試すことができますが、すべて同じ "NSを教えるのエラーで停止します" - このエラーは、訓練されたNSを計算するときに "再描画 "されます。 このように学習誤差は、望ましいモデルと実際のモデルの出力の差である。学習過程に関与していない新しいデータでモデルの精度を評価することはできない。 汎化誤差、つまりテストセットでのモデル誤差を使う方が良い。 つまり、こういうことです。そのため、この作業をNSの力を借りて解決することが可能かどうかを知りたかったのです。 そして、この問題を解決できる可能性のあるモデルについて。 そうですね、過去の描画しない値の範囲をとって、このサンプルでネットワークを学習させればいいということでした。 既製のモデルを使ったトレーニングや、手動でモデルを構築するための専用のプログラムがあります。 問題は、どの機種がより適しているかということで、機種名ですが、そういう機種もあるのでしょう。 確かに誤差はあるかもしれませんが、それを最小限に抑えることは可能です。 他の参加者の意見も聞いてみる。 mytarmailS 2019.06.15 11:00 #15026 イリヤ・アンチピン実データはどうなっている？ Ilya Antipin 2019.06.15 16:15 #15027 mytarmailS:実際のデータではどうなんでしょうか？プラスで引っ張っているように見えるが、まだ早い。金曜日にデモ口座で始めたばかりです。最低エントリートリガーを増やすことで、取引回数を減らし、質を向上させようと考えています。 Alexander_K 2019.06.15 21:09 #15028 イリヤ・アンチピン黒字になりそうだが、まだ早い。金曜日にデモ口座で始めたばかりです。取引回数を減らし、質を向上させるために、最低エントリートリガーを増やそうと考えています。 これはTSじゃなくて屑だなw Женя 2019.06.16 09:38 #15029 イリヤ・アンチピン黒字になりそうだが、まだ早い。金曜日にデモ口座で始めたばかりです。取引回数を減らし、質を向上させるために、最低エントリートリガーを増やそうと考えています。 アレクサンダー＿K．これはガラクタであって、TSではないよ。 このような取引件数の少なさは、「聖杯」を認識するのに十分ではありません。解析結果と実測値の差はそれほど大きくはありません。 Maxim Dmitrievsky 2019.06.16 13:13 #15030 HMMはSOMと原理的にどう違うのですか？ 1...149614971498149915001501150215031504150515061507150815091510...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
NS畑の皆さん、こんにちは。
NSを基本的にあまり勉強していないのですが、疑問点があり、相談できる人がいない。
どなたか、この機種に詳しい方がいらっしゃいましたら、どの方向に解決策を探したらよいか、また、それが理にかなっているかどうか、アドバイスをお願いします。
タスクは次のような内容です。
一次元配列の中にサンプルがあり、インジケーターの値が再描画されている。
NSを使ったネットワークのティーチングで、同じ配列のサンプルを得ても、このサンプルをさらにリアルタイムで再描画することなく、ティーチングすることは可能なのでしょうか？
I.e. 教師を使ってサンプルの値を重複して教え、この結果はリアルタイムで再描画されるのでしょうか？
そうでない場合、どのようなモデルが適しているのでしょうか？
クラスタリングは、私の理解では、最終的に2つの解答を与える Yes No, true false, 0 1
この学習モデルは、今の課題には適さないということ。
目の前の課題に必要なのはどの学習モデルか？
また、最終的に値の再描画をなくすためのトレーニングに意味はあるのでしょうか？
NS関係者の皆さん、お疲れ様でした。
NSは基本的な理解はしているが、疑問点があり、相談できる人がいない。
この機種に詳しい方がいらっしゃいましたら、どのような方向で解決策を探せばよいのか、また、それが理にかなっているのか、アドバイスをお願いします。
タスクは次のような内容です。
一次元配列の中にサンプルがあり、インジケーターの値が再描画されている。
NSを使ったネットワークのティーチングで、同じ配列のサンプルを得ても、このサンプルをさらにリアルタイムで再描画することなく、ティーチングすることは可能なのでしょうか？
つまり、教師を使ってサンプルの値を重複して学習させ、この結果をリアルタイムで再描画するのでしょうか？
その場合、どの機種が最適なのでしょうか？
クラスタリングは、私の理解では、最終的に2つの解答を与える Yes No, true false, 0 1
この学習モデルは、今の課題には適さないということ。
目の前の課題に必要なのはどの学習モデルか？
また、最終的に値の再描画を なくすためのトレーニングに意味はあるのでしょうか？
もし、結果が常に描き直されるのであれば、何をもって最終結果とするのか？
なぜ、他のものと同じように、ろうそくの火で数えないのか？
もし、結果が常に描き直されるのであれば、何をもって最終結果とするのか？
なぜ他のものと同じように、ろうそくが終わるまでに数えないのか？
極値ではなく、値の幅 を教えるのです。
最終的には1次元配列の元の先生となります。
つまり、ポイントは、例えば同じマスクをコピーすることですが、リアルタイムで再描画することではありません（マスクは例えば、それは描画しません）。
基本的な理解でNSをあまり勉強していないが、疑問があり、相談できる人がいない。
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NSを使ったネットワークのトレーニングで、同じサンプル配列を得ることができますが、このサンプルが後でリアルタイムに再描画されないようにすることは可能でしょうか？
つまり、教師を使ってサンプルの値を重複して学習させ、この結果をリアルタイムで再描画するのでしょうか？
NSの奇妙な基本的理解、それからNSのトレーニングエラーの定義は何でしょうか？
答えはノーです。NSは常にあなたの理解に従って再描画されます。再描画しないデータで学習した場合でも、活性化関数やNSの構造を実験することができますが、それはまだNSの訓練の誤差に「停止」します - このエラーは、学習したNSの計算時に「再描画」します。
このように
NSの操作に関する奇妙な基本的な理解、そしてNSのトレーニングエラーの概念では何ですか？
答えはノーです、NSは常にあなたの定義によると、再描画しないデータで訓練された場合でも、あなたは活性化関数とNSの構造を試すことができますが、すべて同じ "NSを教えるのエラーで停止します" - このエラーは、訓練されたNSを計算するときに "再描画 "されます。
このように
学習誤差は、望ましいモデルと実際のモデルの出力の差である。
学習過程に関与していない新しいデータでモデルの精度を評価することはできない。
汎化誤差、つまりテストセットでのモデル誤差を使う方が良い。
つまり、こういうことです。
そのため、この作業をNSの力を借りて解決することが可能かどうかを知りたかったのです。
そして、この問題を解決できる可能性のあるモデルについて。
そうですね、過去の描画しない値の範囲をとって、このサンプルでネットワークを学習させればいいということでした。
既製のモデルを使ったトレーニングや、手動でモデルを構築するための専用のプログラムがあります。
問題は、どの機種がより適しているかということで、機種名ですが、そういう機種もあるのでしょう。
確かに誤差はあるかもしれませんが、それを最小限に抑えることは可能です。
他の参加者の意見も聞いてみる。
実データはどうなっている？
実際のデータではどうなんでしょうか？
プラスで引っ張っているように見えるが、まだ早い。金曜日にデモ口座で始めたばかりです。最低エントリートリガーを増やすことで、取引回数を減らし、質を向上させようと考えています。
黒字になりそうだが、まだ早い。金曜日にデモ口座で始めたばかりです。取引回数を減らし、質を向上させるために、最低エントリートリガーを増やそうと考えています。
これはTSじゃなくて屑だなw
黒字になりそうだが、まだ早い。金曜日にデモ口座で始めたばかりです。取引回数を減らし、質を向上させるために、最低エントリートリガーを増やそうと考えています。
これはガラクタであって、TSではないよ。
このような取引件数の少なさは、「聖杯」を認識するのに十分ではありません。解析結果と実測値の差はそれほど大きくはありません。