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 1523 1...151615171518151915201521152215231524152515261527152815291530...3399 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2019.08.02 07:49 #15221 興味深い内容の本 予測モデル: 探索、説明、デバッグ https://pbiecek.github.io/PM_VEE/ 最後に 、この本で 私たちが示していることをお伝えしたいと思います。 - 単一の観測値に対して、モデル予測に影響を与える特徴をどのように決定 するか。特に、ブレイクダウンプロット、セテリス・パリバス・プロファイル、ローカルモデル近似、あるいはシャプレー値のような予測を説明するために使用できる手法の理論と例を紹介する。 - その中で、完全に訓練された機械学習モデル全体を検証するために、いくつかの方法を用いています。特に、部分依存性プロット、変数重要度プロットなどのように、モデルの性能をグローバルに説明できる手法の理論や事例をレビューする。 - 重要な情報を素早く提示するために使用できるチャート。 - モデル比較のためのツールや 方法。 -RとPythonのメソッドの使い方を説明したコードスニペット です。 一方 、本書では、以下の点に着目していません。 - 特定の機種に 限定するものではありません。本技術はモデルに依存せず、モデル構造に関する仮定を一切持たない。 - データ探索このトピックについては、R for Data Sciencehttp://r4ds.had.co.nz/ や TODO など、非常に良い書籍があります。 - モデル構築の プロセスこのトピックに関する非常に良い本もあります。Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani著のAn Introduction to Statistical Learninghttp://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ または TODOを参照してください。 - モデル構築のための特別なツールは ありません。これらについては、例えば、Max KuhnとKjell JohnsonによるApplied Predictive Modeling（http://appliedpredictivemodeling.com/）で説明されています。 Predictive Models: Explore, Explain, and Debug Przemyslaw Biecek and Tomasz Burzykowskipbiecek.github.io This book introduces key concepts for exploration, explanation and visualization of complex predictive models. Maxim Dmitrievsky 2019.08.03 15:33 #15222 マキシム・ドミトリエフスキー 具体的なことは、自分の頭の中にあるのですが...今日は、最大エントロピーについて面白い研究をしています。 今日見た最大エントロピーに関する興味深い研究、入力を決定するためのエントロピーの使用方法（その2）、気に入りました。 私のに足りないのは、どうやらほとんど同じことを思いついたりもしましたが、うまく表現できませんでした。なんというか、理論に裏打ちされたものですね。 また、市場によって予想が異なることがわかるので、一山当てれば......どうでしょう。 https://robotwealth.com/shannon-entropy/ 記事の内容に戻ります。ジグザグでノイズをフィルタリングすれば、この方法でほぼ完璧に信号をクラスタリングすることができます。さらに、これは未来を示すようなもので、つまり値が前面に追加されるので、場合によってはジグザグのオーバーシュートを上書きすることができるのです。 上部の赤が買い、緑が売りです。 そして、ジグザグがないとこんな感じでした。 再描画をしないジグザグに代わるものは？1:-1のバイナリーシグナルが表示されるはずです。 Igor Makanu 2019.08.03 15:53 #15223 マキシム・ドミトリエフスキー 記事に戻るジグザグにノイズを除去すると、この方法でほぼ完璧に信号がクラスター化されます。さらに、これは未来を示すようなもので、つまり値が前面に追加されるので、場合によってはジグザグのオーバーシュートを上書きすることができるのです。 上部の赤が買い、緑が売りです。 そして、ジグザグがないとこんな感じでした。 再描画をしないジグザグに代わるものは？バイナリーシグナルは、1;-1アップ/ダウンを示すだろう何 こちらをお試しくださいhttps://www.mql5.com/ru/code/20143 確認方法がわからない、1-0信号を出したかった、だから気がついたのです。 Maxim Dmitrievsky 2019.08.03 15:56 #15224 イゴール・マカヌ これを試してみてくださいhttps://www.mql5.com/ru/code/20143 まあ、これもジグザグなので、最後に再描画します。そして、その作り方は間違っており、本来はこうであるべきです。 Igor Makanu 2019.08.03 15:58 #15225 マキシム・ドミトリエフスキー それもジグザグで、最後に再描画されますね。そして、間違った作り方は、こうなるはずです。 は常に最後が再描画されます。私のほぼZZを試してみてください - ほとんどというのは、それほど素敵ではないからですが、それはトップhttps://www.mql5.com/ru/forum/318267#comment_12508440 を再描画しないのです。 Maxim Dmitrievsky 2019.08.03 15:59 #15226 イゴール・マカヌ は常に最後が再描画されます。私のほぼZZを試してみてください - ほとんどは、それがきれいではありませんが、それはトップスを再描画しないので、https://www.mql5.com/ru/forum/318267#comment_12508440 ありがとうございます、拝見させていただきます。 Igor Makanu 2019.08.03 16:09 #15227 マキシム・ドミトリエフスキー ありがとうございます、チェックしてみます。 ここで、サブコノ+1および-1出力に書き直され、唯一のオンライン作品は、テストしていないが、私は問題なく考える方法 ファイル: ZigZagZZ_separate.mq5 4 kb Maxim Dmitrievsky 2019.08.03 16:15 #15228 イゴール・マカヌ サブコノで+1と-1を書き換えた、唯一オンラインがどう動くかテストしていないが、問題はないと思う 後日、両方をテストしてみます。こちらは、各バーが表示されればよく、極値だけ表示されるわけではありません Igor Makanu 2019.08.03 16:27 #15229 マキシム・ドミトリエフスキー 後で両方テストしてみます。こちらは極値だけでなく、すべてのバーを表示する必要があります。 ファイル: ZigZagZZ_separate_allbar.mq5 4 kb Maxim Dmitrievsky 2019.08.03 16:29 #15230 イゴール・マカヌ 素晴らしい、ありがとうございます。つまり、最後のバーまで描画し、その後の更新は必要ないのでしょうか？ 1...151615171518151915201521152215231524152515261527152815291530...3399 新しいコメント 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
興味深い内容の本
予測モデル: 探索、説明、デバッグ
https://pbiecek.github.io/PM_VEE/
最後に 、この本で 私たちが示していることをお伝えしたいと思います。
- 単一の観測値に対して、モデル予測に影響を与える特徴をどのように決定 するか。特に、ブレイクダウンプロット、セテリス・パリバス・プロファイル、ローカルモデル近似、あるいはシャプレー値のような予測を説明するために使用できる手法の理論と例を紹介する。
- その中で、完全に訓練された機械学習モデル全体を検証するために、いくつかの方法を用いています。特に、部分依存性プロット、変数重要度プロットなどのように、モデルの性能をグローバルに説明できる手法の理論や事例をレビューする。
- 重要な情報を素早く提示するために使用できるチャート。
- モデル比較のためのツールや 方法。
-RとPythonのメソッドの使い方を説明したコードスニペット です。
一方 、本書では、以下の点に着目していません。
- 特定の機種に 限定するものではありません。本技術はモデルに依存せず、モデル構造に関する仮定を一切持たない。
- データ探索このトピックについては、R for Data Sciencehttp://r4ds.had.co.nz/ や TODO など、非常に良い書籍があります。
- モデル構築の プロセスこのトピックに関する非常に良い本もあります。Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani著のAn Introduction to Statistical Learninghttp://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ または TODOを参照してください。
- モデル構築のための特別なツールは ありません。これらについては、例えば、Max KuhnとKjell JohnsonによるApplied Predictive Modeling（http://appliedpredictivemodeling.com/）で説明されています。
具体的なことは、自分の頭の中にあるのですが...今日は、最大エントロピーについて面白い研究をしています。
今日見た最大エントロピーに関する興味深い研究、入力を決定するためのエントロピーの使用方法（その2）、気に入りました。
私のに足りないのは、どうやらほとんど同じことを思いついたりもしましたが、うまく表現できませんでした。なんというか、理論に裏打ちされたものですね。
また、市場によって予想が異なることがわかるので、一山当てれば......どうでしょう。
https://robotwealth.com/shannon-entropy/
記事の内容に戻ります。ジグザグでノイズをフィルタリングすれば、この方法でほぼ完璧に信号をクラスタリングすることができます。さらに、これは未来を示すようなもので、つまり値が前面に追加されるので、場合によってはジグザグのオーバーシュートを上書きすることができるのです。
上部の赤が買い、緑が売りです。
そして、ジグザグがないとこんな感じでした。
再描画をしないジグザグに代わるものは？1:-1のバイナリーシグナルが表示されるはずです。
記事に戻るジグザグにノイズを除去すると、この方法でほぼ完璧に信号がクラスター化されます。さらに、これは未来を示すようなもので、つまり値が前面に追加されるので、場合によってはジグザグのオーバーシュートを上書きすることができるのです。
上部の赤が買い、緑が売りです。
そして、ジグザグがないとこんな感じでした。
再描画をしないジグザグに代わるものは？バイナリーシグナルは、1;-1アップ/ダウンを示すだろう何
こちらをお試しくださいhttps://www.mql5.com/ru/code/20143
確認方法がわからない、1-0信号を出したかった、だから気がついたのです。
これを試してみてくださいhttps://www.mql5.com/ru/code/20143
まあ、これもジグザグなので、最後に再描画します。そして、その作り方は間違っており、本来はこうであるべきです。
それもジグザグで、最後に再描画されますね。そして、間違った作り方は、こうなるはずです。
は常に最後が再描画されます。私のほぼZZを試してみてください - ほとんどというのは、それほど素敵ではないからですが、それはトップhttps://www.mql5.com/ru/forum/318267#comment_12508440 を再描画しないのです。
は常に最後が再描画されます。私のほぼZZを試してみてください - ほとんどは、それがきれいではありませんが、それはトップスを再描画しないので、https://www.mql5.com/ru/forum/318267#comment_12508440
ありがとうございます、拝見させていただきます。
ありがとうございます、チェックしてみます。
ここで、サブコノ+1および-1出力に書き直され、唯一のオンライン作品は、テストしていないが、私は問題なく考える方法
サブコノで+1と-1を書き換えた、唯一オンラインがどう動くかテストしていないが、問題はないと思う
後日、両方をテストしてみます。こちらは、各バーが表示されればよく、極値だけ表示されるわけではありません
後で両方テストしてみます。こちらは極値だけでなく、すべてのバーを表示する必要があります。
素晴らしい、ありがとうございます。つまり、最後のバーまで描画し、その後の更新は必要ないのでしょうか？