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 1529 1...152215231524152515261527152815291530153115321533153415351536...3399 新しいコメント Igor Makanu 2019.08.26 12:18 #15281 マキシム・ドミトリエフスキー 正弦波を例にして ふむ私はグリッドが欲しいのですが、非線形ステップで、多項式でステップを見つけたいので、オプティマイザで多項式を探します（設定の多項式係数）。 )))) Maxim Dmitrievsky 2019.08.26 12:20 #15282 イゴール・マカヌ ふむ私はグリッドが欲しいのですが、非線形ステップで、多項式でステップを見つけたいので、オプティマイザで多項式を探します（設定の多項式係数）。 )))) ちなみに、ファジーロジックを使った最適化は簡単で、私の中では最も簡単で効果的な方法です。スピードと結果の解釈のしやすさの点で:)グリッドでもなんでも好きなように作ればいいんです。 ファジーロジックで曲線を近似する方法については、以下の記事がよかったです。https://towardsdatascience.com/a-short-tutorial-on-fuzzy-time-series-part-iii-69445dff83fb Vladimir Suslov 2019.08.26 19:53 #15283 イゴール・マカヌ ふむ私はグリッドが欲しいのですが、非線形ステップで、多項式でステップを見つけたいので、オプティマイザで多項式を探します（設定の多項式係数）。 )))) 多項式は必要ない 利益がマイナスになればステップを下げればよいのです。 if (pips < 0) {. step *= Math.Exp(pips / Kstep); } ここで、Kstepは200...2000です。 heyose 2019.08.29 12:52 #15284 こんにちは）アルゴトレーディングに関連していくつか質問させてください。私自身はPython/Goの開発者ですが、トレーディングの知識はテクニカル分析やローソク足分析の本を2、3冊読むレベルです。 正規化された指標データと、何らかのパターンの存在を示すマーカーを入力する、ニューラルネットワークに基づくアルゴリズムの開発に着手する意味はあるのでしょうか。 もう一つのアイデアは、複数のニューラルネットワークをカテゴリー（指標の種類や パターンなど）に分けてシステムを作り、それらのニューラルネットワークの出力を最後のニューラルネットワークに通して、判断を下すというものでしょうか。 2016年のこのフォーラムのスレッドを振り返って、「Random Forest」アルゴリズムの成功についてお聞きしたいと思います。 このような質問をするのは気が引けるし、すでに解決済みなのですが、回答が欲しいです。 ありがとうございました。） Aliaksandr Hryshyn 2019.08.29 14:25 #15285 ヘイオース こんにちは）アルゴトレーディングに関連していくつか質問させてください。私自身はPython/Goの開発者ですが、トレーディングの知識はテクニカル分析やローソク足分析の本を2、3冊読んだことがあるくらいのレベルです。 正規化された指標データと、何らかのパターンの存在を示すマーカーを入力する、ニューラルネットワークに基づくアルゴリズムの開発に着手する意味はあるのでしょうか。 もう一つのアイデアは、複数のニューラルネットワークをカテゴリー（指標の種類や パターンなど）に分けてシステムを作り、それらのニューラルネットワークの出力を最後のニューラルネットワークに渡して判断することでしょうか。 2016年に遡る本フォーラムのスレッドを振り返りながら、Random Forestアルゴリズムの成功についてお聞きしたいと思います。 このような質問をするのは気が引けるし、すでに解決済みなのですが、回答が欲しいです。 ありがとうございました。） こんにちは）。グレイルシーカーズクラブへようこそ))。 主な問題は、モデルを過去のデータに「適合」させることです。あとは資金管理、モデル選択、プログラミングなど、こちらが楽ですね。統計学は、あなたにとって便利なものです。 また、ニューラルネットワークについては、足場作りは十分可能ですが、問題は適切なアプリケーションかどうか...。 Maxim Dmitrievsky 2019.08.30 05:06 #15286 ヘイオース こんにちは）アルゴトレーディングについていくつか質問させてください。私自身はPython/Goの開発者ですが、トレーディングの知識はテクニカル分析やローソク足分析の本を2、3冊読んだことがあるくらいのレベルです。 正規化された指標データと、何らかのパターンの存在を示すマーカーを入力する、ニューラルネットワークに基づくアルゴリズムの開発に着手する意味はあるのでしょうか。 もう一つのアイデアは、複数のニューラルネットワークをカテゴリー（指標の種類や パターンなど）に分けてシステムを作り、それらのニューラルネットワークの出力を最後のニューラルネットワークに渡して判断することでしょうか。 2016年に遡る本フォーラムのスレッドを振り返りながら、Random Forestアルゴリズムの成功についてお聞きしたいと思います。 このような質問をするのは気が引けるし、すでに解決済みなのですが、回答が欲しいです。 ありがとうございました。） 森はパターンがわからないと指標が取れないだけです。そこでクロスバリデーションやアーリーストップなど、より新しいもの、よりクールなものでブーストしてみるとよいでしょう。ニューラルネットワークに賭けるのもあまり意味がありません。それほど多くの指標を見つけることはできませんが、互いに相関があるでしょう。商品（通貨ペアなど）のオーバーサンプリングに重点を置いていること。クリプトも意味がある、FXペアのような効果はない。暗号の場合は、裁定取引とカップで遊ぶことができます。 Женя 2019.08.30 15:00 #15287 ヒョース 正規化された指標データと、何らかのパターンの存在を示すマーカーが入る、ニューラルネットワークをベースにしたアルゴリズムの開発に着手するポイントはありますか？ その意味するところは、人それぞれです。もしあなたが天職のコーダー・リサーチャーなら、実際、これは非常に面白い作業で、それをやり通せば、後で自慢することができますが、「インターネットでお金を稼ぐ」試みとしては、残念ながら、うまくいかないでしょう、少なくともあなたが思うほど早くは。あなたが天才なら、1万時間、あるいは2万時間かかるかもしれませんが...ほとんどの場合、決して（！）。が、ほとんどないだろう(( ヒョース もう一つのアイデアは、分類（指標の種類、パターンなど）される多くのニューラルネットワークのシステムを作り、これらのニューラルネットワークの出力を最後のニューラルネットワークに通して判断させることでしょうか。 スタッキングを考案されましたが、問題はアルゴリズムではなくデータにあります。アルゴで利益を上げるには、もっともっと良いデータが必要なのです。 ヒョース2016年に遡るこのフォーラムの枝を振り返り、「Random Forest」アルゴリズムの成功についてお伺いしたいと思います。 ランダムフォレストは、ほとんどのタスクで最も効果的な機械学習アルゴリズムの1つです。場合によっては、ブースティングやその組み合わせ「boobag、bagbu」でさらに数％の割合で得ることができますが、やはりデータが重要で、それにはコストがかかり、アルゴリズム学習に適した量と質のデータを集めることも別のタスクです。 Mihail Marchukajtes 2019.09.01 00:09 #15288 ヒョース こんにちは）アルゴトレーディングについていくつか質問させてください。私自身はPython/Goの開発者ですが、トレーディングの知識はテクニカル分析やローソク足分析の本を2、3冊読んだことがあるくらいのレベルです。 正規化された指標データと、何らかのパターンの存在を示すマーカーを入力する、ニューラルネットワークに基づくアルゴリズムの開発に着手する意味はあるのでしょうか。 もう一つのアイデアは、複数のニューラルネットワークをカテゴリー（指標の種類や パターンなど）に分けてシステムを作り、それらのニューラルネットワークの出力を最後のニューラルネットワークに渡して判断することでしょうか。 2016年に遡る本フォーラムのスレッドを振り返りながら、Random Forestアルゴリズムの成功についてお聞きしたいと思います。 このような質問をするのは気が引けるし、すでに解決済みなのですが、回答が欲しいです。 ありがとうございました。） 私は、トレーディングネットワークにとても満足しています。15年間探し続けましたが、見つけたときには、週に2時間以上は使っていませんでした。EAの最適化とそれに関連するすべてのことを意味しています。もしあなたがPythonの開発者なら、他の開発者と同じように、自分が働こうとしている領域を徹底的に勉強することをお勧めします。Pythonの開発者なら、自分が働くことになるドメインを徹底的に勉強しなければなりません。 市場は相場だけではありません、市場は主に人です！！ なんていい考えでしょう。 Mihail Marchukajtes 2019.09.01 00:13 #15289 テーマの続きです。出来上がったモデルの成否は、入力データに50％左右される。そして、今のところ、私の成功の理由は何なのかという疑問は解決されていない。正しく選ばれたデータか、レシェトワのオプティマイザーが奇跡を起こす。問題は、データが足りない、アレイの巨人が見えると文句を言う人たちがいたことです。さて、NSがトレーニングできるようにするには、何枚の記録が必要なのか、教えてください。いくらだ！！！！？ Maxim Dmitrievsky 2019.09.01 04:10 #15290 ミハイル・マルキュカイツ そして今のところ、何が私の成功の理由なのか、疑問が残っている。 幸せになるのに理由はいらない 1...152215231524152515261527152815291530153115321533153415351536...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
正弦波を例にして
ふむ私はグリッドが欲しいのですが、非線形ステップで、多項式でステップを見つけたいので、オプティマイザで多項式を探します（設定の多項式係数）。
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ふむ私はグリッドが欲しいのですが、非線形ステップで、多項式でステップを見つけたいので、オプティマイザで多項式を探します（設定の多項式係数）。
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ちなみに、ファジーロジックを使った最適化は簡単で、私の中では最も簡単で効果的な方法です。スピードと結果の解釈のしやすさの点で:)グリッドでもなんでも好きなように作ればいいんです。
ファジーロジックで曲線を近似する方法については、以下の記事がよかったです。https://towardsdatascience.com/a-short-tutorial-on-fuzzy-time-series-part-iii-69445dff83fb
ふむ私はグリッドが欲しいのですが、非線形ステップで、多項式でステップを見つけたいので、オプティマイザで多項式を探します（設定の多項式係数）。
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多項式は必要ない
利益がマイナスになればステップを下げればよいのです。
if (pips < 0) {.
step *= Math.Exp(pips / Kstep);
}
正規化された指標データと、何らかのパターンの存在を示すマーカーを入力する、ニューラルネットワークに基づくアルゴリズムの開発に着手する意味はあるのでしょうか。
もう一つのアイデアは、複数のニューラルネットワークをカテゴリー（指標の種類や パターンなど）に分けてシステムを作り、それらのニューラルネットワークの出力を最後のニューラルネットワークに通して、判断を下すというものでしょうか。
2016年のこのフォーラムのスレッドを振り返って、「Random Forest」アルゴリズムの成功についてお聞きしたいと思います。
このような質問をするのは気が引けるし、すでに解決済みなのですが、回答が欲しいです。
ありがとうございました。）
こんにちは）アルゴトレーディングに関連していくつか質問させてください。私自身はPython/Goの開発者ですが、トレーディングの知識はテクニカル分析やローソク足分析の本を2、3冊読んだことがあるくらいのレベルです。
正規化された指標データと、何らかのパターンの存在を示すマーカーを入力する、ニューラルネットワークに基づくアルゴリズムの開発に着手する意味はあるのでしょうか。
もう一つのアイデアは、複数のニューラルネットワークをカテゴリー（指標の種類や パターンなど）に分けてシステムを作り、それらのニューラルネットワークの出力を最後のニューラルネットワークに渡して判断することでしょうか。
2016年に遡る本フォーラムのスレッドを振り返りながら、Random Forestアルゴリズムの成功についてお聞きしたいと思います。
このような質問をするのは気が引けるし、すでに解決済みなのですが、回答が欲しいです。
ありがとうございました。）
こんにちは）。グレイルシーカーズクラブへようこそ))。
主な問題は、モデルを過去のデータに「適合」させることです。あとは資金管理、モデル選択、プログラミングなど、こちらが楽ですね。統計学は、あなたにとって便利なものです。
また、ニューラルネットワークについては、足場作りは十分可能ですが、問題は適切なアプリケーションかどうか...。
こんにちは）アルゴトレーディングについていくつか質問させてください。私自身はPython/Goの開発者ですが、トレーディングの知識はテクニカル分析やローソク足分析の本を2、3冊読んだことがあるくらいのレベルです。
正規化された指標データと、何らかのパターンの存在を示すマーカーを入力する、ニューラルネットワークに基づくアルゴリズムの開発に着手する意味はあるのでしょうか。
もう一つのアイデアは、複数のニューラルネットワークをカテゴリー（指標の種類や パターンなど）に分けてシステムを作り、それらのニューラルネットワークの出力を最後のニューラルネットワークに渡して判断することでしょうか。
2016年に遡る本フォーラムのスレッドを振り返りながら、Random Forestアルゴリズムの成功についてお聞きしたいと思います。
このような質問をするのは気が引けるし、すでに解決済みなのですが、回答が欲しいです。
ありがとうございました。）
森はパターンがわからないと指標が取れないだけです。そこでクロスバリデーションやアーリーストップなど、より新しいもの、よりクールなものでブーストしてみるとよいでしょう。ニューラルネットワークに賭けるのもあまり意味がありません。それほど多くの指標を見つけることはできませんが、互いに相関があるでしょう。商品（通貨ペアなど）のオーバーサンプリングに重点を置いていること。クリプトも意味がある、FXペアのような効果はない。暗号の場合は、裁定取引とカップで遊ぶことができます。
正規化された指標データと、何らかのパターンの存在を示すマーカーが入る、ニューラルネットワークをベースにしたアルゴリズムの開発に着手するポイントはありますか？
その意味するところは、人それぞれです。もしあなたが天職のコーダー・リサーチャーなら、実際、これは非常に面白い作業で、それをやり通せば、後で自慢することができますが、「インターネットでお金を稼ぐ」試みとしては、残念ながら、うまくいかないでしょう、少なくともあなたが思うほど早くは。あなたが天才なら、1万時間、あるいは2万時間かかるかもしれませんが...ほとんどの場合、決して（！）。が、ほとんどないだろう((
もう一つのアイデアは、分類（指標の種類、パターンなど）される多くのニューラルネットワークのシステムを作り、これらのニューラルネットワークの出力を最後のニューラルネットワークに通して判断させることでしょうか。
スタッキングを考案されましたが、問題はアルゴリズムではなくデータにあります。アルゴで利益を上げるには、もっともっと良いデータが必要なのです。
2016年に遡るこのフォーラムの枝を振り返り、「Random Forest」アルゴリズムの成功についてお伺いしたいと思います。
ランダムフォレストは、ほとんどのタスクで最も効果的な機械学習アルゴリズムの1つです。場合によっては、ブースティングやその組み合わせ「boobag、bagbu」でさらに数％の割合で得ることができますが、やはりデータが重要で、それにはコストがかかり、アルゴリズム学習に適した量と質のデータを集めることも別のタスクです。
こんにちは）アルゴトレーディングについていくつか質問させてください。私自身はPython/Goの開発者ですが、トレーディングの知識はテクニカル分析やローソク足分析の本を2、3冊読んだことがあるくらいのレベルです。
正規化された指標データと、何らかのパターンの存在を示すマーカーを入力する、ニューラルネットワークに基づくアルゴリズムの開発に着手する意味はあるのでしょうか。
もう一つのアイデアは、複数のニューラルネットワークをカテゴリー（指標の種類や パターンなど）に分けてシステムを作り、それらのニューラルネットワークの出力を最後のニューラルネットワークに渡して判断することでしょうか。
2016年に遡る本フォーラムのスレッドを振り返りながら、Random Forestアルゴリズムの成功についてお聞きしたいと思います。
このような質問をするのは気が引けるし、すでに解決済みなのですが、回答が欲しいです。
ありがとうございました。）
私は、トレーディングネットワークにとても満足しています。15年間探し続けましたが、見つけたときには、週に2時間以上は使っていませんでした。EAの最適化とそれに関連するすべてのことを意味しています。もしあなたがPythonの開発者なら、他の開発者と同じように、自分が働こうとしている領域を徹底的に勉強することをお勧めします。Pythonの開発者なら、自分が働くことになるドメインを徹底的に勉強しなければなりません。 市場は相場だけではありません、市場は主に人です！！ なんていい考えでしょう。
そして今のところ、何が私の成功の理由なのか、疑問が残っている。