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 16 1...91011121314151617181920212223...3399 新しいコメント 削除済み 2016.06.16 06:58 #151 アレクセイ・ブルナコフ 金融BPの場合、パターン、つまり利用可能な時間枠全体における BPの均一な挙動を区別する必要があります。 バカな発言。1年前のEURUSDと今のEURUSDは、同じ名前の別のBPです。 Alexey Burnakov 2016.06.16 07:08 #152 皆さん、私のEAを添付します。Rシステムとの情報の送受信のロジックを示しています。動作させるためには、ここからライブラリをコピーする必要があります: https://www.mql5.com/en/code/11112mt4R.mqhというファイルに指示があります。 mt4R for new MQL4 投票: 172014.02.06miccllywww.mql5.com mt4R, modified for supporting new MQL4 ファイル: ml_01.mq4 6 kb Alexey Burnakov 2016.06.16 07:09 #153 アントン・ズベレフ 愚かな主張だ。1年前のEURUSDと今のEURUSDは、同じ名前の別のGPです。冒涜的な行為。EURUSDで持ちこたえないEAが1年サンプル切れで負けている場合、パターンが見つかっていないということです。あなたはノイズを取引している。 リンゴとオレンジの比較は、もちろん他の作業でも有効ですが、あなたは明らかにマーケットでこれらの果物を見分ける方法を知らないようです。 СанСаныч Фоменко 2016.06.16 07:15 #154 アントン・ズベレフ一つのBPで 相関性を見出したいのでしょう。そして、そのBPの中に常に存在 しなければならない相互関係を見つけたいのです。この2つの状況（太字）は、はっきり言っておかしいと思うのですが......。太字で強調されている通りです。このスレッドにいる何人かの人は、まさにこの問題を解決しようとしているのに、あなたにとっては不思議なことなのでしょう。さらに、これらの問題を解決するための知識集約的なツールは、私たちよりも前にたくさん発明され、実装されているため、このスレッドでは私たちだけが世界一ではありません。だから1.出ずっぱり である これは、モデルの再トレーニング（オーバーフィット）の問題である。当社のモデルが、利用可能な過去のデータから、将来発生することが保証されているいくつかのパターンを特定できた場合、当社はいつでもお客様のプレゼンスを 得ることができます。これは、ターゲット変数に関連する予測因子でモデルを構築することで実現できる。ここでは、「主成分」（かなり古いツールです）と呼ばれるツールを使って、将来、利用可能な過去のデータに見られるのと同じパターンを持つ予測因子から、ゴミ（ノイズ）をふるい落とすことができます。2.1つのBPで 相関を見つけたい場合相関関係を見つけるために、さまざまなアイデアを持つ、かなり大規模なツールが存在します。ここでは、NS、より具体的にはnnetについて説明します。私の経験では、これは最も効果の低いアルゴリズムです。はるかに効果的で、最も重要なのは、性能の高い順に、ada、randonforest、SVMである。一番分かりやすいようにランダンフォレストを取り上げましょう。 どのような考え方ですか？ 例えば、予測変数の値がある場合、アルゴリズムに「買い」と「売り」を予測するように教えます。このアルゴリズムは、1つのバーに属する予測値の組み合わせであるツリーを構築する。1本の木は「買い」、もう1本は「売り」を予測します。約5000本のバーを入力すると、アルゴリズムは200〜300本の木の品種を見つけることができます。さらにバーの数を増やしても、木の本数は増えません。ステップ1の問題を解くと、結果として得られるモデルは、過去のデータとほぼ同じ誤差で未来を予測することになる。 削除済み 2016.06.16 08:42 #155 アレクセイ・ブルナコフサンサニッチ・フォメンコ 経験を積んだ理論家にとっては、あとは実践での活躍を祈るばかりである。 Alexey Burnakov 2016.06.16 08:51 #156 アントン・ズベレフ 経験のある理論家にとっては、実践での幸運を祈るしかない。ありがとう、ダーリン。私たちも数年間、練習を積んできました。だから、理論に頼ったのです。あなたはまだ真実の粒を掴んでいないだけなのです。あなたも頑張ってください。 TheXpert 2016.06.16 08:53 #157 Dr.トレーダー 最初のレッスンは、データ解析というより、まさにこのフレームワークのチュートリアルのような感じです。しかし、プレゼンターは適切で、他の多くの役に立たないトレーニングにありがちな「私はFXのグルです、あなたの目を開かせて何百万も稼がせます」というようなことはなく、最後まで適切なことを話してくれるだろうという期待を抱かせる。それは不屈の精神であり、そこには絶対に嘘はない。Pandasはデータマイニングのための最も一般的なライブラリの1つのようですが、python自体は幅広いタスクに対応する非常に便利な言語です。儲かる取引は、教えてもらえない。データを取得し、その上でモデルを構築し、モデルの結果を評価する方法を教えてくれるそうです。 Alexey Burnakov 2016.06.16 09:07 #158 コンビナート です。それは不屈の精神であり、そこには絶対に嘘はない。Pandasはデータマイニングのための最も一般的なライブラリの1つで、Python自体も幅広いタスクに対応する非常に便利な言語です。儲かるトレードを教える人はいない。データを取得し、その上でモデルを構築し、モデルの結果を評価する方法を教えるそうです。 同意見です。業界に参入し、Pythonを学ぶためのコースです。 СанСаныч Фоменко 2016.06.16 09:45 #159 アントン・ズベレフ 経験を積んだ理論家たちは、実践での幸運を祈るばかりだ。私の株式投機の体験は、ボロヴォイからの小切手から始まった。その前に、さらに20年間、不動産部門に投資していました。チェキで生まれたのか？ mytarmailS 2016.06.16 09:47 #160 アントン・ズベレフそういう会話はやめましょう。ここで学び、経験を共有する人たちは、お互いに助け合おうとしているのに、あなたは自分は愚かで、私は何でも知っているという立場に立っている)あなたが何を考え、何を正しいと思うのか、それを理解する手助けをしてほしい。ただBPを与えるだけでは不十分で、情報を圧縮し、良い判断を妨げる不必要なものを捨てる必要がある、理想的には0か1のそれらの買い/売り、すなわち、に同意します。10個のインディケータ（私は信じていませんが）があり、そのうちの9個をフィルタリングしてRSIだけを残したとすると、このインディケータには範囲があり、-70から70までの値では機能しないことが判明したので、圧縮する必要があるなど、十分とは言えません。.問題は、どうやるか？ という思いはあるのですが、まだそのようなセレクタを実装するほどの知識はありません...。私の最初の試みはずっと前にあった、私は現在の価格から戻ってループし、過去にほぼ同じ状況を検索し、これらの状況は、彼らが判明した方法、例えば、私は現在の状況を持って、それのために過去8アナログで10類似が判明した価格の上昇、2秋に終了したので、それが成長するだろう......しかし、恐ろしいことに）、その逆で、このような場面では非常に頻繁に強く買い方向にバイアスがかかって下落し、その後、1ティックずつ再試行されることが多いことが判明しました・・・。そこで、このような指標を作り、すべての買値の累計と利益の累計を取り、その差を作り、いくつかの指標を得ました。これを価格と比較すると、ほぼ反対方向に動くことがわかり、相関は-0.7から-0.9でした。だから簡単に言うと、市場は自分の統計に反するもので、これは考えて再考すべきもの です 1...91011121314151617181920212223...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
金融BPの場合、パターン、つまり利用可能な時間枠全体における BPの均一な挙動を区別する必要があります。
皆さん、私のEAを添付します。Rシステムとの情報の送受信のロジックを示しています。
動作させるためには、ここからライブラリをコピーする必要があります: https://www.mql5.com/en/code/11112
mt4R.mqhというファイルに指示があります。
愚かな主張だ。1年前のEURUSDと今のEURUSDは、同じ名前の別のGPです。
冒涜的な行為。EURUSDで持ちこたえないEAが1年サンプル切れで負けている場合、パターンが見つかっていないということです。あなたはノイズを取引している。
リンゴとオレンジの比較は、もちろん他の作業でも有効ですが、あなたは明らかにマーケットでこれらの果物を見分ける方法を知らないようです。一つのBPで 相関性を見出したいのでしょう。そして、そのBPの中に常に存在 しなければならない相互関係を見つけたいのです。
この2つの状況（太字）は、はっきり言っておかしいと思うのですが......。
太字で強調されている通りです。このスレッドにいる何人かの人は、まさにこの問題を解決しようとしているのに、あなたにとっては不思議なことなのでしょう。さらに、これらの問題を解決するための知識集約的なツールは、私たちよりも前にたくさん発明され、実装されているため、このスレッドでは私たちだけが世界一ではありません。
だから
1.出ずっぱり である
これは、モデルの再トレーニング（オーバーフィット）の問題である。当社のモデルが、利用可能な過去のデータから、将来発生することが保証されているいくつかのパターンを特定できた場合、当社はいつでもお客様のプレゼンスを 得ることができます。これは、ターゲット変数に関連する予測因子でモデルを構築することで実現できる。ここでは、「主成分」（かなり古いツールです）と呼ばれるツールを使って、将来、利用可能な過去のデータに見られるのと同じパターンを持つ予測因子から、ゴミ（ノイズ）をふるい落とすことができます。
2.1つのBPで 相関を見つけたい場合
相関関係を見つけるために、さまざまなアイデアを持つ、かなり大規模なツールが存在します。ここでは、NS、より具体的にはnnetについて説明します。私の経験では、これは最も効果の低いアルゴリズムです。はるかに効果的で、最も重要なのは、性能の高い順に、ada、randonforest、SVMである。
一番分かりやすいようにランダンフォレストを取り上げましょう。
どのような考え方ですか？
例えば、予測変数の値がある場合、アルゴリズムに「買い」と「売り」を予測するように教えます。このアルゴリズムは、1つのバーに属する予測値の組み合わせであるツリーを構築する。1本の木は「買い」、もう1本は「売り」を予測します。約5000本のバーを入力すると、アルゴリズムは200〜300本の木の品種を見つけることができます。さらにバーの数を増やしても、木の本数は増えません。ステップ1の問題を解くと、結果として得られるモデルは、過去のデータとほぼ同じ誤差で未来を予測することになる。
経験のある理論家にとっては、実践での幸運を祈るしかない。
ありがとう、ダーリン。
私たちも数年間、練習を積んできました。だから、理論に頼ったのです。あなたはまだ真実の粒を掴んでいないだけなのです。あなたも頑張ってください。
最初のレッスンは、データ解析というより、まさにこのフレームワークのチュートリアルのような感じです。しかし、プレゼンターは適切で、他の多くの役に立たないトレーニングにありがちな「私はFXのグルです、あなたの目を開かせて何百万も稼がせます」というようなことはなく、最後まで適切なことを話してくれるだろうという期待を抱かせる。
それは不屈の精神であり、そこには絶対に嘘はない。
Pandasはデータマイニングのための最も一般的なライブラリの1つのようですが、python自体は幅広いタスクに対応する非常に便利な言語です。
儲かる取引は、教えてもらえない。データを取得し、その上でモデルを構築し、モデルの結果を評価する方法を教えてくれるそうです。
それは不屈の精神であり、そこには絶対に嘘はない。
Pandasはデータマイニングのための最も一般的なライブラリの1つで、Python自体も幅広いタスクに対応する非常に便利な言語です。
儲かるトレードを教える人はいない。データを取得し、その上でモデルを構築し、モデルの結果を評価する方法を教えるそうです。
経験を積んだ理論家たちは、実践での幸運を祈るばかりだ。
私の株式投機の体験は、ボロヴォイからの小切手から始まった。その前に、さらに20年間、不動産部門に投資していました。
チェキで生まれたのか？
アントン・ズベレフ
そういう会話はやめましょう。ここで学び、経験を共有する人たちは、お互いに助け合おうとしているのに、あなたは自分は愚かで、私は何でも知っているという立場に立っている)あなたが何を考え、何を正しいと思うのか、それを理解する手助けをしてほしい。
ただBPを与えるだけでは不十分で、情報を圧縮し、良い判断を妨げる不必要なものを捨てる必要がある、理想的には0か1のそれらの買い/売り、すなわち、に同意します。10個のインディケータ（私は信じていませんが）があり、そのうちの9個をフィルタリングしてRSIだけを残したとすると、このインディケータには範囲があり、-70から70までの値では機能しないことが判明したので、圧縮する必要があるなど、十分とは言えません。.問題は、どうやるか？
という思いはあるのですが、まだそのようなセレクタを実装するほどの知識はありません...。
私の最初の試みはずっと前にあった、私は現在の価格から戻ってループし、過去にほぼ同じ状況を検索し、これらの状況は、彼らが判明した方法、例えば、私は現在の状況を持って、それのために過去8アナログで10類似が判明した価格の上昇、2秋に終了したので、それが成長するだろう......しかし、恐ろしいことに）、その逆で、このような場面では非常に頻繁に強く買い方向にバイアスがかかって下落し、その後、1ティックずつ再試行されることが多いことが判明しました・・・。
そこで、このような指標を作り、すべての買値の累計と利益の累計を取り、その差を作り、いくつかの指標を得ました。これを価格と比較すると、ほぼ反対方向に動くことがわかり、相関は-0.7から-0.9でした。だから簡単に言うと、市場は自分の統計に反するもので、これは考えて再考すべきもの です