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 160 1...153154155156157158159160161162163164165166167...3399 新しいコメント toxic 2016.10.13 08:17 #1591 ディミトリ10%はデポジットロードです。1000ドルの預金がある場合、それを10％積み上げる、つまり100ドルの取引を開始します。注意：ブローカーやコーチが提供するレバレッジによって、10,000ドル（1：100）、5,000ドル（1：50）、20,000ドル（1：200）と異なるロットを購入することができます。追伸：ファッカーベイビー.........。うーん、そろそろ「突破口」が見えてきて、すべてが「預金増額で全力プレイ、負けたら倍返し」になりそうな予感...ヒーヒー。ブローカーについては、彼らは高いレバレッジを持っているかもしれませんし、トレンドフォローのものは低いレバレッジを持っているかもしれませんが、カモ以外の人はほとんどポートフォリオの1つの取引に資本の2〜3％以上のリスクを負いません。ポートフォリオは、数百のポジションを持っており、3分の2以上ロードされているかもしれませんが、理論的にも彼らは突然資本の10％を超える引き出しを許可してはいけません、それは無意味です、これは賭け事キッチンのプロパガンダです、「預金の最適化」と同様のたわごとについて。 mytarmailS 2016.10.14 08:08 #1592 mytarmailS:ありがとうございます。しかし、スクリプトは私が考えていたようには動作せず、レベルは最初の方法よりもさらに低くなっています...。王道の価格に縛られることなく、こんなことができるんだ、と思いました。しかし、価格スケールを丸めるだけで、例えば、1ピップの最小の動きがあり、20ピップという最小の動きをしますが、20ピップの動きには、その20ピップの範囲内にあった出来高の合計が含まれています.........。むしろ描かないと、一言も理解できない。図のリンクはこちらです。http://prntscr.com/ct8kgg10回試しました ティックチャート以外では無理なんじゃないでしょうか？ sibirqk 2016.10.16 16:54 #1593 SanSanychは、学習と再教育のバランスについて尋ねていたのだと思います。リンク先では、ベイズ確率に基づく興味深いアイデアを語っています。https://postnauka.ru/video/55303 Построение сложных вероятностных моделей postnauka.ru Математик Дмитрий Ветров о теореме Байеса, целях машинного обучения и сложных вероятностных моделях СанСаныч Фоменко 2016.10.16 19:42 #1594 sibirqkSanSanychは、学習と再教育のバランスについて質問したのだと思います。このリンク先では、ベイズ確率に基づく興味深いアイデアを紹介しています。https://postnauka.ru/video/55303ありがとうございます、読ませていただきました。著者は楽観的すぎると思う。過学習の問題は、原理的に解決できない。実は「過学習」は、そのような科学の方法論的な問題なのである。科学はすべて、ある一つの現象をある程度正確に記述し、他方で、類似した現象の十分広い範囲をカバーするような、一般化できる規則性を見つけることを目的としている。ニュートンの重力の法則を考えてみよう。 国内では、鋼球をはじめ、比重の大きい小型の物質であれば、かなり正確に動作する。しかし、ポプラの毛羽立ちに対しては、まったく効果がありません。この法律の境界線はどこにあるのでしょうか？金融市場に適用される機械学習モデルについては、私はこのスレッドでそのような境界線を定式化しました：ターゲット変数に対する予測変数は、ターゲット変数に「関連する」ものだけを使用すべきです。ベイズ的アプローチは「関連性」に適用できるのか？どうだろう。しかし、私の処方は決して啓示ではないことをお断りしておきます。統計学では、「ゴミを入れ、ゴミを出す」が基本である。しかし、問題は、統計学で「関係がある」と定義する際に、常に何らかの意味を持つ「相関」という概念に頼っていることです。そして、「相関がない」なんてことはないのです。だから「関係がある」と書いているのですが、これは必然的に「関係がない」という意味を持ち、さらに何らかの質的グラデーションを持たなければならないのです。機械モデリングにおいてオーバーフィッティングに対処する最も一般的な方法として、粗視化の原則がある。多項式を取り出し、その次数を増やすことでフィッティングの誤差を小さくする。例えば5％という誤差が出るんです。モデルが粗くなり、誤差も大きくなっていますが、この多項式はさらに多くのケースに適用することができます。 入力予測変数がまずノイズのものからクリアされないと、つまりターゲット変数と「無関係」でないと、「粗視化」法は機能せず、予測変数の「重要度」の概念を使った他の手法も機能しないと確信しています。モデルフィッティングにおける予測変数の使用頻度に基づいて「重要度」を計算するアルゴリズムは、特に悪質である。私が述べた問題を解決するために、記事の中で提案された方法がどのような位置にあるのか、私は知りません。 Владимир 2016.10.16 20:01 #1595 サンサニッチ・フォメンコ...ニュートンの重力の法則を考えてみよう。 国内では、鋼球をはじめ、比重の大きい材料で作られた小型の物体であれば、かなり正確に動作する。しかし、ポプラの毛羽立ちに対しては、まったく効果がありません。この法律の限界はどこにあるのでしょうか？...そんな、理系のライターが掲示板に座っています。科学的なフレーズを言う。ほとんど自分を信じている。しかも、誰も反論できない掲示板で「書いている」のだから。フォーラムを間違えました。科学的なものではありません。そして、ニュートンは答えない...。そして、このような「作家」は、「国内レベルでは、鋼球をはじめ、比重の大きなあらゆるコンパクトな物質体に対して、むしろ正確に作用する」というような言葉を生んでいる。でも、ポプラのファズには全然効かないんです」。一言で言えば「エコノメトリー」...。 Andrey Dik 2016.10.16 20:14 #1596 ウラジミール・スース一言で言えば「エコノメトリー」...。ストップフポプラの毛羽立ちにはニュートンの法則は適用されない......。ざけんなよ Dr. Trader 2016.10.16 21:43 #1597 こんにちは。ニュートンは撤退した、私は賛成だ。アンドレイ・ディクポプラの毛羽立ちにはニュートンの法則は適用されない......。を、大きくしてもらう。よく読んでみてください。サンサニッチ・フォメンコ...国内では...ポプラの綿毛では全く効果がない...。 あのね、掃除機って、家庭用レベルじゃないんですよ。まあ、あるいは宇宙のどこかに住んでいるのなら、もちろん、そう、当たり前のことなのだが Dr. Trader 2016.10.16 21:52 #1598 ウラジミール・サス一言で言えば「エコノメトリー」...。計量経済学に 何か恨みでもあるのでしょうか？この職業の平均給与を見てください。アメリカでは、計量経済学者は簡単に6桁の年収を稼ぐことができます。 Andrey Dik 2016.10.16 21:56 #1599 Dr.トレーダーこんにちは。ニュートンは撤退した、私は賛成だ。もっとよく読んでください。 掃除機は家庭用レベルではありません。あるいは、宇宙のどこかに住んでいる人なら、もちろん、そう、当たり前のことなんです。 ふなっしーも含めて、法律が機能している。しかし、「国内レベル」で物事を見ると、そういうことになる......。 Dr. Trader 2016.10.16 22:28 #1600 アンドレイ・ディク ふなっしーも含めて、法律が機能している。しかし、「国内レベル」で物事を見ると、得てして......。自然界には「ニュートンの法則」なんてものは存在しないと言ったらどうだろう。しかも、計算を簡単にするために導き出された数式に過ぎない。また、「ニュートンの法則が働くか働かないか」という言葉には、この公式を使って何らかのプロセスを計算することができる、あるいは逆に問題の複雑さや世界のカオス性から適用できない、という意味合いが込められているのです。鉄の玉があるとする。質量がわかれば、どのくらいの速さで落ちるのか、どのくらいの速さで地面に着くのかなどがわかりますが、これはすべてかなり正確です。しかし、綿毛の場合は、様々な影響があるので、ニュートンの法則を適用しても、いつどこに綿毛が落ちてくるかは計算できません。海の底の風のない部屋に閉じこもっていても、どんな地震活動でも変化し、計算したところに綿毛が落ちてくることはない。このような複雑な実験でも、すでに日常性の枠を超えているのですが、それでも精度が足りません。毛羽立ちの挙動は、FXの取引記号の挙動になぞらえている。何千もの計算式でExpert Advisorを作ることができますが、そのすべてがこの過程で観察される現象を記述しているに過ぎません。そのため、どんなに正確な数式を作っても、それは理想的な条件下で、それまでに観測された現象のみを記述したものに過ぎません。そして実際、予想外のことが起こり、マーケットはあなたの計算式に反して、すべてのストップを外してしまうのです。 1...153154155156157158159160161162163164165166167...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
10%はデポジットロードです。
1000ドルの預金がある場合、それを10％積み上げる、つまり100ドルの取引を開始します。
注意：ブローカーやコーチが提供するレバレッジによって、10,000ドル（1：100）、5,000ドル（1：50）、20,000ドル（1：200）と異なるロットを購入することができます。
追伸：ファッカーベイビー.........。
うーん、そろそろ「突破口」が見えてきて、すべてが「預金増額で全力プレイ、負けたら倍返し」になりそうな予感...ヒーヒー。
ブローカーについては、彼らは高いレバレッジを持っているかもしれませんし、トレンドフォローのものは低いレバレッジを持っているかもしれませんが、カモ以外の人はほとんどポートフォリオの1つの取引に資本の2〜3％以上のリスクを負いません。ポートフォリオは、数百のポジションを持っており、3分の2以上ロードされているかもしれませんが、理論的にも彼らは突然資本の10％を超える引き出しを許可してはいけません、それは無意味です、これは賭け事キッチンのプロパガンダです、「預金の最適化」と同様のたわごとについて。
ありがとうございます。しかし、スクリプトは私が考えていたようには動作せず、レベルは最初の方法よりもさらに低くなっています...。
王道の価格に縛られることなく、こんなことができるんだ、と思いました。
しかし、価格スケールを丸めるだけで、例えば、1ピップの最小の動きがあり、20ピップという最小の動きをしますが、20ピップの動きには、その20ピップの範囲内にあった出来高の合計が含まれています.........。むしろ描かないと、一言も理解できない。
図のリンクはこちらです。http://prntscr.com/ct8kgg
10回試しました
SanSanychは、学習と再教育のバランスについて尋ねていたのだと思います。リンク先では、ベイズ確率に基づく興味深いアイデアを語っています。
https://postnauka.ru/video/55303
SanSanychは、学習と再教育のバランスについて質問したのだと思います。このリンク先では、ベイズ確率に基づく興味深いアイデアを紹介しています。
https://postnauka.ru/video/55303
ありがとうございます、読ませていただきました。
著者は楽観的すぎると思う。
過学習の問題は、原理的に解決できない。実は「過学習」は、そのような科学の方法論的な問題なのである。科学はすべて、ある一つの現象をある程度正確に記述し、他方で、類似した現象の十分広い範囲をカバーするような、一般化できる規則性を見つけることを目的としている。
ニュートンの重力の法則を考えてみよう。
国内では、鋼球をはじめ、比重の大きい小型の物質であれば、かなり正確に動作する。しかし、ポプラの毛羽立ちに対しては、まったく効果がありません。
この法律の境界線はどこにあるのでしょうか？
金融市場に適用される機械学習モデルについては、私はこのスレッドでそのような境界線を定式化しました：ターゲット変数に対する予測変数は、ターゲット変数に「関連する」ものだけを使用すべきです。ベイズ的アプローチは「関連性」に適用できるのか？どうだろう。
しかし、私の処方は決して啓示ではないことをお断りしておきます。統計学では、「ゴミを入れ、ゴミを出す」が基本である。しかし、問題は、統計学で「関係がある」と定義する際に、常に何らかの意味を持つ「相関」という概念に頼っていることです。そして、「相関がない」なんてことはないのです。だから「関係がある」と書いているのですが、これは必然的に「関係がない」という意味を持ち、さらに何らかの質的グラデーションを持たなければならないのです。
機械モデリングにおいてオーバーフィッティングに対処する最も一般的な方法として、粗視化の原則がある。
多項式を取り出し、その次数を増やすことでフィッティングの誤差を小さくする。例えば5％という誤差が出るんです。モデルが粗くなり、誤差も大きくなっていますが、この多項式はさらに多くのケースに適用することができます。
入力予測変数がまずノイズのものからクリアされないと、つまりターゲット変数と「無関係」でないと、「粗視化」法は機能せず、予測変数の「重要度」の概念を使った他の手法も機能しないと確信しています。モデルフィッティングにおける予測変数の使用頻度に基づいて「重要度」を計算するアルゴリズムは、特に悪質である。
私が述べた問題を解決するために、記事の中で提案された方法がどのような位置にあるのか、私は知りません。
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ニュートンの重力の法則を考えてみよう。
国内では、鋼球をはじめ、比重の大きい材料で作られた小型の物体であれば、かなり正確に動作する。しかし、ポプラの毛羽立ちに対しては、まったく効果がありません。
この法律の限界はどこにあるのでしょうか？
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そんな、理系のライターが掲示板に座っています。
科学的なフレーズを言う。ほとんど自分を信じている。
しかも、誰も反論できない掲示板で「書いている」のだから。
フォーラムを間違えました。科学的なものではありません。そして、ニュートンは答えない...。
そして、このような「作家」は、「国内レベルでは、鋼球をはじめ、比重の大きなあらゆるコンパクトな物質体に対して、むしろ正確に作用する」というような言葉を生んでいる。でも、ポプラのファズには全然効かないんです」。
一言で言えば「エコノメトリー」...。
一言で言えば「エコノメトリー」...。
ストップフ
ポプラの毛羽立ちにはニュートンの法則は適用されない......。ざけんなよ
こんにちは。ニュートンは撤退した、私は賛成だ。
ポプラの毛羽立ちにはニュートンの法則は適用されない......。を、大きくしてもらう。
よく読んでみてください。
...国内では...ポプラの綿毛では全く効果がない...。
一言で言えば「エコノメトリー」...。
こんにちは。ニュートンは撤退した、私は賛成だ。
もっとよく読んでください。
掃除機は家庭用レベルではありません。あるいは、宇宙のどこかに住んでいる人なら、もちろん、そう、当たり前のことなんです。ふなっしーも含めて、法律が機能している。しかし、「国内レベル」で物事を見ると、得てして......。
自然界には「ニュートンの法則」なんてものは存在しないと言ったらどうだろう。しかも、計算を簡単にするために導き出された数式に過ぎない。また、「ニュートンの法則が働くか働かないか」という言葉には、この公式を使って何らかのプロセスを計算することができる、あるいは逆に問題の複雑さや世界のカオス性から適用できない、という意味合いが込められているのです。
鉄の玉があるとする。質量がわかれば、どのくらいの速さで落ちるのか、どのくらいの速さで地面に着くのかなどがわかりますが、これはすべてかなり正確です。しかし、綿毛の場合は、様々な影響があるので、ニュートンの法則を適用しても、いつどこに綿毛が落ちてくるかは計算できません。海の底の風のない部屋に閉じこもっていても、どんな地震活動でも変化し、計算したところに綿毛が落ちてくることはない。このような複雑な実験でも、すでに日常性の枠を超えているのですが、それでも精度が足りません。
毛羽立ちの挙動は、FXの取引記号の挙動になぞらえている。何千もの計算式でExpert Advisorを作ることができますが、そのすべてがこの過程で観察される現象を記述しているに過ぎません。そのため、どんなに正確な数式を作っても、それは理想的な条件下で、それまでに観測された現象のみを記述したものに過ぎません。そして実際、予想外のことが起こり、マーケットはあなたの計算式に反して、すべてのストップを外してしまうのです。