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 1622 1...161516161617161816191620162116221623162416251626162716281629...3399 新しいコメント Evgeny Dyuka 2020.03.19 07:17 #16211 ファルハット・グザイロフ 私は......私はテスターのバックテストから結論を出しますが、システムが正しくトレーニングされている場合、どのような結果が得られるとお考えですか？ 正しい入力の結果がほぼ90％。以前の同じバックテストでは、このような結果は出なかったので、今回のトレーニングは正しかったと判断しています。 この場合も同様に試してみてください。 いまいちピンとこないのですが。 建設的な批判とバグレポートと引き換えに、今すぐアドバイザーを与えることができる。直筆でお願い します。 Farkhat Guzairov 2020.03.19 07:22 #16212 エフゲニー・デューカ いまいちピンとこないのですが。 建設的な批判やバグ報告と引き換えに、もうEAをプレゼントしてもいいくらいです。パーソナルエリアで メッセージを送ってください。 とてもシンプルに作ってみました。まだシステムを持っていないのですね。持っていれば、履歴を走らせて、どの程度準備ができているか（訓練されているか）、結論を出すことができるのです。 Evgeny Dyuka 2020.03.19 07:25 #16213 ファルハット・グザイロフ とてもシンプルに作ってみました。まだシステムはできていませんが、でき次第、履歴を走らせて、どの程度準備ができているか（訓練されているか）、結論を出すことができるのです。 履歴に残せない!予報が出るのは1分間に12〜17秒（最大22秒）、1日は1400分もあるんです。1日のバックテストに何時間もかかる...。 Farkhat Guzairov 2020.03.19 07:42 #16214 エフゲニー・デューカ 履歴を見ながら走らせるなんて、非現実的ですよねー。 予報は1分ごとに出ていて、12〜17秒（最大22秒）、1日は1400分もあるんです。1日のバックテストに何時間もかかる...。 まあ...一般的にどの部分でニューラルネットワークをトレーニングするのですか（5分/30分）。 Forester 2020.03.19 07:42 #16215 アレクセイ・ヴャジミキン ヘルプを見に行ったのですが、よくわからないんですよねー、すごくわかりにくい。この点は後で動画で探してみます、そちらの方が分かりやすいですね。 でも、CBではツリーを作るための新しいオプションが追加されていましたね。 --grow-policy 木の育成方針について。greedy tree 構築の方法を定義する。 可能な値。 SymmetricTree-指定された深さに達するまで、レベルごとに ツリーを構築する。各反復において、最後の木レベルからのすべての葉は、同じ条件で分割される。結果として得られる木構造は常に対称である。 深さ方向- 指定した深さに達するまで、レベルごとにツリーを構築します。各反復において、最後の木レベルからのすべての非終端葉が分割される。各葉は、最も損失が改善さ れた状態で条件別に分割されています。 注こ の成長ポリシーのモデルは、PredictionDiff 機能の重要性を使用して分析することができず、jsonとcbmにのみ エクスポート することができます。 Lossguide- 指定された最大葉数に達するまで、葉から葉へと木が構築されます。各反復において、最も損失が改善さ れた非終端リーフが分割 される。 ランダムな分割の集合からランダムに分割するのではなく、ランダムな分割の集合から最適な分割を行うことは理にかなっています（学習済みモデルではなく、ホワイトノイズを生成することになります）。こうして、3つの方法のうち2つについて「最高の損失改善」と書いているのです。 Farkhat Guzairov 2020.03.19 07:43 #16216 エフゲニー・デューカ 12～17秒（最大22秒） 学習が必要なのでしょうか？ Mihail Marchukajtes 2020.03.19 07:49 #16217 赤い矢印はすでに古いと判断されますが、その性能が無効となるわけではありません。結論、今のところトレードでマイナスは1つもありません、念のため。 では、誰が**なのか？:-) Evgeny Dyuka 2020.03.19 07:57 #16218 ファルハット・グザイロフ まあ...とにかくどの部分でニューラルネットワークを鍛えるのか（5分/30分）。 そんなことはないのですが...。 一つのモデル（ニューラルネットワーク）では、正しい結果が得られない。何かを学ぶことはできても、それだけでは不十分なのです。そのため、入力の異なるモデルを20〜25個作っています。現在では、25人のモデルが同時にシグナルを出し、彼らの意見も一定の重みを持って最終的な予測に反映させています。1モデルの計算には約0.5～0.7秒かかり、合計で15～20秒＋25モデル分の入力データを用意しなければならないので、1分間にかなりの作業となる )) 。Pythonでマルチスレッドを正しく使えば、答えは1〜3秒に短縮できるのですが、まだやってません。 私は、通常モード、つまり1年間の履歴期間からデータセットを収集し、通常通りトレーニングを行うことで、モデルを別々にトレーニングしています。 Farkhat Guzairov 2020.03.19 07:57 #16219 ミハイル・マルキュカイツ 赤い矢印はすでに古いと判断されますが、その性能が無効となるわけではありません。結論、今のところトレードでマイナスは1つもありません、念のため。では、誰が**なのか？:-) アカウントモニターはありますか？ Farkhat Guzairov 2020.03.19 07:59 #16220 エフゲニー・デューカ そんなことはないのですが...。 一つのモデル（neuronet）では正しい結果が得られない。何かを学ぶことはできても、それだけでは不十分なのです。そのため、私はさまざまなインプットを持つ20〜25のモデルを作っています。現在、25人のモデルが同時にシグナルを出しており、彼らの意見は最終的な予報に一定のウェイトをおいて考慮されています。 1モデルの計算には約0.5～0.7秒かかり、合計で15～20秒＋25モデル分の入力データを準備する必要があり、1分間にかなりの作業となります))Pythonでマルチスレッドを正しく使えば、答えは1〜3秒に短縮できるのですが、まだやってません。 私は、通常モード、つまり1年間の履歴期間からデータセットを収集し、通常通りトレーニングを行うことで、モデルを別々にトレーニングしています。 なんて真面目なんだ...。あとは、本当に取引できるかどうか。 1...161516161617161816191620162116221623162416251626162716281629...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
私は......私はテスターのバックテストから結論を出しますが、システムが正しくトレーニングされている場合、どのような結果が得られるとお考えですか？ 正しい入力の結果がほぼ90％。以前の同じバックテストでは、このような結果は出なかったので、今回のトレーニングは正しかったと判断しています。
この場合も同様に試してみてください。
建設的な批判とバグレポートと引き換えに、今すぐアドバイザーを与えることができる。直筆でお願い します。
いまいちピンとこないのですが。
建設的な批判やバグ報告と引き換えに、もうEAをプレゼントしてもいいくらいです。パーソナルエリアで メッセージを送ってください。
とてもシンプルに作ってみました。まだシステムを持っていないのですね。持っていれば、履歴を走らせて、どの程度準備ができているか（訓練されているか）、結論を出すことができるのです。
とてもシンプルに作ってみました。まだシステムはできていませんが、でき次第、履歴を走らせて、どの程度準備ができているか（訓練されているか）、結論を出すことができるのです。
履歴を見ながら走らせるなんて、非現実的ですよねー。 予報は1分ごとに出ていて、12〜17秒（最大22秒）、1日は1400分もあるんです。1日のバックテストに何時間もかかる...。
まあ...一般的にどの部分でニューラルネットワークをトレーニングするのですか（5分/30分）。
ヘルプを見に行ったのですが、よくわからないんですよねー、すごくわかりにくい。この点は後で動画で探してみます、そちらの方が分かりやすいですね。
でも、CBではツリーを作るための新しいオプションが追加されていましたね。
木の育成方針について。greedy tree 構築の方法を定義する。
深さ方向- 指定した深さに達するまで、レベルごとにツリーを構築します。各反復において、最後の木レベルからのすべての非終端葉が分割される。各葉は、最も損失が改善さ れた状態で条件別に分割されています。
Lossguide- 指定された最大葉数に達するまで、葉から葉へと木が構築されます。各反復において、最も損失が改善さ れた非終端リーフが分割 される。
12～17秒（最大22秒）
学習が必要なのでしょうか？
赤い矢印はすでに古いと判断されますが、その性能が無効となるわけではありません。結論、今のところトレードでマイナスは1つもありません、念のため。 では、誰が**なのか？:-)
まあ...とにかくどの部分でニューラルネットワークを鍛えるのか（5分/30分）。
一つのモデル（ニューラルネットワーク）では、正しい結果が得られない。何かを学ぶことはできても、それだけでは不十分なのです。そのため、入力の異なるモデルを20〜25個作っています。現在では、25人のモデルが同時にシグナルを出し、彼らの意見も一定の重みを持って最終的な予測に反映させています。1モデルの計算には約0.5～0.7秒かかり、合計で15～20秒＋25モデル分の入力データを用意しなければならないので、1分間にかなりの作業となる )) 。Pythonでマルチスレッドを正しく使えば、答えは1〜3秒に短縮できるのですが、まだやってません。
私は、通常モード、つまり1年間の履歴期間からデータセットを収集し、通常通りトレーニングを行うことで、モデルを別々にトレーニングしています。
赤い矢印はすでに古いと判断されますが、その性能が無効となるわけではありません。結論、今のところトレードでマイナスは1つもありません、念のため。では、誰が**なのか？:-)
アカウントモニターはありますか？
そんなことはないのですが...。
一つのモデル（neuronet）では正しい結果が得られない。何かを学ぶことはできても、それだけでは不十分なのです。そのため、私はさまざまなインプットを持つ20〜25のモデルを作っています。現在、25人のモデルが同時にシグナルを出しており、彼らの意見は最終的な予報に一定のウェイトをおいて考慮されています。 1モデルの計算には約0.5～0.7秒かかり、合計で15～20秒＋25モデル分の入力データを準備する必要があり、1分間にかなりの作業となります))Pythonでマルチスレッドを正しく使えば、答えは1〜3秒に短縮できるのですが、まだやってません。
私は、通常モード、つまり1年間の履歴期間からデータセットを収集し、通常通りトレーニングを行うことで、モデルを別々にトレーニングしています。
なんて真面目なんだ...。あとは、本当に取引できるかどうか。