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 1623 1...161616171618161916201621162216231624162516261627162816291630...3399 新しいコメント Mihail Marchukajtes 2020.03.19 08:01 #16221 ファルハット・グザイロフ アカウントモニターはありますか？ いや、取引は始まったばかりで、まだフルティル・マシンの信頼性を検証している段階なので、まだ始まってもいない。実際には、先物が今日終了するという事実のために、そう最後の1〜2週間、引用符は、純粋に技術的に動作し、任意のシステムは、まあまあの動作を開始します。明日から新しい先物に切り替わります。引用の冒頭で、物事は常にハードに行く、我々はそこに表示されます... Farkhat Guzairov 2020.03.19 08:10 #16222 ミハイル・マルキュカイツ いや、取引は始まったばかりで、まだフルマシンの信頼性を検証している段階だから、まだ始まってもいないんだ。実際には、先物が今日終了するという事実のために、そう引用の最後の週または2は、純粋に技術的に動作し、任意のシステムは、そうであっても、作業を開始します。明日から新しい先物に切り替わります。引用の冒頭で、物事は常にハードに行く、我々はそこに表示されます... なるほど、私もテストに参加していますが、時間がかかりすぎです )))。今のところ矢印の絵はなく、この絵（pipsでの利益）だけです。 もちろん単なる偶然かもしれませんが））。 mytarmailS 2020.03.19 08:47 #16223 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（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。 ターゲットは？ Forester 2020.03.19 09:35 #16224 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（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、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。 1分ごとにモデルをトレーニングしているような感覚です。通常、学習済みモデルの結果を得るには1000分の1秒を要する。 Evgeny Dyuka 2020.03.19 09:44 #16225 エリブラリウス 1分ごとにモデルをトレーニングしているような感覚です。学習したモデルが結果を出すのにかかる時間は、通常1000分の1秒。 モデルも違えば、ハードも違う。数千秒？ Forester 2020.03.19 09:57 #16226 エフゲニー・デューカ 森とブーストはとても速いです。ニューラルネットワークは少し遅いです。 Evgeny Dyuka 2020.03.19 10:35 #16227 mytarmailS: 的は？ 当たらずといえども遠からず mytarmailS 2020.03.19 10:52 #16228 エフゲニー・デューカ 当たらずといえども遠からず どういうことかというと、Yってなんですか？ Кеша Рутов 2020.03.19 11:17 #16229 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（ニューラルネットワーク）だけでは、必要な結果は得られない。何かを学ぶことはできても、それだけでは不十分です。そのため、いろいろな入力で20〜25のモデルを作っています。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。 うーん、MLPで「0.5～0.7秒の計算」はちょっと多いですね。もしかしたら、スライディングウィンドウを使った小さなデータセットで、教えてから計算するのでしょうか？ 順を追って説明しよう。 1 生データ（ティッカー、タイムフレーム）とは？ 2 学習データセットのサイズ（1k,10k,100k...）を教えてください。 3 どのような機能か 4 目標とするものは何か 5 どのようなグリッドか からで十分です。 mytarmailS 2020.03.19 11:22 #16230 ケシャ・ルートフ うーん、MLPで「0.5～0.7秒の計算」はちょっと多いですね。もしかしたら、スライディングウィンドウを使った小さなデータセットで、教えてから計算するのでしょうか？ 順を追って説明しましょう。 1 生データ（ティッカー、タイムフレーム）は何ですか？ 2 トレーニングデータセットのサイズ（1k,10k,100k...）を教えてください。 3 どのような機能か 4 目標とするものは何か 5 どのようなグリッドか があれば、まず十分なのですが...。 そして、あなたの目にもランプを照らしてください)) 1...161616171618161916201621162216231624162516261627162816291630...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
アカウントモニターはありますか？
いや、取引は始まったばかりで、まだフルマシンの信頼性を検証している段階だから、まだ始まってもいないんだ。実際には、先物が今日終了するという事実のために、そう引用の最後の週または2は、純粋に技術的に動作し、任意のシステムは、そうであっても、作業を開始します。明日から新しい先物に切り替わります。引用の冒頭で、物事は常にハードに行く、我々はそこに表示されます...
なるほど、私もテストに参加していますが、時間がかかりすぎです )))。今のところ矢印の絵はなく、この絵（pipsでの利益）だけです。
もちろん単なる偶然かもしれませんが））。
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。
ターゲットは？
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、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。
1分ごとにモデルをトレーニングしているような感覚です。学習したモデルが結果を出すのにかかる時間は、通常1000分の1秒。
的は？
当たらずといえども遠からず
どういうことかというと、Yってなんですか？
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）だけでは、必要な結果は得られない。何かを学ぶことはできても、それだけでは不十分です。そのため、いろいろな入力で20〜25のモデルを作っています。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。
うーん、MLPで「0.5～0.7秒の計算」はちょっと多いですね。もしかしたら、スライディングウィンドウを使った小さなデータセットで、教えてから計算するのでしょうか？
順を追って説明しよう。
1 生データ（ティッカー、タイムフレーム）とは？
2 学習データセットのサイズ（1k,10k,100k...）を教えてください。
3 どのような機能か
4 目標とするものは何か
5 どのようなグリッドか
からで十分です。
うーん、MLPで「0.5～0.7秒の計算」はちょっと多いですね。もしかしたら、スライディングウィンドウを使った小さなデータセットで、教えてから計算するのでしょうか？
順を追って説明しましょう。
1 生データ（ティッカー、タイムフレーム）は何ですか？
2 トレーニングデータセットのサイズ（1k,10k,100k...）を教えてください。
3 どのような機能か
4 目標とするものは何か
5 どのようなグリッドか
があれば、まず十分なのですが...。
そして、あなたの目にもランプを照らしてください))