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 1665

 
イゴール・マカヌ

MQL5のコミュニティアプリショップは、その鮮やかな例です。MQL5ブランドの背景には、プロフェッショナルな取引プラットフォームであるMetaTrader5と、トレーダーやプログラマーの巨大なコミュニティが存在します。で、このお店にはニューラルネットワークソリューションのコーナーがあって、そこにはたくさんのボットがあるんだけど、どれも本物じゃないんだよね。ニューラルネットワークを利用したボットを追加するのはルール上NGなんです。信じがたい話だが、本当だ。外部APIの接続を禁止することで、ニューラルネットワークを使う可能性がなくなり、MQL5に内蔵されているツールも実際には使えなくなります。この問題をMQL5テクニカルサポートに相談しましたが、明確な回答は得られませんでした。

これはMetaquotesのヒットか、著者のプロ意識のなさか、どちらかです。

むしろ、この製品がどのカテゴリーに属するのか推測できないような、何らかの製品を宣伝しようとする原始的なマーケティングである可能性が高い。

...そうだ、思い出した!最近、同じハブラで、写真/ピクチャーを使って国籍を判定するアプリについて読んだのですが、「あなたは科学的プログラムではなく、娯楽製品を約束 された」というコメントがありました。 ))))

あの、どう...ですか?病気ですか?

;)

引用のどこが本質的に間違っているのでしょうか?
 
エフゲニー・デューカ
引用のどこが本質的に間違っているのか?

言語がニューラルネットワークをサポートしていないのは正しくなく、何かが禁じられているhttps://www.mql5.com/ru/search#!keyword=%D0%BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C&module=mql5_module_market

https://www.mql5.com/ru/search#!keyword=%D0%BD%D0%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C&module=mql5_module_articles の著者の仕事ぶりに疑問を持っているのでしょう。

これらの製品のいくつかは、記事の著者によって投稿され、記事の素材が無料で投稿され、記事の多くの解決策が単純に繰り返されて市場に投稿されることに注意してください。

でも、これはアンチパブリシティです。

 
イゴール・マカヌ

言語がニューラルネットワークをサポートしないのはおかしいし、何か禁じ手もある。

製品一覧に目を通した。関連性によるリストの最初のものは、1つのコメントがあり、それはテキストなしで、それは2014年のもので、それ以降、関連するものは何も現れていないのですか?
記事も2014年のもので、あれからずいぶん水が流れましたね...。

怒らないで、批判を聞いて、もっと早く変わればいいと思うんです。MQL5クリプトはすでに失われ、ニューロネットも同様に通り過ぎるだろう。

 
イゴール・マカヌ

言語がニューラルネットワークをサポートしないのはおかしいし、何か禁じ手もある。

禁じ手」については、すでに議論済みですので、上記のフォーラムを閲覧していただければと思います。
 

昨日、私のロボットが苦悶の表情で死んでいきました ))

エフゲニー・デューカ

あなたは20〜30個のネットワークが動作していますが、私は696個でした :)

 
mytarmailS:

昨日、私のロボットが苦悶の表情で死んでいきました ))

あなたは20-30ネットワークが動作していますが、私は696ネットワークが動作していました :)

私もそういう意味で、長くは続かないですね。消耗し始める瞬間を見極める力を身につける。そうそう、市場のNSとの連携は、週2回トレーニングすること...。いつもトレーニングする機会がないからこそ、突っ込みの瞬間が惜しい...。
 
ミハイル・マルキュカイツ
つまり、いつまでも続かないということです。流し始める瞬間の見極めを身につける。そうそう、市場のNSとの連携は週2回のトレーニングなんですよ...。いつもトレーニングする時間がないので、突っ込みの瞬間は省略していますが...。

面白いのは、新しいデータでトレーニングした後に死んでしまったことです...。

また、トレーニング後、ロボットがいつもすぐに 正常な取引を開始するわけではなく、時には1日か2日スキップする必要があることに気づきました...

図解すると...

どこか

1)ここで、完全に再トレーニングを行いました。

2) ロボットが少し利益を出した後、空っぽになった

3)が、1日ほどでまた儲かるようになった。




ロボットは一度に通常の取引をしますか?

ちなみに、私のアプローチは、あなたと非常によく似ています。

 
mytarmailS:

面白いのは、新しいデータでトレーニングした後に死んでしまったことです...。

また、トレーニング後、ロボットが常にすぐに 正常な取引を開始するわけではないことに気づきました。時々、1日か2日取引をスキップする必要があり、その後...

図解すると...

どこか

1)ここで、完全に再トレーニングを行いました。

2) ロボットが少し利益を出した後、空っぽになった

3) しかし、1日ほどするとまた儲かるようになった。

何を言っているんだ、カオスだ、ロボットは動かない、再教育されてマーケットに不適格になっただけだ、と言われるかもしれません。

多分と言うのは...。しかし

1) 3回以上、まったく同じ絵を見たことがある

2)1日に100件の取引をするのは難しい(前回のように)、再研修や事故で黒字になることはない。


同じトレードで、同じように負けているロボットですが、彼が稼ぎ始めたとき、ちょうど最後の日です。

彼がいかに明確にトレンドを見て、正しい方向に開いていくかを見てください、偶然であっていいのですか?


今日はどう出るかな?

 
mytarmailS:

何を言っているんだ、ただのカオスじゃないか、ロボットは動いていないし、再教育されただけで市場には不適当だ、と言われそうですが

多分と言うのは...。しかし

1) 3回以上、まったく同じ絵を見たことがある

2)1日に100件の取引をするのは難しい(前回のように)、再研修や事故で黒字になることはない。


同じトレードで、同じように負けているロボットですが、彼が稼ぎ始めたとき、ちょうど最後の日です。

トレンドがはっきり見えていて、正しい方向に開いているのを見て、偶然であっていいのか?


EH...若いころの自分を思い出す^^;。)本当に反省しています。今度はロボットを訓練して、見積もり履歴全体についてテストを実行してください。そして、バランスカーブが確かに右肩下がりになり、その後右肩上がりになるのがわかると思います。だから、上がったり下がったりすることはあっても、ニューラルネットワークの 第2階層をトレースすることは難しいでしょう。そこで、多項式を学習させて基本戦略にし、そのパラメータの働きを記録して、セットの開始時に予測を行う。これもひとつのアプローチです。そしてもうひとつは、トレーニングの後、たとえ長い時間でなくとも、安定してワーキングTSを手に入れたときです。市場での主な指標は、利益ではなく、利益の安定性であり、第二のケースでは、我々は有益なTSの80%を取得する必要があります。つまり、10週中、最大2敗。しかし、実践でわかるように、一概に負けることはないのです。ただ、一般的にはあまり儲からない市場であることは確かです。自分から動いた。

実際、あなたは系列の多項式を使って近似を得ましたが、これは基本的な戦略として使うことができます。全歴史の上に構築すれば、きっと驚かれることでしょう :-)

 
ああ、私はたぶん馬鹿で希望的観測なのだろう
理由: