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 171 1...164165166167168169170171172173174175176177178...3399 新しいコメント mytarmailS 2016.10.21 07:25 #1701 はBPの見解では価格を譲る必要がある、それはMoDにとって最も馬鹿げた見解である、市場の場合。イミフが、それをどう表現するか...。 Mihail Marchukajtes 2016.10.21 07:29 #1702 真実か虚偽かを分類する際に重要なのは、ネットワークがどのようにこれらの概念を分割したかではなく、将来的にどのように安定的に分割するかということです。そして、分割そのものは重要ではなく、重要なのは安定していることです。このあたりは、流し込むTSと同じように、安定した水切りのTSを作るのが難しいところです。例えば、私はこのように、前日の出来高と建玉に応じて、毎日ネットワークをトレーニングしています。そして、3～4回のシグナルの間にモデルを構築し（時にはシグナルを反転させ）、マーケットに向かわせると、ほら、ネットワークが良いシグナルと悪いシグナルを安定的に分けてくれるようになりました。これが一番大事なことなんです...。 mytarmailS 2016.10.21 08:03 #1703 BlackTomcat です。1) これらの期間に時間的なずれはありますか？ 2) パターンが死滅し、それが認識され、非常に多くの人々がそれを利用し始めた。そのため、逆パターンに変わりつつある。3）現在、グラフィカルな手法を用いたTSに取り組んでいます。私見ですが、作業パターンがあるとすれば、ここだと思います。4）前回の投稿について、もう少し詳しく説明したいと思います。私は、そこで大まかに別々のバーを分析したようです。しかし、実はそうではありません。個々のバー分析は存在する権利がありますが、これらの重要なバーは、通常、トップの領域に位置しません。1）私の記憶ではそうではありません、写真は最近のものではありません、もう覚えていません・・・。2）そう思っているのが自分だけでないことが嬉しい。3) 私もです。3ティックでストップで入って、50%の確率で1k2 , 1k5を取ることもできますが、数学的には不可能なので、ゴミです。4）すべての人が検索方法を知る必要がある mytarmailS 2016.10.21 08:18 #1704 もし、乖離のプログラミングが得意な方がいらっしゃれば、このようなトリッキーなパターンを実装してテストしてみてはいかがでしょう BlackTomcat 2016.10.21 08:22 #1705 mytarmailS:3)私も...、3ティックでストップしてエントリーしても、50%の確率で1k2 , 1k5を取ることができますが、数学的に計算することは不可能なので、ゴミのようです。 そこは納得いかない。:)グラフィカルな手法は、形式化できるものであり、形式化しなければならないものだと確信しています。ある種の複雑さがあるためか、成功する人は95％と5％に分かれます。しかし、交換で成功する方法があるとすれば、それはまさにこの部分にあるのです。いずれにせよ、ミスを避けることはできませんが、画面上で多くのことを見ることができます。しかし、常に別のシナリオが存在します。そして、良いニュースは、すべてを正しく、時間内に認識すれば、多少の（小さな）損失があっても、代替シナリオに切り替えることはそれほど難しいことではない、ということです。また、ある時期から、あらゆる数学的（指標）手法に懐疑的になったことも付け加えておきたい。シンプルであることが魅力ですが、シンプルであるが故に使い勝手が悪いのです。為替取引の歴史は非常に長く（古いとさえ言える）、当時はストキャスティクスやRSIを座って計算する人はほとんどいなかった。:)でも、チャートに線を引くのは、簡単なんですよ。そして、何世代ものトレーダーがその上で教育や訓練を受けてきたのに、なぜ突然、それが機能しなくなるのでしょうか？コンピュータ技術の登場により、すべてが複雑化・高速化し、今ではティックの動きにもトレンドチャンネルが見られるようになりました。しかし、それらがまだ存在しているということは、それを使うことに賛成なのです。グラフィカルな手法には、もう一つ重要な利点があります。それは、「目的」を示してくれることです。価格がどこに向かっているのか（というべきか）を示してくれる。値動きの目標がどこにあるかが分かれば、その方向性の問題は自ずと消えていく。 mytarmailS 2016.10.21 08:27 #1706 BlackTomcat です。 ここが納得いかないところです。:)グラフィカルな手法は、形式化することが可能であり、またそうすべきであると確信しています。ある種の複雑さゆえに、成功する人が95％、5％という分け方があるのかもしれませんね。しかし、交換で成功する方法があるとすれば、それはまさにこの部分にあるのです。いずれにせよ、ミスを避けることはできませんが、画面上で多くのことを見ることができます。しかし、常に別のシナリオが存在します。そして、良いニュースは、すべてが正しく、TIMEが認識できれば、多少の（小さな）損失があっても、代替シナリオに切り替えることはそれほど難しくないということです。 形式化されているが、機械に説明することはできない、正確な方法はわからない СанСаныч Фоменко 2016.10.21 08:35 #1707 いくつかの書き込みが、ある重要なディテールを見逃しているので、参考にはしない。ターゲット変数の値が予測変数の値と時間的に一致しない、つまりターゲット変数の値を後ろにシフトさせる必要がある。1差なら1歩、10差なら10歩前進です。対象変数である教師は、先を見なければならない。この点を説明するために、このスレッドで、ターゲット変数が予測変数より先にあることのニュアンスをより明確に強調する考えが示されました。 要はこういうことです。例えばマッハカなどのリバーサルを取っています。この反転の履歴から、過去に何ピップス、例えば100ピップス変化 したかをマークしていきます。発見したのです。次の反転を取り、100pipsの変化を探し、こうして先生を形成します。この考え方は、ターゲット変数の形成のアプローチを非常に明確に示している。ターゲット変数は「先を見る」ことを実現する必要があり、それは過去のデータでかなり実現可能である。モデルからの予測を提供するのは、predict演算子の適用ではなく、ターゲット変数である。この考えには、もうひとつ重要なニュアンスがあります。何を予測するかは一目瞭然で、将来の価格の上昇/下降を100pips単位で予測します。これは、ZZが上向きニーで「1」、下向きニーで「0」と表記されるのとは対照的である。考えてみれば、WHATを予測しているのでしょうか？つまり、ターゲット変数の要件は 1.ターゲット変数が前を向いていること2.何を予測しているのか、明確な理解が必要です。一見、当たり前のようですが、実際にはブーツがきつかったり、何かが邪魔をして実現できない......。PS.私の依頼で、このアイデアを検証してみましたが、実行のための予測因子は見つかりませんでした。 СанСаныч Фоменко 2016.10.21 09:13 #1708 Alexey Burnakov: お二人にお答えします。モデルが選択されたデータで評価されるのであれば、モデルは無価値である。たとえそれが、モデルが学習されていないデータの期間であってもです。考えてみてください。1）過学習がある。これは、学習データに対するモデルを完璧に近い状態までキャッチアップすることです。他のデータでは一般化できない。そして、2）選択バイアス（楽観的なモデル選択）がある。それは、モデルの挙動をALREADYに知っているデータ上で最適なモデルや委員会が選択された場合です。そしてまた--たとえそれがテストケースであったとしても。この現実を知るのです。クロスバリデーションテストブロックで選択された未学習モデル（テストでプラス側になるもの）が潜在的にTESTに適合しているのです。この影響を軽減するために、ネステッドクロスバリデーションが考案された。すでに選択されたモデル（または委員会）は、他のデータでさらにテストする必要があります。言い換えれば、これはモデル選択方法の検証である。もう一度言いますが、私も何十ものモデルを持っており、予測因子やパラメータを転々としています。そして、これらのモデルは、それぞれ8年かけてソリッドプラスに移行していくのですそして、それがテスト期間です。しかし、テストによって選ばれた「ベスト」なモデルを遅延サンプリングでテストすると、驚きがある。そして、これを「モデル適合クロスバリデーション」と呼びます。これがはっきりすれば、純粋な実験が続けられる。クリアでなければ、現実の世界では何倍も品質が落ちることになります。これは、99％のケースで観察されることです。アレクセイ！クロスバリデーションやモデル委員会のような形式的なツールを過大評価しているのではと思うのですが。モデルを開発する際には、学習プロセスとは全く関係のない評価基準を設ける必要があります。 その基準を列挙してみよう。1.時間間隔でのモデルの検証 訓練間隔を FOR にする。2.テスター内のモデルを使用するExpert Advisorの実行。しかも、Expert AdvisorにはMMがなく、最も原始的なものである。ストップ、テイクプロフィットなどなし。もしある時点で、得られた結果がトレーニング中に得られた結果と大きく異なる場合、モデルはREBUILDされます。つまり、予測変数はターゲット変数の予測能力を持たないということです。この基準は、何をすべきか、どのように変えるべきかを示しているわけではありません - これらの基準は、一つのことを述べています。PS.MCLの熱烈な支持者にとっては、このスレッドで議論されているすべてのアクションとツールがなければ、テスターは取引システムの将来の挙動を推測するための根拠をまったく与えないことに留意してください。テスターは「この時間帯の結果です」と言います。以上です。テスターは、例えば、ある履歴期間に関連する利益係数など、正確に1つの数値を提示します。そして、Rでしか統計を取ることができない。また、テスターはモデル設計の 最終的な部分ですが、開発プロセス全体を代替するものではありません。 forexman77 2016.10.21 09:16 #1709 mytarmailS: そこで、もしダイバージェンスプログラミングが得意な方がいらっしゃれば、このようなトリッキーなパターンを実装してテストしてみるのも良いのではないでしょうか kodobaseでは、ダイバージェンスをラインでマークするインジケータを見たことがあります。 Alexey Burnakov 2016.10.21 09:33 #1710 サンサニッチ・フォメンコアレクセイ！1) 私の理解では、あなたは「クロスバリデーション」や「モデル委員会」のような正式なツールの重要性を過大評価しているようです。2) テスト者は、特定の歴史的期間に関連する利益率など、正確に1つの数値を提示する。そして、統計はRでしか得られない。そして、テスターはモデル設計の最終部分であり、開発プロセス全体の代わりにはなりません。サンサニッチさん委員会の話はしなくても、モデル選定では特殊なケースです。バリデーションについて - いいえ、過大評価はしていません。2) MTは統計の分布を示さない。 1...164165166167168169170171172173174175176177178...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
はBPの見解では価格を譲る必要がある、それはMoDにとって最も馬鹿げた見解である、市場の場合。イミフ
が、それをどう表現するか...。
1) これらの期間に時間的なずれはありますか？
2) パターンが死滅し、それが認識され、非常に多くの人々がそれを利用し始めた。そのため、逆パターンに変わりつつある。
3）現在、グラフィカルな手法を用いたTSに取り組んでいます。私見ですが、作業パターンがあるとすれば、ここだと思います。
4）前回の投稿について、もう少し詳しく説明したいと思います。私は、そこで大まかに別々のバーを分析したようです。しかし、実はそうではありません。個々のバー分析は存在する権利がありますが、これらの重要なバーは、通常、トップの領域に位置しません。
1）私の記憶ではそうではありません、写真は最近のものではありません、もう覚えていません・・・。
2）そう思っているのが自分だけでないことが嬉しい。
3) 私もです。3ティックでストップで入って、50%の確率で1k2 , 1k5を取ることもできますが、数学的には不可能なので、ゴミです。
4）すべての人が検索方法を知る必要がある
もし、乖離のプログラミングが得意な方がいらっしゃれば、このようなトリッキーなパターンを実装してテストしてみてはいかがでしょう
3)私も...、3ティックでストップしてエントリーしても、50%の確率で1k2 , 1k5を取ることができますが、数学的に計算することは不可能なので、ゴミのようです。
ここが納得いかないところです。:)グラフィカルな手法は、形式化することが可能であり、またそうすべきであると確信しています。ある種の複雑さゆえに、成功する人が95％、5％という分け方があるのかもしれませんね。しかし、交換で成功する方法があるとすれば、それはまさにこの部分にあるのです。いずれにせよ、ミスを避けることはできませんが、画面上で多くのことを見ることができます。しかし、常に別のシナリオが存在します。そして、良いニュースは、すべてが正しく、TIMEが認識できれば、多少の（小さな）損失があっても、代替シナリオに切り替えることはそれほど難しくないということです。
いくつかの書き込みが、ある重要なディテールを見逃しているので、参考にはしない。
ターゲット変数の値が予測変数の値と時間的に一致しない、つまりターゲット変数の値を後ろにシフトさせる必要がある。1差なら1歩、10差なら10歩前進です。
対象変数である教師は、先を見なければならない。
この点を説明するために、このスレッドで、ターゲット変数が予測変数より先にあることのニュアンスをより明確に強調する考えが示されました。
要はこういうことです。例えばマッハカなどのリバーサルを取っています。この反転の履歴から、過去に何ピップス、例えば100ピップス変化 したかをマークしていきます。発見したのです。次の反転を取り、100pipsの変化を探し、こうして先生を形成します。この考え方は、ターゲット変数の形成のアプローチを非常に明確に示している。ターゲット変数は「先を見る」ことを実現する必要があり、それは過去のデータでかなり実現可能である。モデルからの予測を提供するのは、predict演算子の適用ではなく、ターゲット変数である。
この考えには、もうひとつ重要なニュアンスがあります。何を予測するかは一目瞭然で、将来の価格の上昇/下降を100pips単位で予測します。これは、ZZが上向きニーで「1」、下向きニーで「0」と表記されるのとは対照的である。考えてみれば、WHATを予測しているのでしょうか？
つまり、ターゲット変数の要件は
1.ターゲット変数が前を向いていること
2.何を予測しているのか、明確な理解が必要です。
一見、当たり前のようですが、実際にはブーツがきつかったり、何かが邪魔をして実現できない......。
PS.
私の依頼で、このアイデアを検証してみましたが、実行のための予測因子は見つかりませんでした。
お二人にお答えします。
アレクセイ！
クロスバリデーションやモデル委員会のような形式的なツールを過大評価しているのではと思うのですが。
モデルを開発する際には、学習プロセスとは全く関係のない評価基準を設ける必要があります。
その基準を列挙してみよう。
1.時間間隔でのモデルの検証 訓練間隔を FOR にする。
2.テスター内のモデルを使用するExpert Advisorの実行。しかも、Expert AdvisorにはMMがなく、最も原始的なものである。ストップ、テイクプロフィットなどなし。
もしある時点で、得られた結果がトレーニング中に得られた結果と大きく異なる場合、モデルはREBUILDされます。つまり、予測変数はターゲット変数の予測能力を持たないということです。この基準は、何をすべきか、どのように変えるべきかを示しているわけではありません - これらの基準は、一つのことを述べています。
PS.
MCLの熱烈な支持者にとっては、このスレッドで議論されているすべてのアクションとツールがなければ、テスターは取引システムの将来の挙動を推測するための根拠をまったく与えないことに留意してください。テスターは「この時間帯の結果です」と言います。以上です。テスターは、例えば、ある履歴期間に関連する利益係数など、正確に1つの数値を提示します。そして、Rでしか統計を取ることができない。また、テスターはモデル設計の 最終的な部分ですが、開発プロセス全体を代替するものではありません。
そこで、もしダイバージェンスプログラミングが得意な方がいらっしゃれば、このようなトリッキーなパターンを実装してテストしてみるのも良いのではないでしょうか
アレクセイ！
1) 私の理解では、あなたは「クロスバリデーション」や「モデル委員会」のような正式なツールの重要性を過大評価しているようです。
2) テスト者は、特定の歴史的期間に関連する利益率など、正確に1つの数値を提示する。そして、統計はRでしか得られない。そして、テスターはモデル設計の最終部分であり、開発プロセス全体の代わりにはなりません。
サンサニッチさん
委員会の話はしなくても、モデル選定では特殊なケースです。バリデーションについて - いいえ、過大評価はしていません。
2) MTは統計の分布を示さない。