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 1775 1...176817691770177117721773177417751776177717781779178017811782...3399 新しいコメント mytarmailS 2020.05.06 18:28 #17741 alexsandr11 さん トレーダーの皆さん、こんにちは。ちょっとした疑問があるのですが、蹴らないでアドバイスをください。例えば、5～10年の値動きの方向が分かっていて、その値動きのおおよその構造が図の形で分かっていて、一方向のポイント数も分かっている。 では、EAに何を導入すればいいのかということですが、指標の選定と導入が必要です。 大体の値動きをニューラルネットワークで最適化して、それを実行すれば、結果として2～5の指標やニューロンを使用しなければなりません。さらに方法は、マーティン必要かどうか、私のために多分2-3取引は補正に特大のロットなしで開き、その後閉じました。アドバイスを頂ければ幸いです。ぜひお願いします。 2～5個のインジケータを使って、満足のいく結果が得られるのであれば、もちろんニューロンは必要ありません、インジケータを使ってください。 Dr.Mr.Mom.さん 必要な場所は鉄で、その中の鉄は隕石で、コンクリート複合体 ;-)で、川の土手に座っているのも便利です...。または上空から観戦する... 私の経験上 - TC/NSに何を教えるかが大きなポイントになります。私自身は、お金ではなく、安定であると確信しています（Lyapunov, Prigozhin）。 - ロバストな結果は、TSができるだけ「クローズド」に最適化／学習／進化されたとき、つまり、実生活でその中で機能するものがすべてすでに含まれているときに、より信頼性が高くなります。 まあ、ターゲットで遊べばいいのは明らかなのですが、最後のターゲットが何なのか、どのように 赤で マークされているのかが理解できていません Forester 2020.05.06 18:47 #17742 分類モデル（例えばxgboostやcatboost）がオッズ比の対数（log_odds）を保存する理由をご存知の方はいらっしゃいますか？ そして、そこから、prob=1/(1+exp(-log_odds))という式でクラス確率を計算することができます どういうことでしょうか。一見すると、指数を使った無駄な計算がありそうです。確率を一度に保存できるのは楽ですね。 彼らがやるということは、何らかの意味があるということでしょうか。 Mikhail Mishanin 2020.05.06 19:07 #17743 mytarmailS: 最後の 赤で 囲ったものは、何がどうなっていて、どうなっているのか理解できない。 これは、パーツごとに構築/訓練等（シグナルにストップが追加され、その後MMが追加された等）されたシステムが、非常に高い確率で負けるということです。 自動で制御されるパラメータがあり、それが変化するとシャットダウンして、DDの前に「動作停止しました」と通知されるのは素晴らしいことです。 Mihail Marchukajtes 2020.05.06 23:14 #17744 ああ、みんな、昨夜は信じられないほど酔っ払ったんだ。今、私の心は本当にそれを感じているのですが。そしてあの野郎どもは、誰もが知っていて、誰も私を止めなかった。まあ、思い知らせてやるか :-) 私のアカウントで何が起こっているのか見せてください？太ったけど、いいんだ。やはり、TSがしっかりしていると、パポラマに完全に重なってしまうので、儲かるのですが、チェックはお勧めしません...。 Maxim Dmitrievsky 2020.05.06 23:25 #17745 エリブラリウス 分類モデル（xgboostやcatboostなど）で、オッズ比の対数（log_odds）を保存している理由をご存知の方はいらっしゃいますか？ そして、これらから、prob=1/(1+exp(-log_odds))という式で、クラスの確率を計算することができます。 これのどこがいいんですか？一見すると、指数を使った無駄な計算がありそうです。確率を一度に保存できるのは楽ですね。 彼らがやるなら、それはそれで意味があるんじゃないでしょうか？ チュートリアルのどこかで見たような...事前学習とか関係で便利になりそうですね。 Aleksey Vyazmikin 2020.05.07 00:06 #17746 エリブラリウス 分類モデル（例えばxgboostやcatboost）がオッズ比の対数（log_odds）を保存する理由をご存知の方はいらっしゃいますか？ そして、これらから、prob=1/(1+exp(-log_odds))という式で、クラスの確率を計算することができます。 これのどこがいいんですか？一見すると、指数を使った無駄な計算がありそうです。確率を一度に保存できるのは楽ですね。 彼らがやるなら、それはそれで意味があるんじゃないでしょうか？ これらの、おっしゃるような「確率」は足し算ができますから、こうして保存しているのでしょう。 Mihail Marchukajtes 2020.05.07 10:39 #17747 ミハイル・マルキュカイツ ああ、みんな、昨夜は信じられないほど酔っ払ったんだ。今、私の心は本当にそれを感じているのですが。そしてあの野郎どもは、誰もが知っていて、誰も私を止めなかった。まあ、思い知らせてやるか :-) 私のアカウントで何が起こっているのか見せてください？太ったけど、いいんだよ。やはりTSがしっかりしていると、パポラマで絶対に重なって稼げますが、確認するのはお勧めしません...。 何のことはない、昨日短パンとビーチサンダルでQBに行ったことを思い出しただけで、うちの木は花も咲いていないのだ。お店の人に笑われましたよ。おかしいだろ、まだ肝臓が震えているんだぞ......。 Mihail Marchukajtes 2020.05.07 11:49 #17748 ミハイル・マルキュカイツ 何のことはない、昨日短パンとビーチサンダルでバイモアに行ったことを思い出しただけで、木も咲いていないんだ。お店の人に笑われましたよ。おかしいだろ、まだ肝臓が震えているんだぞ......。 いかがでしょうか？油断した二日酔いが長時間の暴飲暴食につながる......。長くは続かないけど、気分は晴れ晴れ、それはブローの値段がクソ高くなったから......。 mytarmailS 2020.05.07 12:27 #17749 ミハイル・マルキュカイツ 何のことはない、昨日短パンとビーチサンダルでバイモアに行ったことを思い出しただけで、木も咲いていないんだ。お店の人に笑われましたよ。おかしいだろ、まだ肝臓が震えているんだぞ......。 短パン禁止は？:) Mihail Marchukajtes 2020.05.07 17:36 #17750 mytarmailS: 短パン禁止は？:) 私はそのことを深く考えていなかったのですが、挑戦は受け入れられました:-) 1...176817691770177117721773177417751776177717781779178017811782...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
トレーダーの皆さん、こんにちは。ちょっとした疑問があるのですが、蹴らないでアドバイスをください。例えば、5～10年の値動きの方向が分かっていて、その値動きのおおよその構造が図の形で分かっていて、一方向のポイント数も分かっている。 では、EAに何を導入すればいいのかということですが、指標の選定と導入が必要です。 大体の値動きをニューラルネットワークで最適化して、それを実行すれば、結果として2～5の指標やニューロンを使用しなければなりません。さらに方法は、マーティン必要かどうか、私のために多分2-3取引は補正に特大のロットなしで開き、その後閉じました。アドバイスを頂ければ幸いです。ぜひお願いします。
2～5個のインジケータを使って、満足のいく結果が得られるのであれば、もちろんニューロンは必要ありません、インジケータを使ってください。
必要な場所は鉄で、その中の鉄は隕石で、コンクリート複合体 ;-)で、川の土手に座っているのも便利です...。または上空から観戦する...
私の経験上
- TC/NSに何を教えるかが大きなポイントになります。私自身は、お金ではなく、安定であると確信しています（Lyapunov, Prigozhin）。
- ロバストな結果は、TSができるだけ「クローズド」に最適化／学習／進化されたとき、つまり、実生活でその中で機能するものがすべてすでに含まれているときに、より信頼性が高くなります。
まあ、ターゲットで遊べばいいのは明らかなのですが、最後のターゲットが何なのか、どのように 赤で マークされているのかが理解できていません
分類モデル（例えばxgboostやcatboost）がオッズ比の対数（log_odds）を保存する理由をご存知の方はいらっしゃいますか？
そして、そこから、prob=1/(1+exp(-log_odds))という式でクラス確率を計算することができます
どういうことでしょうか。一見すると、指数を使った無駄な計算がありそうです。確率を一度に保存できるのは楽ですね。
彼らがやるということは、何らかの意味があるということでしょうか。
最後の 赤で 囲ったものは、何がどうなっていて、どうなっているのか理解できない。
これは、パーツごとに構築/訓練等（シグナルにストップが追加され、その後MMが追加された等）されたシステムが、非常に高い確率で負けるということです。
自動で制御されるパラメータがあり、それが変化するとシャットダウンして、DDの前に「動作停止しました」と通知されるのは素晴らしいことです。
ああ、みんな、昨夜は信じられないほど酔っ払ったんだ。今、私の心は本当にそれを感じているのですが。そしてあの野郎どもは、誰もが知っていて、誰も私を止めなかった。まあ、思い知らせてやるか :-)
私のアカウントで何が起こっているのか見せてください？太ったけど、いいんだ。やはり、TSがしっかりしていると、パポラマに完全に重なってしまうので、儲かるのですが、チェックはお勧めしません...。
分類モデル（xgboostやcatboostなど）で、オッズ比の対数（log_odds）を保存している理由をご存知の方はいらっしゃいますか？
そして、これらから、prob=1/(1+exp(-log_odds))という式で、クラスの確率を計算することができます。
これのどこがいいんですか？一見すると、指数を使った無駄な計算がありそうです。確率を一度に保存できるのは楽ですね。
彼らがやるなら、それはそれで意味があるんじゃないでしょうか？
チュートリアルのどこかで見たような...事前学習とか関係で便利になりそうですね。
分類モデル（例えばxgboostやcatboost）がオッズ比の対数（log_odds）を保存する理由をご存知の方はいらっしゃいますか？
そして、これらから、prob=1/(1+exp(-log_odds))という式で、クラスの確率を計算することができます。
これのどこがいいんですか？一見すると、指数を使った無駄な計算がありそうです。確率を一度に保存できるのは楽ですね。
彼らがやるなら、それはそれで意味があるんじゃないでしょうか？
これらの、おっしゃるような「確率」は足し算ができますから、こうして保存しているのでしょう。
ああ、みんな、昨夜は信じられないほど酔っ払ったんだ。今、私の心は本当にそれを感じているのですが。そしてあの野郎どもは、誰もが知っていて、誰も私を止めなかった。まあ、思い知らせてやるか :-)
私のアカウントで何が起こっているのか見せてください？太ったけど、いいんだよ。やはりTSがしっかりしていると、パポラマで絶対に重なって稼げますが、確認するのはお勧めしません...。
何のことはない、昨日短パンとビーチサンダルでバイモアに行ったことを思い出しただけで、木も咲いていないんだ。お店の人に笑われましたよ。おかしいだろ、まだ肝臓が震えているんだぞ......。
何のことはない、昨日短パンとビーチサンダルでバイモアに行ったことを思い出しただけで、木も咲いていないんだ。お店の人に笑われましたよ。おかしいだろ、まだ肝臓が震えているんだぞ......。
短パン禁止は？:)
短パン禁止は？:)