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 1777 1...177017711772177317741775177617771778177917801781178217831784...3399 新しいコメント mytarmailS 2020.05.10 12:04 #17761 統計的に有意な兆候があれば、それを組み合わせれば100%に近い精度が 得られる、というようなことをどこかで聞いたことがあります。 調べてみることに...。 2値のターゲットで合成デートを作り、ターゲットの値ごとに、あるヒット確率のチップをつなげました。 このチップを10個作り、あるターゲットは51:49、別のターゲットは49:51の確率で作られた フォレストを鍛えました。 新しいデータで得られた Accuracy : 0.5145 10の機能ではなく、100の機能があります Accuracy : 0.534 1000枚看板でゲットしました。 Accuracy : 0.558 つまり結論は、「 属性の質を高める必要がある、量では遠く及ばない...」ということです。 例えば55:45で 確率を高めてみよう。 10の特性は、与える Accuracy : 0.6055 100の特性は与える Accuracy : 0.7985 もう一回、60：40の 確率アップを試してみよう 10の特徴 Accuracy : 0.729 100枚看板 Accuracy : 0.968 つまり、各キャンドルでソチに住むには、60％の正解率を出す100のルール/機能/AMOを持たなければ ならないことが判明した...。でありながら、同時に違うものでなければならない...。そんなことができるのだろうか。 Дмитрий 2020.05.10 12:14 #17762 mytarmailS: 統計的に有意な兆候があれば、それを組み合わせれば100%に近い精度が得られる、というようなことをどこかで聞いたことがあります。 確認することにしました... 日足データでのEURCADとペアの相関関係。 AUDCHF カドカワ CHFJPY ユーロスイスフラン ユーロコード -0.22 -0.33 -0.39 0.37 最も単純な線形回帰の 決定係数 EURCAD = a*AUDCHF + b*CADCHF + c*CHFJPY + d*EURCHF + k R^2 = 0.99622555 mytarmailS 2020.05.10 12:23 #17763 ディミトリ 日足データでのEURCADの相関とペア 相関は予測ではなく、尺度である。それとも、私が的外れなことを言っているのでしょうか？ Дмитрий 2020.05.10 12:27 #17764 mytarmailS: 相関は予測ではなく、尺度である。それとも、私が的外れなことを言っているのでしょうか？ 相関は、各変数の統計的有意性を示すもので、低い。 これらは合わせて、従属変数のダイナミクスを99.6%説明するモデルを形成している mytarmailS 2020.05.10 12:34 #17765 ディミトリ 相関は各変数の統計的な有意性を示すもので、低いものである。 これらは合わせて、従属変数のダイナミクスを99.6%説明するモデルを形成している。 そうですね、でも予測ではなく説明です、相関は単に変数間の関係の尺度です、あなたの考えの結論は何ですか？ まだ理解できていません( ペア間の相互相関を調べると Дмитрий 2020.05.10 12:38 #17766 mytarmailS: そうですね、でも予測ではなく説明です、相関は単に変数間の関係の尺度です、あなたの思考の結論は何でしょうか？ 私には理解できません( "どこかで聞いたことのあるような気の利いたアイデアだ。統計的に少しでも有意 な符号があれば、たとえ最低のものでも、それらを結びつけることで100％に近い精度が 得られる"(c) 相関は、線形回帰 モデルにおいて、独立変数が従属変数を予測するための統計的有意性を示す。 mytarmailS 2020.05.10 12:40 #17767 ディミトリ " 統計的に有意な 符号が あれば、たとえ最低のものでも、それを組み合わせれば、100％に近い精度が 得られる"(c)というような巧妙なアイデアをどこかで聞いたことがあるのです。 何らかの形で予測できる特性という意味であり、単なる相関関係ではありません Дмитрий 2020.05.10 12:47 #17768 mytarmailS: 相関関係だけでなく、何らかの形で予測できる特性を意味する そして、予測する能力は、どのようにして決まるのでしょうか？ Дмитрий 2020.05.10 12:48 #17769 mytarmailS: 相関性だけでなく、何らかの予測性のある属性という意味です。 従属変数と、可能性のある独立変数のセットがあります。 予測能力」はどのように定義されるのですか？ 世界中のあらゆるものを、間抜けにもモデルに押し込んでしまうことでか？ Aleksey Vyazmikin 2020.05.10 12:55 #17770 mytarmailS: まあ...いいね、もっともだ。トレードそのもののバランスと、エントリーのあるチャートが見たい。 どうやって取引すればいいのか、教えてくれなかったから......どんなTSを作ればいいのかわからない。 mytarmailS: 10機種のアンサンブルということですが、それぞれの機種の違いは何ですか？ いいえ、広がりを見るための10個のモデルで、違いはシード、つまり学習を開始するためのランダムな値（スプリットの推定とその選択に使用）だけです。 1...177017711772177317741775177617771778177917801781178217831784...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
統計的に有意な兆候があれば、それを組み合わせれば100%に近い精度が 得られる、というようなことをどこかで聞いたことがあります。
調べてみることに...。
2値のターゲットで合成デートを作り、ターゲットの値ごとに、あるヒット確率のチップをつなげました。
このチップを10個作り、あるターゲットは51:49、別のターゲットは49:51の確率で作られた
フォレストを鍛えました。
新しいデータで得られた
Accuracy : 0.514510の機能ではなく、100の機能があります
Accuracy : 0.5341000枚看板でゲットしました。
Accuracy : 0.558つまり結論は、「 属性の質を高める必要がある、量では遠く及ばない...」ということです。
例えば55:45で 確率を高めてみよう。
10の特性は、与える
Accuracy : 0.6055100の特性は与える
Accuracy : 0.7985もう一回、60：40の 確率アップを試してみよう
10の特徴
Accuracy : 0.729100枚看板
Accuracy : 0.968つまり、各キャンドルでソチに住むには、60％の正解率を出す100のルール/機能/AMOを持たなければ ならないことが判明した...。でありながら、同時に違うものでなければならない...。そんなことができるのだろうか。
統計的に有意な兆候があれば、それを組み合わせれば100%に近い精度が得られる、というようなことをどこかで聞いたことがあります。
確認することにしました...
日足データでのEURCADとペアの相関関係。
最も単純な線形回帰の 決定係数 EURCAD = a*AUDCHF + b*CADCHF + c*CHFJPY + d*EURCHF + k
R^2 = 0.99622555
日足データでのEURCADの相関とペア
相関は予測ではなく、尺度である。それとも、私が的外れなことを言っているのでしょうか？
相関は予測ではなく、尺度である。それとも、私が的外れなことを言っているのでしょうか？
相関は、各変数の統計的有意性を示すもので、低い。
これらは合わせて、従属変数のダイナミクスを99.6%説明するモデルを形成している
相関は各変数の統計的な有意性を示すもので、低いものである。
これらは合わせて、従属変数のダイナミクスを99.6%説明するモデルを形成している。
そうですね、でも予測ではなく説明です、相関は単に変数間の関係の尺度です、あなたの考えの結論は何ですか？ まだ理解できていません(
ペア間の相互相関を調べるとそうですね、でも予測ではなく説明です、相関は単に変数間の関係の尺度です、あなたの思考の結論は何でしょうか？ 私には理解できません(
"どこかで聞いたことのあるような気の利いたアイデアだ。統計的に少しでも有意 な符号があれば、たとえ最低のものでも、それらを結びつけることで100％に近い精度が 得られる"(c)
相関は、線形回帰 モデルにおいて、独立変数が従属変数を予測するための統計的有意性を示す。
" 統計的に有意な 符号が あれば、たとえ最低のものでも、それを組み合わせれば、100％に近い精度が 得られる"(c)というような巧妙なアイデアをどこかで聞いたことがあるのです。
何らかの形で予測できる特性という意味であり、単なる相関関係ではありません
相関関係だけでなく、何らかの形で予測できる特性を意味する
そして、予測する能力は、どのようにして決まるのでしょうか？
相関性だけでなく、何らかの予測性のある属性という意味です。
従属変数と、可能性のある独立変数のセットがあります。
予測能力」はどのように定義されるのですか？
世界中のあらゆるものを、間抜けにもモデルに押し込んでしまうことでか？
まあ...いいね、もっともだ。トレードそのもののバランスと、エントリーのあるチャートが見たい。
どうやって取引すればいいのか、教えてくれなかったから......どんなTSを作ればいいのかわからない。
10機種のアンサンブルということですが、それぞれの機種の違いは何ですか？
いいえ、広がりを見るための10個のモデルで、違いはシード、つまり学習を開始するためのランダムな値（スプリットの推定とその選択に使用）だけです。