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 1781 1...177417751776177717781779178017811782178317841785178617871788...3399 新しいコメント mytarmailS 2020.05.11 13:40 #17801 アレクセイ・ヴャジミキン 日付は削除していません。ファイルの容量を減らすために保存していないだけです。 まあ、時間はボラティリティの間接的なサインであり、時間には季節性がある、アクティブな取引時間があり、パッシブなものがある アレクセイ・ヴャジミキン 予測式をファイルに順次保存して、トレーニングのためにダウンロードするだけではだめなのでしょうか？ まあ、できるのですが、モデルを学習させるためには、行列を環境にロードする必要があり、それで終わりです )) というか、それ以前に、述語で行列を形成している段階で アレクセイ・ヴャジミキン 学習サンプルが1ギガバイトくらいになったので、CatBoostなら簡単に処理できますが、Rで遺伝木を構築するのは危険ですね...。 うわーギグって小さくないですね、何個特性あるんだろう？ どのような遺伝子の木なのでしょうか？ アレクセイ・ヴャジミキン 1)ボリュームを使っているのか、ボリュームがあると便利なのか？ 2)予測変数の調整にはZZパラメータは必要ないのでしょうか？ 3)データの歪みについて理解できないのですが、小節ゼロですべての小節データを知るためにデータをシフトする必要があるのでしょうか？その場合、ゼロバーを覗くことはないのでしょうか？ 1) ただ ) 2）どうなんでしょう？また、ZZの予測値はどのように調整するのですか？ 3）ローソク足が開いただけとか、もう歪んでいる、閉じるべき、ターゲットはどうするのか、などなど疑問だらけ（心配無用）、自分用に何かを変えるなら、必ずオリジナルを他人に残すべきでしょう。 Maxim Dmitrievsky 2020.05.11 14:05 #17802 今はクラスタリングに関するMOSの最終確認をしているところです。純粋にクラスターだけでは学習がうまくいかないので、機能を少しずつ追加していきます たぐい mytarmailS 2020.05.11 17:13 #17803 マキシム・ドミトリエフスキー 今はクラスタリングに関するMOSの最終確認をしているところです。純粋にクラスターだけでは学習がうまくいかないので、機能を少しずつ追加していきます たぐい グラフの中身は？ インクリメントのあるグラフとないグラフのバランスは取れているのでしょうか？ Maxim Dmitrievsky 2020.05.11 17:37 #17804 mytarmailS: グラフの中身は？ チャート上のバランス、インクリメントの有無など。 トレースとテスト、pipsでのバランス。 インクリメントなし、全クラスタ。 すんぜんしゃくまん mytarmailS 2020.05.11 17:59 #17805 マキシム・ドミトリエフスキー トレーニーとテスト、pipsでのバランス インクリメントなし、全クラスタ 増分値は何も与えない クラスターを「間引く」、つまり、長いクラスターを落とすようにすると...。 例えば、価格を基準にしたクラスタのベクトルがあり、価格は "P "クラスタ "C" 価格はR R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R RR cluster number 11111111122222222221111111111111112222222222222 クラスタからクラスタへの遷移のみを残す 価格 - R R R R RR RR R R R R R R R R R R RR R R R R R RR cluster number 1111111112222222222111111111111111222222222222222 R R 2 1 2 これらのこだわりをすべて取り除けば、ノイズがなくなり、サンプリングが劇的に減るかもしれません。 試してみてください、私は一度hmmでやりました。 Maxim Dmitrievsky 2020.05.11 18:08 #17806 mytarmailS: クラスターを "間引く"、つまり、長いクラスターの詰まりを落とすことを試してみてはいかがでしょうか...。 例えば、価格を基準にしたクラスタのベクトルがあり、価格は「P」クラスタ「C」です。 価格はR R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R RR cluster number 11111111122222222221111111111111112222222222222 クラスタからクラスタへの遷移のみを残す 価格 - R R RR R R RR R R R R R R R R R RR R R R R R R RR cluster number 1111111112222222222111111111111111222222222222222 R R 2 1 2 これらのこだわりをすべて取り除けば、ノイズがなくなり、サンプリングが劇的に減るかもしれません。 試してみてください、私は一度hmmでやりました。 もうやってしまったら、意味がない。 mytarmailS 2020.05.11 18:11 #17807 マキシム・ドミトリエフスキー もうやってしまったら、意味がない。 は、何もないところから結論を出すのはやめましょう。 まず、うーんという感じで、次に大きく改善したのですが、問題が違っていて...。 Maxim Dmitrievsky 2020.05.11 18:15 #17808 mytarmailS: へらずぐちをたたくなかれ まず、うーんという感じでした。次に、課題は違いますが、かなり改善されましたね...。 めんどくさがり屋さん ) mytarmailS 2020.05.11 18:26 #17809 マキシム・ドミトリエフスキー 面倒くさくて理解不能な結果 ) Rで小便するのは半行で、ご高説のpythonは痛い？ ああ... Valeriy Yastremskiy 2020.05.12 08:00 #17810 マキシム・ドミトリエフスキー 今はクラスタリングに関するMOSの最終確認をしているところです。純粋にクラスターだけでは学習がうまくいかないので、機能を少しずつ追加していきます たぐい 何を共有するんだ？ それに、インクリメントの何が悪い？基本的に時間ベースのスピードが出ます。でも、アベレージがないとできないんです。しかし、平均値を考慮し始めると、たちまち迷路に入り込んでしまうのです。どこかにワーキングミドルがあるはずです。最後の刻みで足りなくなり、もう少しで足りる。 1...177417751776177717781779178017811782178317841785178617871788...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
日付は削除していません。ファイルの容量を減らすために保存していないだけです。
まあ、時間はボラティリティの間接的なサインであり、時間には季節性がある、アクティブな取引時間があり、パッシブなものがある
予測式をファイルに順次保存して、トレーニングのためにダウンロードするだけではだめなのでしょうか？
まあ、できるのですが、モデルを学習させるためには、行列を環境にロードする必要があり、それで終わりです )) というか、それ以前に、述語で行列を形成している段階で
学習サンプルが1ギガバイトくらいになったので、CatBoostなら簡単に処理できますが、Rで遺伝木を構築するのは危険ですね...。
うわーギグって小さくないですね、何個特性あるんだろう？
どのような遺伝子の木なのでしょうか？
1)ボリュームを使っているのか、ボリュームがあると便利なのか？
2)予測変数の調整にはZZパラメータは必要ないのでしょうか？
3)データの歪みについて理解できないのですが、小節ゼロですべての小節データを知るためにデータをシフトする必要があるのでしょうか？その場合、ゼロバーを覗くことはないのでしょうか？
1) ただ )
2）どうなんでしょう？また、ZZの予測値はどのように調整するのですか？
3）ローソク足が開いただけとか、もう歪んでいる、閉じるべき、ターゲットはどうするのか、などなど疑問だらけ（心配無用）、自分用に何かを変えるなら、必ずオリジナルを他人に残すべきでしょう。
今はクラスタリングに関するMOSの最終確認をしているところです。純粋にクラスターだけでは学習がうまくいかないので、機能を少しずつ追加していきます
たぐい
今はクラスタリングに関するMOSの最終確認をしているところです。純粋にクラスターだけでは学習がうまくいかないので、機能を少しずつ追加していきます
たぐい
グラフの中身は？
インクリメントのあるグラフとないグラフのバランスは取れているのでしょうか？
グラフの中身は？
チャート上のバランス、インクリメントの有無など。
トレースとテスト、pipsでのバランス。
インクリメントなし、全クラスタ。
すんぜんしゃくまん
トレーニーとテスト、pipsでのバランス
インクリメントなし、全クラスタ
増分値は何も与えない
クラスターを「間引く」、つまり、長いクラスターを落とすようにすると...。
例えば、価格を基準にしたクラスタのベクトルがあり、価格は "P "クラスタ "C"
価格はR R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R RR
cluster number 11111111122222222221111111111111112222222222222
クラスタからクラスタへの遷移のみを残す
価格 - R R R R RR RR R R R R R R R R R R RR R R R R R RR
cluster number 1111111112222222222111111111111111222222222222222
R R
2 1 2
これらのこだわりをすべて取り除けば、ノイズがなくなり、サンプリングが劇的に減るかもしれません。
試してみてください、私は一度hmmでやりました。
クラスターを "間引く"、つまり、長いクラスターの詰まりを落とすことを試してみてはいかがでしょうか...。
例えば、価格を基準にしたクラスタのベクトルがあり、価格は「P」クラスタ「C」です。
価格はR R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R R RR
cluster number 11111111122222222221111111111111112222222222222
クラスタからクラスタへの遷移のみを残す
価格 - R R RR R R RR R R R R R R R R R RR R R R R R R RR
cluster number 1111111112222222222111111111111111222222222222222
R R
2 1 2
これらのこだわりをすべて取り除けば、ノイズがなくなり、サンプリングが劇的に減るかもしれません。
試してみてください、私は一度hmmでやりました。
もうやってしまったら、意味がない。
もうやってしまったら、意味がない。
は、何もないところから結論を出すのはやめましょう。
まず、うーんという感じで、次に大きく改善したのですが、問題が違っていて...。
へらずぐちをたたくなかれ
まず、うーんという感じでした。次に、課題は違いますが、かなり改善されましたね...。
めんどくさがり屋さん )
面倒くさくて理解不能な結果 )
Rで小便するのは半行で、ご高説のpythonは痛い？
ああ...
今はクラスタリングに関するMOSの最終確認をしているところです。純粋にクラスターだけでは学習がうまくいかないので、機能を少しずつ追加していきます
たぐい
何を共有するんだ？ それに、インクリメントの何が悪い？基本的に時間ベースのスピードが出ます。でも、アベレージがないとできないんです。しかし、平均値を考慮し始めると、たちまち迷路に入り込んでしまうのです。どこかにワーキングミドルがあるはずです。最後の刻みで足りなくなり、もう少しで足りる。