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 180 1...173174175176177178179180181182183184185186187...3399 新しいコメント Andrey Dik 2016.10.26 09:15 #1791 ミハイル・マルキュカイツ一方の変数が0になるように最適化する方法について、何か提案があれば教えてください。あるいはゼロに近づく傾向がある......。基本的には、ある変数をベースに別の変数を最適化する......。F(-fabs(y(x)))だろう？質問をもう少し正確に述べてください。 Dr. Trader 2016.10.26 09:27 #1792 最近、mqlにalglibライブラリが追加されたので、それを使えば解決するはずです。ステップ1：2番目の変数の値を計算する関数を書くdouble Qwe(double inp){ return(MathSin(inp)); //для примера новая переменная будет вычисляться как синус из первой переменной}最初の変数がpで、そこから2番目の変数が関数Qwe()で計算されます。あなたの場合、Qwe()関数には、価格の履歴を調べ、そこであなたの方法論に従って何かを計算するためのコードが必要です。Qwe()関数の値を計算するために、変数inpを変更しなければならないのです。inpを変更することで、関数の結果をより小さくしたいのです。これはAlglibで行うことができます。ツールの一覧はこちら - http://www.alglib.net/optimization/ .Levenberg-Marquardtアルゴリズム が使えると思われます。mqlの例は見当たりませんが、関数名は同じようです。c++で例を探せば、ほとんどの場合、mqlのコードもほとんど同じになるでしょう。 СанСаныч Фоменко 2016.10.26 09:54 #1793 昔からあるアイデアだが、誰か試したことがあるか？私たちが話しているのは、"前世 "のモデルです。 医療にも使われている 患者さんの情報をたくさん取り込んで、その患者さんがどのくらい生きられるかを予測するモデルです。この場合たくさんのデータを集めて、価格がどのようなTR/SLになるかを予測するのです。 Vizard_ 2016.10.26 10:37 #1794 ミハイル・マルキュカイツ出力変数がTCの利益額で規定されていることを考えると、このパラメータを変える ことで、少なくとも入力データの質を知ることができるのですが...。 いいえ、同じ入力の別のターゲットでどれだけ得られるかだけです。変更するのです)))何事もある程度形式化することが必要です。 手本が示されたのだから、それに基づいた理論であるべきだ。そして、アンドリューはその後に適切なフレーズを表現した。に関する基準点については eqiのオリエンテーションについては、ネットなどは不要で、ガとこするだけ...。 BlackTomcat 2016.10.26 10:48 #1795 サンサニッチ・フォメンコ昔からあるアイデアだが、誰か試したことがあるか？私たちが話しているのは、"前世 "のモデルです。 医療にも使われている 患者さんの情報をたくさん取り込んで、その患者さんがどのくらい生きられるかを予測するモデルです。この場合たくさんのデータを集めて、価格がどのようなTR/SLになるかを予測するのです。 一番面白いのは、ほとんどの場合、そこそこ行くということで、ストップなしで取引しているオーバーカマーがよく使っている。デポジットが足りなくなり、ストップアウトする瞬間まで。つまり、どのような値に到達するかではなく、どのような順序でその点に到達するかが重要なのである。 СанСаныч Фоменко 2016.10.26 11:20 #1796 BlackTomcat です。 最も興味深いのは、ほとんどの場合、「そこそこ」「そこそこ」となることで、これはストップをかけずに取引するオーバーカンパニーによく利用されます。手付金だけではストップアウトできないような稀有なケースで到達しなければならないのです。つまり、どのような値に到達するかではなく、どのような順序でその点に到達するかが重要なのである。それは、頭の中に王様がいない状態で、じっと座っていればの話です。そして、ある程度まともな確率でTPの予想が出たのなら、ドローダウンを待つのが筋だし、予想が損失なら、預金が空になるのをじっと待つのではなく、すぐに修正する必要があるのです。それが待機型である点です。 Mihail Marchukajtes 2016.10.26 11:31 #1797 ヴィザード_。 いいえ、同じ入力から別のターゲットで何回ドロップ されるかがわかるだけです。変えているのですね)))すべては形式化されなければならない。 手本が示されたのだから、それに基づいた理論であるべきだ。そして、アンドリューはその後に適切なフレーズを表現した。に関する基準点については eqiのオリエンテーションについては、ネットなどは不要で、ガとこするだけ...。ここであなたは間違っている、というかむしろ正しいが、最後までない、確かにそれは信号によってエントリーのレベルを与えるだろうが、最も重要なことは、信号によって得られたポイントの数ではなく、この信号がエラーではないことです。これは重要だ!!!!とにかく今は、0.00008pipsの利益が出るレベルまで出力を調整しました。ゼロと1の数が等しいところ :-)だから、こういう仕掛けがたくさんあるんです。まだ全部ではありません。何のためにあるのか 教えてください。 Vizard_ 2016.10.26 12:44 #1798 ミハイル・マルキュカイツここであなたは間違っている、というかむしろ正しいが、最後までない、確かにそれは信号によってエントリーのレベルを与えるだろうが、最も重要なことは、信号によって得られたポイントの数ではなく、この信号がエラーではないことです。これは重要だ!!!!とにかく今は、0.00008pipsの利益が出るレベルまで出力を調整しました。ゼロと1の数が等しいところ :-)だから、こういう仕掛けがたくさんあるんです。まだ全部ではありません。なぜ、それをするのか 教えてください。 必要ない。そして、それも正しく動作しません。 この信号がエラーにならないように」ではなく、なぜ「この信号がエラーにならないように」なのか、そして最も重要なことは 今後、「この信号はエラーではない」と...などあなたは、暗黙の試みで歴史にフィッティングしています。 ボラティリティを予測するためのもちろん、すべてイミフですが...。 Mihail Marchukajtes 2016.10.26 12:54 #1799 ヴィザード_。 必要ないそして、それも正しく動作しません。 この信号はエラーにならない」ではなく、「この信号はエラーにならない」理由、そして最も重要なことは"この信号はエラーにならない "と将来的に...などあなたは、暗黙の試みで歴史にフィッティングしています。 ボラティリティを予測するためのもちろん、すべてイミフですが...。 いや、根本から解決してくれ、だって私たち何してるんだろう？インプットを分割するんですよね？そして、「YES」よりも「NO」の状態の方がよく分かっている場合や、その逆の場合も、モデルを構築する際に偏りが生じないわけです。NSは、モデルを構築する際に、歪みのない曖昧さを得ることができます。これは、ゼロの数が1の数と等しいときです。そして、最も重要なことは、分割という事実そのものではなく、分割が一定であることです。損をし始めたら、信号を逆にして上へ上へ:-) Vizard_ 2016.10.26 20:29 #1800 ミハイル・マルキュカイツ いや、根本から 解決してくれ、だって私たち何してるんだろう？入力データを分割 するんですよね？そして、「YES」よりも「NO」の状態の方がよく分かっている場合や、その逆の場合も、モデルを構築する際に偏りが生じないわけです。NSは、モデルを構築する際に、歪みのない曖昧さを得ることができます。これは、ゼロの数が1の数と等しいときです。そして、最も重要なことは、分割という事実そのものではなく、それが不変であるべきだということです。損をし始めたら、信号を逆にして上へ上へ:-)ミハ、またか...)))ウケる...。よくわからないけど、シェア、レジ、スクラップ)))です。） 1...173174175176177178179180181182183184185186187...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
一方の変数が0になるように最適化する方法について、何か提案があれば教えてください。あるいはゼロに近づく傾向がある......。
基本的には、ある変数をベースに別の変数を最適化する......。
F(-fabs(y(x)))
だろう？
質問をもう少し正確に述べてください。
最近、mqlにalglibライブラリが追加されたので、それを使えば解決するはずです。
ステップ1：2番目の変数の値を計算する関数を書く
return(MathSin(inp)); //для примера новая переменная будет вычисляться как синус из первой переменной
}
最初の変数がpで、そこから2番目の変数が関数Qwe()で計算されます。あなたの場合、Qwe()関数には、価格の履歴を調べ、そこであなたの方法論に従って何かを計算するためのコードが必要です。
Qwe()関数の値を計算するために、変数inpを変更しなければならないのです。inpを変更することで、関数の結果をより小さくしたいのです。これはAlglibで行うことができます。ツールの一覧はこちら - http://www.alglib.net/optimization/ .Levenberg-Marquardtアルゴリズム が使えると思われます。mqlの例は見当たりませんが、関数名は同じようです。c++で例を探せば、ほとんどの場合、mqlのコードもほとんど同じになるでしょう。
昔からあるアイデアだが、誰か試したことがあるか？
私たちが話しているのは、"前世 "のモデルです。
医療にも使われている
患者さんの情報をたくさん取り込んで、その患者さんがどのくらい生きられるかを予測するモデルです。
この場合
たくさんのデータを集めて、価格がどのようなTR/SLになるかを予測するのです。
ミハイル・マルキュカイツ
出力変数がTCの利益額で規定されていることを考えると、このパラメータを変える ことで、少なくとも入力データの質を知ることができるのですが...。
手本が示されたのだから、それに基づいた理論であるべきだ。そして、アンドリューはその後に適切なフレーズを表現した。に関する基準点については
eqiのオリエンテーションについては、ネットなどは不要で、ガとこするだけ...。
昔からあるアイデアだが、誰か試したことがあるか？
私たちが話しているのは、"前世 "のモデルです。
医療にも使われている
患者さんの情報をたくさん取り込んで、その患者さんがどのくらい生きられるかを予測するモデルです。
この場合
たくさんのデータを集めて、価格がどのようなTR/SLになるかを予測するのです。
最も興味深いのは、ほとんどの場合、「そこそこ」「そこそこ」となることで、これはストップをかけずに取引するオーバーカンパニーによく利用されます。手付金だけではストップアウトできないような稀有なケースで到達しなければならないのです。つまり、どのような値に到達するかではなく、どのような順序でその点に到達するかが重要なのである。
それは、頭の中に王様がいない状態で、じっと座っていればの話です。
そして、ある程度まともな確率でTPの予想が出たのなら、ドローダウンを待つのが筋だし、予想が損失なら、預金が空になるのをじっと待つのではなく、すぐに修正する必要があるのです。
それが待機型である点です。
いいえ、同じ入力から別のターゲットで何回ドロップ されるかがわかるだけです。変えているのですね)))すべては形式化されなければならない。
手本が示されたのだから、それに基づいた理論であるべきだ。そして、アンドリューはその後に適切なフレーズを表現した。に関する基準点については
eqiのオリエンテーションについては、ネットなどは不要で、ガとこするだけ...。
ここであなたは間違っている、というかむしろ正しいが、最後までない、確かにそれは信号によってエントリーのレベルを与えるだろうが、最も重要なことは、信号によって得られたポイントの数ではなく、この信号がエラーではないことです。これは重要だ!!!!
とにかく今は、0.00008pipsの利益が出るレベルまで出力を調整しました。ゼロと1の数が等しいところ :-)だから、こういう仕掛けがたくさんあるんです。まだ全部ではありません。何のためにあるのか 教えてください。
ここであなたは間違っている、というかむしろ正しいが、最後までない、確かにそれは信号によってエントリーのレベルを与えるだろうが、最も重要なことは、信号によって得られたポイントの数ではなく、この信号がエラーではないことです。これは重要だ!!!!
とにかく今は、0.00008pipsの利益が出るレベルまで出力を調整しました。ゼロと1の数が等しいところ :-)だから、こういう仕掛けがたくさんあるんです。まだ全部ではありません。なぜ、それをするのか 教えてください。
この信号がエラーにならないように」ではなく、なぜ「この信号がエラーにならないように」なのか、そして最も重要なことは
今後、「この信号はエラーではない」と...などあなたは、暗黙の試みで歴史にフィッティングしています。
ボラティリティを予測するためのもちろん、すべてイミフですが...。
必要ないそして、それも正しく動作しません。
この信号はエラーにならない」ではなく、「この信号はエラーにならない」理由、そして最も重要なことは
"この信号はエラーにならない "と将来的に...などあなたは、暗黙の試みで歴史にフィッティングしています。
ボラティリティを予測するためのもちろん、すべてイミフですが...。
いや、根本から 解決してくれ、だって私たち何してるんだろう？入力データを分割 するんですよね？そして、「YES」よりも「NO」の状態の方がよく分かっている場合や、その逆の場合も、モデルを構築する際に偏りが生じないわけです。NSは、モデルを構築する際に、歪みのない曖昧さを得ることができます。これは、ゼロの数が1の数と等しいときです。そして、最も重要なことは、分割という事実そのものではなく、それが不変であるべきだということです。損をし始めたら、信号を逆にして上へ上へ:-)
ミハ、またか...)))ウケる...。よくわからないけど、シェア、レジ、スクラップ)))です。）