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 1812 1...180518061807180818091810181118121813181418151816181718181819...3399 新しいコメント mytarmailS 2020.06.14 05:41 #18111 Aleksey Vyazmikin： 長いというのはどれくらいかというと、少なくとも半年はプラスで動いている機種があります。1ヶ月ほど前に古いファイルのアーカイブを解析していたときに発見したのですが、モデルを作成して動作したのですが、今ではどのように学習させたのかわかりません。別の例 - また、葉の上に構築され、そのほとんどは、2014年から2018年のサンプル包括的に収集され、2020年2月に木、これはフィルタとして使用され、この相乗効果は、2020年にうまく機能します。しかし、危険を冒してまですべてを賭けたわけではない--それが私の失敗です。今、私は、基準が長くなり、すべてが壊れるという思いにとらわれています。 良いアイデアがあれば、このモデルを使い、すべてのエントリーポイントでサンプリングを作成し、いくつかの指標を追加し、取引に入るかどうかを決定するもう一つのモデルを導入してみましょう。 Aleksey Vyazmikin 2020.06.14 08:16 #18112 mytarmailS: このモデルを使って、すべてのエントリーポイントのサンプルを作り、あらゆる種類の指標を投げて、トレードに入るか入らないかを決めるモデルをもう一つトレーニングしてみてください。 15行の順序の初期サンプルので、このメソッドのために私は、十分な指標を持っていない、あなたが活性化で後で見れば、よく5-6kのエントリがあるでしょう、この上に非常に多くはない方法を学び、私の方法では、サンプルのボリュームを変更 せずに訓練を継続することができます。 トレーニング中は、いろんな指標を使ったほうがいいと思います。 mytarmailS 2020.06.14 08:53 #18113 Aleksey Vyazmikin： この方法の場合、最初のサンプルは15k行程度で、後から起動を見ると5～6kの入力があるので、インジケーターが足りなくなりますが、私の方法ではサンプルのボリュームを変えずに学習を継続することができます。トレーニング中は、いろんな指標を使ったほうがいいと思います。 ビフォーアフターの方が良いと思います Uladzimir Izerski 2020.06.14 10:37 #18114 このスレッドをずっと読んでいて、会話に参加したことがない。 正直まだ理解できていないのですが、NSさんはどのような市場モデルを分析し、指導しているのですか？ローソク足、ワンド、インジケータ、またはそれらの組み合わせに基づいて？それとも、他の人にはわからない秘密の何か？ 市場モデルは常に、これまでも、そしてこれからも、アルファベットの文字の形のようなものです。フォントは違っても、認識力は不変です。ご興味があれば、もっと広い範囲でお話ができると思います。私の質問に答えた後 mytarmailS 2020.06.14 10:59 #18115 Uladzimir Izerski： このスレッドをずっと読んでいて、会話に参加したことがない。正直まだ理解できていないのですが、NSさんはどのような市場モデルを分析し、指導しているのですか？ローソク足、ワンド、インジケータ、またはそれらの組み合わせに基づいて？それとも、他の人にはわからない秘密の何か？市場モデルは常に、これまでも、そしてこれからも、アルファベットの文字の形のようなものです。フォントは違っても、認識力は不変です。ご興味があれば、もっと広い範囲でお話ができると思います。私の質問に答えた後 ここでいうモデルとは、99％の場合、NSそのものを指します。 いい製品ですね。あなたの市場に対するアプローチに魅力を感じます。 Uladzimir Izerski 2020.06.14 12:09 #18116 mytarmailS: ここでのモデルは、99％がNS本体美しい製品、市場へのアプローチに好感が持てます。 mytarmailS: モデル別では、99％がNSです。いい製品ですね、あなたの市場へのアプローチが好きです。 お褒めの言葉ありがとうございます。でも、それは答えになっていません。 うさぎさんではなく、NSを鍛えていることがよくわかります)( mytarmailS 2020.06.14 12:31 #18117 Uladzimir Izerski： お褒めの言葉ありがとうございます。でも、それは答えになっていません。ウサギではなくNSを調教しているのがよくわかります)(( アハハハ)) 答えになっていませんね、他のことを聞きたいのでは？ トレーニングのベースとなる看板があります。 指標、ローソク足、時間、ログルール、他のNS...彼らは何でもありです。誰が何を望もうとも、それはその人の望みなのだ． 的がある、それを教えたい NSを学習させ、学習させたNSをモデルと呼びます。 モデルというのは、市場やその法則などを数学的に記述したような、何か別のものを意味しているのではないでしょうか。しかし、ここでいうモデルとは、先に述べたような別の意味である......。 Uladzimir Izerski 2020.06.14 13:24 #18118 mytarmailS: アハハハ))答えはイエスではなく、他のことを聞きたいのでは？トレーニングが行われる看板がありますそこに何かあることができます - 指標、ローソク足、時間、ログルール、他のNS ...誰が何を望もうとも、それはその人の望みなのだ．的がある、それを教えたいNSを学習させ、学習させたNSをモデルと呼びます。モデルというのは、市場やその法則などを数学的に記述したような、何か別のものを意味しているのではないでしょうか。しかし、ここでいうモデルとは、先に述べたような別のものを指しているのでは......。 あなたの専門用語は理解できます。標識はモデルではなく、モデルの構成要素の集合体です。 しかし、NSを学習させる前に、学習させることができるセット、スマートセットがなければならない。結局、馬鹿にどう教えても、狼の方が尻尾が長いということを、あなた自身が知っているのです。 mytarmailS 2020.06.14 13:46 #18119 Uladzimir Izerski： ああ、専門用語はわかったよ。Traitsはモデルではなく、モデルの構成要素の集合体です。しかし、NSを教える前に、教えることができるセット、クレバーなセットが必要なのです。結局、馬鹿にどう教えても、狼の方が尻尾が長いということを、あなた自身が知っているのです。 うんうん、その通りだね ) まあ、馬鹿に教えているうちはいいのですが )ちゃんと届いてますね...。 属性やその合計がターゲットと関連していなければなりません。NSは単にこれらの複雑なリンクを見つけるだけです。ターゲットと関連性のないデータを入れても、得られるのはゴミです Uladzimir Izerski 2020.06.14 14:12 #18120 mytarmailS: うんうん、その通りだね)馬鹿に教えている間に )というわけで...。属性やその合計がターゲットに関連していなければなりません。NSは単にこれらの複雑なリンクを見つけるだけです。 なるほど。それはわかります。しかし、NSを教えるのは第2段階です。なぜ属性にこだわらず、バカにしたような態度をとらなければならないのか。結局のところ、それは一次的なものであり、後続のものは一次的なものに依存しているのです。 1...180518061807180818091810181118121813181418151816181718181819...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
長いというのはどれくらいかというと、少なくとも半年はプラスで動いている機種があります。1ヶ月ほど前に古いファイルのアーカイブを解析していたときに発見したのですが、モデルを作成して動作したのですが、今ではどのように学習させたのかわかりません。
別の例 - また、葉の上に構築され、そのほとんどは、2014年から2018年のサンプル包括的に収集され、2020年2月に木、これはフィルタとして使用され、この相乗効果は、2020年にうまく機能します。
しかし、危険を冒してまですべてを賭けたわけではない--それが私の失敗です。
今、私は、基準が長くなり、すべてが壊れるという思いにとらわれています。
良いアイデアがあれば、このモデルを使い、すべてのエントリーポイントでサンプリングを作成し、いくつかの指標を追加し、取引に入るかどうかを決定するもう一つのモデルを導入してみましょう。
このモデルを使って、すべてのエントリーポイントのサンプルを作り、あらゆる種類の指標を投げて、トレードに入るか入らないかを決めるモデルをもう一つトレーニングしてみてください。
15行の順序の初期サンプルので、このメソッドのために私は、十分な指標を持っていない、あなたが活性化で後で見れば、よく5-6kのエントリがあるでしょう、この上に非常に多くはない方法を学び、私の方法では、サンプルのボリュームを変更 せずに訓練を継続することができます。
トレーニング中は、いろんな指標を使ったほうがいいと思います。
この方法の場合、最初のサンプルは15k行程度で、後から起動を見ると5～6kの入力があるので、インジケーターが足りなくなりますが、私の方法ではサンプルのボリュームを変えずに学習を継続することができます。
トレーニング中は、いろんな指標を使ったほうがいいと思います。
ビフォーアフターの方が良いと思います
このスレッドをずっと読んでいて、会話に参加したことがない。
正直まだ理解できていないのですが、NSさんはどのような市場モデルを分析し、指導しているのですか？ローソク足、ワンド、インジケータ、またはそれらの組み合わせに基づいて？それとも、他の人にはわからない秘密の何か？
市場モデルは常に、これまでも、そしてこれからも、アルファベットの文字の形のようなものです。フォントは違っても、認識力は不変です。ご興味があれば、もっと広い範囲でお話ができると思います。私の質問に答えた後
このスレッドをずっと読んでいて、会話に参加したことがない。
正直まだ理解できていないのですが、NSさんはどのような市場モデルを分析し、指導しているのですか？ローソク足、ワンド、インジケータ、またはそれらの組み合わせに基づいて？それとも、他の人にはわからない秘密の何か？
市場モデルは常に、これまでも、そしてこれからも、アルファベットの文字の形のようなものです。フォントは違っても、認識力は不変です。ご興味があれば、もっと広い範囲でお話ができると思います。私の質問に答えた後
ここでいうモデルとは、99％の場合、NSそのものを指します。
いい製品ですね。あなたの市場に対するアプローチに魅力を感じます。
ここでのモデルは、99％がNS本体
美しい製品、市場へのアプローチに好感が持てます。
モデル別では、99％がNSです。
いい製品ですね、あなたの市場へのアプローチが好きです。
お褒めの言葉ありがとうございます。でも、それは答えになっていません。
うさぎさんではなく、NSを鍛えていることがよくわかります)(
お褒めの言葉ありがとうございます。でも、それは答えになっていません。
ウサギではなくNSを調教しているのがよくわかります)((
アハハハ))
答えになっていませんね、他のことを聞きたいのでは？
トレーニングのベースとなる看板があります。
指標、ローソク足、時間、ログルール、他のNS...彼らは何でもありです。誰が何を望もうとも、それはその人の望みなのだ．
的がある、それを教えたい
NSを学習させ、学習させたNSをモデルと呼びます。
モデルというのは、市場やその法則などを数学的に記述したような、何か別のものを意味しているのではないでしょうか。しかし、ここでいうモデルとは、先に述べたような別の意味である......。
アハハハ))
答えはイエスではなく、他のことを聞きたいのでは？
トレーニングが行われる看板があります
そこに何かあることができます - 指標、ローソク足、時間、ログルール、他のNS ...誰が何を望もうとも、それはその人の望みなのだ．
的がある、それを教えたい
NSを学習させ、学習させたNSをモデルと呼びます。
モデルというのは、市場やその法則などを数学的に記述したような、何か別のものを意味しているのではないでしょうか。しかし、ここでいうモデルとは、先に述べたような別のものを指しているのでは......。
あなたの専門用語は理解できます。標識はモデルではなく、モデルの構成要素の集合体です。
しかし、NSを学習させる前に、学習させることができるセット、スマートセットがなければならない。結局、馬鹿にどう教えても、狼の方が尻尾が長いということを、あなた自身が知っているのです。
ああ、専門用語はわかったよ。Traitsはモデルではなく、モデルの構成要素の集合体です。
しかし、NSを教える前に、教えることができるセット、クレバーなセットが必要なのです。結局、馬鹿にどう教えても、狼の方が尻尾が長いということを、あなた自身が知っているのです。
うんうん、その通りだね )
まあ、馬鹿に教えているうちはいいのですが )ちゃんと届いてますね...。
属性やその合計がターゲットと関連していなければなりません。NSは単にこれらの複雑なリンクを見つけるだけです。ターゲットと関連性のないデータを入れても、得られるのはゴミです
うんうん、その通りだね)
馬鹿に教えている間に )というわけで...。
属性やその合計がターゲットに関連していなければなりません。NSは単にこれらの複雑なリンクを見つけるだけです。
なるほど。それはわかります。しかし、NSを教えるのは第2段階です。なぜ属性にこだわらず、バカにしたような態度をとらなければならないのか。結局のところ、それは一次的なものであり、後続のものは一次的なものに依存しているのです。