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 183 1...176177178179180181182183184185186187188189190...3399 新しいコメント Dr. Trader 2016.10.27 19:35 #1821 mytarmailS:この前作の学習曲線は長いものだったのでしょうか？ どうでしょう、モデルの学習のために一晩パソコンをつけっぱなしにしておいただけなんですが。朝には出来上がり、7時間もかからず、実際はもっと短かったかもしれません。 mytarmailS 2016.10.28 09:53 #1822 newConfigNEAT 関数のデフォルト設定は次のとおりです。newConfigNEAT(numInputs = 14 ,numOutputs = 1,maxNumOfNodes =500 ,speciesPopulation = 50) 現在、32代目ですgeneration minFitness maxFitness meanFitness medianFitness32 32 82.23862 150.0092 140.4628 145.5368[1] "Starting simulations..."[1] "1.59 % Finished simulation of species 1 / 44 genome 1 / 6 with fitness 146.091452597612"[1] "3.17 % Finished simulation of species 1 / 44 genome 2 / 6 with fitness 146.091452597612"[1] "4.76 % Finished simulation of species 1 / 44 genome 3 / 6 with fitness 146.091452597612"[1] "6.35 % Finished simulation of species 1 / 44 genome 4 / 6 with fitness 146.091452597612"[1] "7.94 % Finished simulation of species 1 / 44 genome 5 / 6 with fitness 146.091452597612"[1] "9.52 % Finished simulation of species 1 / 44 genome 6 / 6 with fitness 146.091452597612"[1] "11.11 % Finished simulation of species 2 / 44 genome 1 / 2 with fitness 145.536759116526"[1] "12.7 % Finished simulation of species 2 / 44 genome 2 / 2 with fitness 145.536759116526"50世代、500世代と、全部で何世代にすればいいのか？=====================================35代目で終了、なぜ35代目なのか？dunno...トレーダー博士、ありがとう ございます。で、何かの間違いで、OOSで、なぜか最後まで値が計算されませんでした。 Machine learning in trading: Numerical series density Weekly performance Dr. Trader 2016.10.28 10:28 #1823 コード内で NEATSimulation.RunSingleGeneration(tradingSimulation) が呼ばれる回数である36世代しかありません（単体で1回、その後ループ内で35回）。 Dr. Trader 2016.10.28 11:40 #1824 mytarmailS:と、何かの間違いでOOSがエクイティを計算しきれなかったのです。全ては計画通り、取引のルールのどこかに、ドローダウンが大きすぎる場合は止めると書いてあります。S&Pが下落するとすぐに - 戦略全体が崩壊し、私も同じ結果になりました。この記事の著者は、よほど運が良かったのか（ありえない）、美しいOOSの写真を撮るためにさまざまな取引パターンを経験したのか、どちらかだと思います。 Alexey Burnakov 2016.10.28 11:43 #1825 Dr.トレーダードローダウンが大きすぎる場合は停止するように取引ルールのどこかに書いてあるのですが、すべて計画通りです。S&Pが下落するとすぐに - 戦略全体が崩壊し、私も同じ結果になりました。作者がよほど運が良かったか（ありえない）、美しいOOS写真を撮るためにさまざまな取引モデルを経験したか、どちらかだと思います。 OOSの選択バイアス。シック mytarmailS 2016.10.28 13:46 #1826 Dr.トレーダードローダウンが大きすぎる場合は停止するように取引ルールのどこかに書いてあるのですが、すべて計画通りです。S&Pが下落するとすぐに - 戦略全体が崩壊し、私も同じ結果になりました。作者がよほど運が良かったか（ありえない）、美しいOOS写真を撮るためにさまざまな取引モデルを経験したか、どちらかだと思います。 どうでしょう、Vladimir Perervenkoは、すべてがかなり楽観的で、今まで見てきたようにネットが一気に急落することはなく、ネットはダウントレンドでトレーニングしていたのに、OOSでトレンドが上がってきていると言っています。 Alexey Burnakov 2016.10.28 15:23 #1827 記事よかったです。https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2326253 Dr. Trader 2016.10.29 03:30 #1828 Vizard_が説明した内容で再挑戦2つのインジケータは非常に少なく、適当なものを見つけることもできない。つまり、「ゴミを入れる→ゴミを出す」の図式に過ぎないのです。座標は2つの指標の値である。青色は「買い」ポイント、赤色は「売り」ポイントです。6つのモデルが「訓練データ」ポイントで学習され、次に座標(-2;-2)->(2;2)のポイントのセットを予測するために使用されます。モデルがデータをどのように記憶したか、そしてモデルに新しい座標での予測で何が起こったかを正確に見ることができます。 mytarmailS 2016.10.29 06:59 #1829 Dr.トレーダーVizard_が説明した内容で再挑戦2つのインジケータは非常に少なく、適当なものを見つけることもできない。つまり、「ゴミを入れる→ゴミを出す」の図式に過ぎないのです。座標は2つの指標の値である。青色は「買い」ポイント、赤色は「売り」ポイントです。6つのモデルが「Train Data」ポイントで学習され、次に座標(-2;-2)->(2;2)のポイントのセットを予測するのに使われます。モデルがデータをどのように正確に記憶しているか、そしてモデルにとって新しい座標で予測した結果がどうなったかを見ることができます。美しく、そしてためになる...ありがとうございました。純粋なパターンをすべて同じように探すという私の考えは、関連することがわかるので、まとめて書くことになりそうです（でも時間がかかりそうです）...。もしかしたら、何か良いことがあるかもしれない．客観的に見て、サンプルの3％しか 分割できないとしたらどうでしょう？）ということで、切り離せないものを切り離し、結果がわかっているものを切り離す...。私たちはすべての サンプルを 買いと売りに分けようとします そうやって市場のすべての動きを 予測したいのです しかし私たちの予測器はあまりにクソですから客観的に 予測できるのは全体の動きの~3%だけ です では何が必要でしょうか 少なくともその3%を 得るために努力しなければなりません 残りの不可分の ものは同じ ゴミ/取り除くべきノイズ/再トレーニングの理由など ですから捨ててしまうのですお好きなようにどうぞ。私がどう見ているかはまだ書いていませんが、どなたかこのセレクションをどうしたらいいかというご意見はありませんか？p.s. Sanychさん、PCAのことはもう言わないでください、同じじゃないんです;) Andrey Dik 2016.10.29 07:18 #1830 mytarmailS:美しく、そしてためになる...ありがとうございました。純粋なパターンを見つけるという私の考え（でも時間がかかりそう）も、関連することがわかるので、ちゃんと書かないといけないかな...。もしかしたら、何か良いことがあるかもしれない．客観的に見て、サンプルの3％しか 分割できないとしたらどうでしょう？）ということで、切り離せないものを切り離し、結果がわかっているものを切り離す...。私たちはすべての サンプルを 買いと売りに分けようとします そうやって市場のすべての動きを 予測したいのです しかし私たちの予測器はあまりにクソですから客観的に 予測できるのは全体の動きの~3%だけ です では何が必要でしょうか 少なくともその3%を 得るために努力しなければなりません 残りの不可分の ものは同じ ゴミ/取り除くべきノイズ/再トレーニングの理由など ですから捨ててしまうのですお好きなようにどうぞ。私がどう見ているかはまだ書いていませんが、どなたかこのセレクションをどうしたらいいかというご意見はありませんか？p.s. Sanychさん、もうPCAの話はしないでください、そのコートじゃないんです;)以前、3つのクラス（売り、柵、買い）に分けるという私の考え方を紹介したことがあります。フェンス」クラスには、互いに矛盾するケースや、買いクラスと売りクラスに分けられないケースもすべて含まれます。その結果、わずか3〜10％が「買い」と「売り」のクラスに分類されることが判明しました。このアプローチの優れた点は、未知のデータ（リアル）を扱うことで、時間とともにネットワークは市場の状況を認識しなくなり、ますます「フェンス」に起因するようになること、つまり、徐々に取引を停止していくことです。時間をかけてどんどんエントリーする側に回るより、この方が何百倍もいい。しかし、すべて無駄だ。誰も望んでいないし、誰も耳を傾けてくれない。 1...176177178179180181182183184185186187188189190...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
この前作の学習曲線は長いものだったのでしょうか？
newConfigNEAT 関数のデフォルト設定は次のとおりです。
現在、32代目です
32 32 82.23862 150.0092 140.4628 145.5368
[1] "Starting simulations..."
[1] "1.59 % Finished simulation of species 1 / 44 genome 1 / 6 with fitness 146.091452597612"
[1] "3.17 % Finished simulation of species 1 / 44 genome 2 / 6 with fitness 146.091452597612"
[1] "4.76 % Finished simulation of species 1 / 44 genome 3 / 6 with fitness 146.091452597612"
[1] "6.35 % Finished simulation of species 1 / 44 genome 4 / 6 with fitness 146.091452597612"
[1] "7.94 % Finished simulation of species 1 / 44 genome 5 / 6 with fitness 146.091452597612"
[1] "9.52 % Finished simulation of species 1 / 44 genome 6 / 6 with fitness 146.091452597612"
[1] "11.11 % Finished simulation of species 2 / 44 genome 1 / 2 with fitness 145.536759116526"
[1] "12.7 % Finished simulation of species 2 / 44 genome 2 / 2 with fitness 145.536759116526"
50世代、500世代と、全部で何世代にすればいいのか？
=====================================
35代目で終了、なぜ35代目なのか？dunno...トレーダー博士、ありがとう ございます。
で、何かの間違いで、OOSで、なぜか最後まで値が計算されませんでした。
と、何かの間違いでOOSがエクイティを計算しきれなかったのです。
全ては計画通り、取引のルールのどこかに、ドローダウンが大きすぎる場合は止めると書いてあります。
S&Pが下落するとすぐに - 戦略全体が崩壊し、私も同じ結果になりました。この記事の著者は、よほど運が良かったのか（ありえない）、美しいOOSの写真を撮るためにさまざまな取引パターンを経験したのか、どちらかだと思います。
ドローダウンが大きすぎる場合は停止するように取引ルールのどこかに書いてあるのですが、すべて計画通りです。
S&Pが下落するとすぐに - 戦略全体が崩壊し、私も同じ結果になりました。作者がよほど運が良かったか（ありえない）、美しいOOS写真を撮るためにさまざまな取引モデルを経験したか、どちらかだと思います。
ドローダウンが大きすぎる場合は停止するように取引ルールのどこかに書いてあるのですが、すべて計画通りです。
S&Pが下落するとすぐに - 戦略全体が崩壊し、私も同じ結果になりました。作者がよほど運が良かったか（ありえない）、美しいOOS写真を撮るためにさまざまな取引モデルを経験したか、どちらかだと思います。
記事よかったです。
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2326253
Vizard_が説明した内容で再挑戦
2つのインジケータは非常に少なく、適当なものを見つけることもできない。つまり、「ゴミを入れる→ゴミを出す」の図式に過ぎないのです。
座標は2つの指標の値である。青色は「買い」ポイント、赤色は「売り」ポイントです。
6つのモデルが「訓練データ」ポイントで学習され、次に座標(-2;-2)->(2;2)のポイントのセットを予測するために使用されます。モデルがデータをどのように記憶したか、そしてモデルに新しい座標での予測で何が起こったかを正確に見ることができます。
Vizard_が説明した内容で再挑戦
2つのインジケータは非常に少なく、適当なものを見つけることもできない。つまり、「ゴミを入れる→ゴミを出す」の図式に過ぎないのです。
座標は2つの指標の値である。青色は「買い」ポイント、赤色は「売り」ポイントです。
6つのモデルが「Train Data」ポイントで学習され、次に座標(-2;-2)->(2;2)のポイントのセットを予測するのに使われます。モデルがデータをどのように正確に記憶しているか、そしてモデルにとって新しい座標で予測した結果がどうなったかを見ることができます。
美しく、そしてためになる...ありがとうございました。
純粋なパターンをすべて同じように探すという私の考えは、関連することがわかるので、まとめて書くことになりそうです（でも時間がかかりそうです）...。もしかしたら、何か良いことがあるかもしれない．
客観的に見て、サンプルの3％しか 分割できないとしたらどうでしょう？）ということで、切り離せないものを切り離し、結果がわかっているものを切り離す...。
私たちはすべての サンプルを 買いと売りに分けようとします そうやって市場のすべての動きを 予測したいのです しかし私たちの予測器はあまりにクソですから客観的に 予測できるのは全体の動きの~3%だけ です では何が必要でしょうか 少なくともその3%を 得るために努力しなければなりません 残りの不可分の ものは同じ ゴミ/取り除くべきノイズ/再トレーニングの理由など ですから捨ててしまうのですお好きなようにどうぞ。
私がどう見ているかはまだ書いていませんが、どなたかこのセレクションをどうしたらいいかというご意見はありませんか？
p.s. Sanychさん、PCAのことはもう言わないでください、同じじゃないんです;)
美しく、そしてためになる...ありがとうございました。
純粋なパターンを見つけるという私の考え（でも時間がかかりそう）も、関連することがわかるので、ちゃんと書かないといけないかな...。もしかしたら、何か良いことがあるかもしれない．
客観的に見て、サンプルの3％しか 分割できないとしたらどうでしょう？）ということで、切り離せないものを切り離し、結果がわかっているものを切り離す...。
私たちはすべての サンプルを 買いと売りに分けようとします そうやって市場のすべての動きを 予測したいのです しかし私たちの予測器はあまりにクソですから客観的に 予測できるのは全体の動きの~3%だけ です では何が必要でしょうか 少なくともその3%を 得るために努力しなければなりません 残りの不可分の ものは同じ ゴミ/取り除くべきノイズ/再トレーニングの理由など ですから捨ててしまうのですお好きなようにどうぞ。
私がどう見ているかはまだ書いていませんが、どなたかこのセレクションをどうしたらいいかというご意見はありませんか？
p.s. Sanychさん、もうPCAの話はしないでください、そのコートじゃないんです;)
以前、3つのクラス（売り、柵、買い）に分けるという私の考え方を紹介したことがあります。フェンス」クラスには、互いに矛盾するケースや、買いクラスと売りクラスに分けられないケースもすべて含まれます。その結果、わずか3〜10％が「買い」と「売り」のクラスに分類されることが判明しました。このアプローチの優れた点は、未知のデータ（リアル）を扱うことで、時間とともにネットワークは市場の状況を認識しなくなり、ますます「フェンス」に起因するようになること、つまり、徐々に取引を停止していくことです。時間をかけてどんどんエントリーする側に回るより、この方が何百倍もいい。
しかし、すべて無駄だ。誰も望んでいないし、誰も耳を傾けてくれない。