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 1962 1...195519561957195819591960196119621963196419651966196719681969...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2020.08.09 07:14 #19611 Ivan_Invanov: デモをお使いになりましたか? テスターで mt4 の例もあります。 https://github.com/darden1/tradingrrl darden1/tradingrrl darden1github.com 01_python: Implementation with python. 02_cython: Implementation with cython. 03_cpp: Implementation with c++. 04_cython_cppwraper: Implementation with cython wrapping c++. 05_mql: Implementation with mql. 06_ga_optimizer: Use GA for optimizing... Ivan_Invanov 2020.08.09 07:33 #19612 マキシム・ドミトリエフスキー: テスターでを試したところ、mt4用の例がありました。https://github.com/darden1/tradingrrl テスターは信頼できる情報を与えてくれない。まあ、ニューラルネットワークのないEAの話ですが、この点ではあまり違いはないと思います。ストラテジーごとに、また一つのストラテジーでもパラメータが異なるとテストとの相関が異なるので、おおよその推定もできないのだと思います。 Maxim Dmitrievsky 2020.08.09 07:38 #19613 Ivan_Invanov: テスターが信頼できる情報を提供しない。まあ、ニューラルネットワークのないEAの話ですが、この点ではあまり違いはないと思います。各戦略、あるいは1つの戦略でもパラメータが異なるとテスターとの相関が異なるため、おおよその推定もできないのです。 テスターは信頼性の高い情報を提供します Ivan_Invanov 2020.08.09 07:40 #19614 マキシム・ドミトリエフスキー: テスターは信頼できる情報を提供します。 では、デモで確認してみましょう。 Maxim Dmitrievsky 2020.08.09 07:58 #19615 mytarmailS: 彼に手紙を書いて、コードを送ってもらうべきかな?)自分も2回ほど読みましたが、未だに仕組みやメモリが3倍になること、超精密層の特性を打ち消すことなどが理解できていません...。とにかく、記事の内容はイマイチですが、製品自体は良いので、筆者は少し解説が欲しいところです...。だから、もしわかったら、せめて仕組みくらいは書いてほしい...。 私は別の神話を論破するのは億劫だ)誰かが何かを捻じ曲げて、再教育はできないと声高に発表したのだ。えーと... mytarmailS 2020.08.09 08:05 #19616 マキシム・ドミトリエフスキー: というのも、誰かが何かを捻じ曲げて、「再教育はない」と声高に言ったからです。えーと...まあ、この記事を読むと、この人はアルゴリズムを理解していることがわかりますね。 試してみるべきだ、実験こそ真実の基準 Rorschach 2020.08.09 08:09 #19617 mytarmailS: クールパイソンバイブルhttps://docs.google.com/document/d/1hoU2HbnEyBYXbxA7dya8zrsJzzSvd-Plv8osaB63YvQ/edit#期待できると思います。 https://github.com/huseinzol05/Stock-Prediction-Models Maxim Dmitrievsky 2020.08.09 08:10 #19618 mytarmailS: いや、まあ、この記事を読むと、この人はアルゴリズムを知っているんだなあということがわかります。 物は試し、実験は真理の基。 仕組みは簡単です。特徴量のベクトルを与えると、ONO は 0;1 の範囲でランダムなシグナルを出力します。例えば、0.5以上なら買い、以下なら売りと判断しています。先行ディールが赤の場合は、別記事でグリッドにペナルティを与え、プラスの場合は、それを奨励することにしています。すべてのイテレーションはこうでなければならない。その結果、取引中にウェイトを調整することになる。なぜ彼女はすぐに+の位置でチャート上で取引されているのか、ナンセンスです)彼女は最初、間抜けなので。おそらく、最初にしつけをして、同じ場所で再度しつけをしたのでしょう。 mytarmailS 2020.08.09 08:20 #19619 ロールシャッハ: https://github.com/huseinzol05/Stock-Prediction-Models 写真の出来栄えには感心しないが・・・。 マキシム・ドミトリエフスキー: その仕組みは簡単です。 そんなに簡単なら、なぜネットワークは2種類も3種類もあるのでしょうか? なぜ、古典的なRLはうまくいかないと言うのでしょうか? メモリは何のためにあるのですか? RLでは完全なオタクですが、そう単純ではないような気がします。 Maxim Dmitrievsky 2020.08.09 14:57 #19620 複数のD-ニューロン(グリッドタイプ)エラー、% = 45.10948905109489グッドバイ) グリッドの作者に、カットと私の憤りをメールした。 1...195519561957195819591960196119621963196419651966196719681969...3399 新しいコメント 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
デモをお使いになりましたか?
テスターで
mt4 の例もあります。
https://github.com/darden1/tradingrrl
テスターで
を試したところ、mt4用の例がありました。
https://github.com/darden1/tradingrrl
テスターは信頼できる情報を与えてくれない。まあ、ニューラルネットワークのないEAの話ですが、この点ではあまり違いはないと思います。ストラテジーごとに、また一つのストラテジーでもパラメータが異なるとテストとの相関が異なるので、おおよその推定もできないのだと思います。
テスターが信頼できる情報を提供しない。まあ、ニューラルネットワークのないEAの話ですが、この点ではあまり違いはないと思います。各戦略、あるいは1つの戦略でもパラメータが異なるとテスターとの相関が異なるため、おおよその推定もできないのです。
テスターは信頼性の高い情報を提供します
テスターは信頼できる情報を提供します。
では、デモで確認してみましょう。
彼に手紙を書いて、コードを送ってもらうべきかな?)
自分も2回ほど読みましたが、未だに仕組みやメモリが3倍になること、超精密層の特性を打ち消すことなどが理解できていません...。とにかく、記事の内容はイマイチですが、製品自体は良いので、筆者は少し解説が欲しいところです...。だから、もしわかったら、せめて仕組みくらいは書いてほしい...。
私は別の神話を論破するのは億劫だ)誰かが何かを捻じ曲げて、再教育はできないと声高に発表したのだ。えーと...
というのも、誰かが何かを捻じ曲げて、「再教育はない」と声高に言ったからです。えーと...
まあ、この記事を読むと、この人はアルゴリズムを理解していることがわかりますね。
試してみるべきだ、実験こそ真実の基準クールパイソンバイブル
https://docs.google.com/document/d/1hoU2HbnEyBYXbxA7dya8zrsJzzSvd-Plv8osaB63YvQ/edit#
期待できると思います。
いや、まあ、この記事を読むと、この人はアルゴリズムを知っているんだなあということがわかります。
物は試し、実験は真理の基。仕組みは簡単です。特徴量のベクトルを与えると、ONO は 0;1 の範囲でランダムなシグナルを出力します。例えば、0.5以上なら買い、以下なら売りと判断しています。先行ディールが赤の場合は、別記事でグリッドにペナルティを与え、プラスの場合は、それを奨励することにしています。すべてのイテレーションはこうでなければならない。その結果、取引中にウェイトを調整することになる。なぜ彼女はすぐに+の位置でチャート上で取引されているのか、ナンセンスです)彼女は最初、間抜けなので。おそらく、最初にしつけをして、同じ場所で再度しつけをしたのでしょう。
https://github.com/huseinzol05/Stock-Prediction-Models
写真の出来栄えには感心しないが・・・。
その仕組みは簡単です。
そんなに簡単なら、なぜネットワークは2種類も3種類もあるのでしょうか?
なぜ、古典的なRLはうまくいかないと言うのでしょうか?
メモリは何のためにあるのですか?
RLでは完全なオタクですが、そう単純ではないような気がします。
複数のD-ニューロン(グリッドタイプ)
エラー、% = 45.10948905109489
グッドバイ)
グリッドの作者に、カットと私の憤りをメールした。