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 2010 1...200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017...3399 新しいコメント Igor Makanu 2020.09.30 20:03 #20091 Aleksey Vyazmikin: サンプリングトレーニングのコンペティションを開催できないか？ 然うは問屋が卸す、とはよく言ったものだ。 あなたがシグナルを開いた場合、合理的なドローダウンで黒字で3〜4ヶ月を維持し、あなたはコンテストや競争を持っており、加入者の形で報酬を得ることができます デモ口座でも初回入金額が妥当であれば十分だと思います;) Aleksey Vyazmikin 2020.09.30 20:10 #20092 Valeriy Yastremskiy: サンプルは、何らかの形で正式なものにする必要があります。そうでないと、いきなりフェイザーが絡んできて勝ってしまう)。 OHLCVは与えるべきではなく、新しい予測変数は追加できず、既存のものからの組み合わせ、マージ、選択のみが可能であると思います。このコンペティションの目的は、利用可能なデータに関する学習内容を開示し、学習技術を応用することにある。 Aleksey Vyazmikin 2020.09.30 20:12 #20093 イゴール・マカヌ： 相場に任せるしかない信号を開き、合理的なドローダウンと黒で3-4ヶ月を維持し、あなたは競争と競争、そして加入者の形でさらなる報酬を持つことになります。デモ口座でも初回入金額が妥当であれば十分だと思います;) 自己主張のためではなく、視野を広げるため、そして一般的には、ひとつのサンプルに対してさまざまなトレーニングのアプローチを比較することに興味があるのです。 そうですね、それに私が主催者であれば、サンプルも出せますし、結果も二重に面白いですから。 Valeriy Yastremskiy 2020.09.30 20:23 #20094 Aleksey Vyazmikin： OHLCVは与えるべきではなく、新しい予測変数は追加できず、既存のものから組み合わせ、マージ、選択することだけが可能だと思います。コンテストの目的は、利用可能なデータに関する学習の開示を伴う学習スキルの応用にあります。 すべての規範に対して1つのサンプル。今後のサンプリングでどのように実施するか。良い方法は、数日または数週間のトレーニングの後、本番に臨むことです。4時間ではトレーニングにならないかもしれません。まあ、それとトレーニングのための合理的なサンプルデプスも同じです。 Aleksey Vyazmikin 2020.09.30 21:11 #20095 Valeriy Yastremskiy: すべての規範に対して1つのサンプル。今後のサンプリングでどのように実施するか。本番では何日も何週間も勉強するだけで、あとは本番に臨むというのが良い方法です。4時間ではトレーニングにならないかもしれません。まあとトレーニングのためのサンプルの同じ合理的な深さ。 サンプルは1万行程度、トレーニングの時間終了後に提供されるトレーニング-プロダクションの成果確認用に5,000行程度になると思います。 問題は、モデルをどのように固定するかということです。 Valeriy Yastremskiy 2020.09.30 22:39 #20096 Aleksey Vyazmikin： サンプルは1万行程度、トレーニング時間終了後に提供されるトレーニング-制作の成果確認用に5,000行程度になると思います。問題は、誰が何を使って教えるか、みんなが違う方法で教えるので、モデルをどう固定するかということです。 コードの公開は無条件で勝利となる。現実世界でのさらなる公開テストはしない。 mytarmailS 2020.10.01 04:36 #20097 Aleksey Vyazmikin： サンプリングで学ぶコンペティションを開催できないか？ これはある人を思い出させる) イゴール・マカヌ： 然うは問屋が卸す、とはよく言ったものだ。で3〜4ヶ月待ちます。 そんなのバカバカしい！すぐに確認できるのに、なぜ何ヶ月も待つのですか？ Aleksey Vyazmikin： サンプルは、トレーニングの時間が終わった後に提供されるトレーニング-プロダクションの結果を確認するために、1万行と5,000枚程度になると思います。問題は、モデルをどのように修正するかです。結局のところ、誰もが異なる方法で、誰が何を使って教えるかです。 アキュラシーによると、修正するために、それはどのようなモデル、それが書かれているどのような違いを作るのですか？ Aleksey Vyazmikin： OHLCVは与えるべきではなく、新しい予測変数は追加 できず、 既存のものからの組み合わせ、 マージ、選択のみが 可能であると思います。このコンペティションの目的は、利用可能なデータに関する学習内容を開示し、学習技術を応用することにある。 無意味な ことだ。もし、みんなが同じデータを使って、それを改善する可能性がなければ、モデルに関係なく、結果の差はコンマ何パーセントで測られることになる。 そのような組み合わせは アルゴリズムが自動的に作るので、やる意味がないんです。 Aleksey Vyazmikin 2020.10.01 10:06 #20098 Valeriy Yastremskiy: コード無条件勝利のパブリシティ。ノンパブリシティでさらに公開テストを実戦で行う。 トレーニングの規範の公表は私には不要です。アプローチの説明が最も重要です。ただ、モデルそのものは修正して公開する必要があるでしょう。 Aleksey Vyazmikin 2020.10.01 10:21 #20099 mytarmailS: ある人を思い出す)Acuracis、どのモデルで何が書かれているかは関係ないのでしょうか？うそつけ！ もしみんなが同じデータを使って、それを改善する可能性もなく、結果の差がコンマ何パーセントで測られるなら、モデルに関係なく、そんな活動には意味がないだろうこのような組み合わせは アルゴリズムが自動的に行うので、やる意味がない。 こちらのスレッドでは、そのようなコンテストがあったのでしょうか？ 目標値が3つあるサンプルを使いたいので、accurasiでは足りません。 ちょうど今、得られたデータの後処理方法に興味があるので、この情報を共有することができます。それとも、予測因子に関する情報を共有する気はありますか？得られる結果は、かなり異なることがあります。 次元を減らす方法、予測変数の範囲を割り当てる方法、クラスタリングでパターンを探索 する方法、過去のデータでサンプルサイズを増やす方法、過去のデータで予測結果を利用する方法など、既存のデータから新しい情報を与える方法についてお話しました。 あ、OHLCVは2014年から2020年まで分単位でサンプルが作られるからって理由で出ませんよ。 Maxim Dmitrievsky 2020.10.01 10:56 #20100 mytarmailS: カットはテスターと同じ+-を開始...まあ、少なくとも、実機でなら、テスターでもそうでもないですが 9月21日以降、テスターでは同じぐらいで今のところ良好です。そして、テスターで以前の期間については、それは良いですが、週は不成功です（おそらく）。 たまたまかもしれませんが、週の初めはいつも好調で（「前哨戦」の後）、その後調子が悪くなるんです。 を発見し、最終的にはうまくいくかもしれません。） 虫取りが長い 長時間の移動では引っ張られ、Uターンでは失速する。 過去2ヶ月のテスター（ロジックの更新）の例です。 しかし、古いロジックではもっとひどいことになります。来週には新しいロジックをトレーダーに転送し、ロックする予定です。 1...200320042005200620072008200920102011201220132014201520162017...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
サンプリングトレーニングのコンペティションを開催できないか？
然うは問屋が卸す、とはよく言ったものだ。
あなたがシグナルを開いた場合、合理的なドローダウンで黒字で3〜4ヶ月を維持し、あなたはコンテストや競争を持っており、加入者の形で報酬を得ることができます
デモ口座でも初回入金額が妥当であれば十分だと思います;)
サンプルは、何らかの形で正式なものにする必要があります。そうでないと、いきなりフェイザーが絡んできて勝ってしまう)。
OHLCVは与えるべきではなく、新しい予測変数は追加できず、既存のものからの組み合わせ、マージ、選択のみが可能であると思います。このコンペティションの目的は、利用可能なデータに関する学習内容を開示し、学習技術を応用することにある。
相場に任せるしかない
信号を開き、合理的なドローダウンと黒で3-4ヶ月を維持し、あなたは競争と競争、そして加入者の形でさらなる報酬を持つことになります。
デモ口座でも初回入金額が妥当であれば十分だと思います;)
自己主張のためではなく、視野を広げるため、そして一般的には、ひとつのサンプルに対してさまざまなトレーニングのアプローチを比較することに興味があるのです。
そうですね、それに私が主催者であれば、サンプルも出せますし、結果も二重に面白いですから。
OHLCVは与えるべきではなく、新しい予測変数は追加できず、既存のものから組み合わせ、マージ、選択することだけが可能だと思います。コンテストの目的は、利用可能なデータに関する学習の開示を伴う学習スキルの応用にあります。
すべての規範に対して1つのサンプル。今後のサンプリングでどのように実施するか。本番では何日も何週間も勉強するだけで、あとは本番に臨むというのが良い方法です。4時間ではトレーニングにならないかもしれません。まあとトレーニングのためのサンプルの同じ合理的な深さ。
サンプルは1万行程度、トレーニングの時間終了後に提供されるトレーニング-プロダクションの成果確認用に5,000行程度になると思います。
問題は、モデルをどのように固定するかということです。
サンプルは1万行程度、トレーニング時間終了後に提供されるトレーニング-制作の成果確認用に5,000行程度になると思います。
問題は、誰が何を使って教えるか、みんなが違う方法で教えるので、モデルをどう固定するかということです。
サンプリングで学ぶコンペティションを開催できないか？
これはある人を思い出させる)
然うは問屋が卸す、とはよく言ったものだ。
で3〜4ヶ月待ちます。
そんなのバカバカしい！すぐに確認できるのに、なぜ何ヶ月も待つのですか？
サンプルは、トレーニングの時間が終わった後に提供されるトレーニング-プロダクションの結果を確認するために、1万行と5,000枚程度になると思います。
問題は、モデルをどのように修正するかです。結局のところ、誰もが異なる方法で、誰が何を使って教えるかです。
アキュラシーによると、修正するために、それはどのようなモデル、それが書かれているどのような違いを作るのですか？
OHLCVは与えるべきではなく、新しい予測変数は追加 できず、 既存のものからの組み合わせ、 マージ、選択のみが 可能であると思います。このコンペティションの目的は、利用可能なデータに関する学習内容を開示し、学習技術を応用することにある。
無意味な ことだ。もし、みんなが同じデータを使って、それを改善する可能性がなければ、モデルに関係なく、結果の差はコンマ何パーセントで測られることになる。
そのような組み合わせは アルゴリズムが自動的に作るので、やる意味がないんです。
コード無条件勝利のパブリシティ。ノンパブリシティでさらに公開テストを実戦で行う。
トレーニングの規範の公表は私には不要です。アプローチの説明が最も重要です。ただ、モデルそのものは修正して公開する必要があるでしょう。
ある人を思い出す)
Acuracis、どのモデルで何が書かれているかは関係ないのでしょうか？
うそつけ！ もしみんなが同じデータを使って、それを改善する可能性もなく、結果の差がコンマ何パーセントで測られるなら、モデルに関係なく、そんな活動には意味がないだろう
このような組み合わせは アルゴリズムが自動的に行うので、やる意味がない。
こちらのスレッドでは、そのようなコンテストがあったのでしょうか？
目標値が3つあるサンプルを使いたいので、accurasiでは足りません。
ちょうど今、得られたデータの後処理方法に興味があるので、この情報を共有することができます。それとも、予測因子に関する情報を共有する気はありますか？得られる結果は、かなり異なることがあります。
次元を減らす方法、予測変数の範囲を割り当てる方法、クラスタリングでパターンを探索 する方法、過去のデータでサンプルサイズを増やす方法、過去のデータで予測結果を利用する方法など、既存のデータから新しい情報を与える方法についてお話しました。
あ、OHLCVは2014年から2020年まで分単位でサンプルが作られるからって理由で出ませんよ。
カットはテスターと同じ+-を開始...まあ、少なくとも、実機でなら、テスターでもそうでもないですが
9月21日以降、テスターでは同じぐらいで今のところ良好です。そして、テスターで以前の期間については、それは良いですが、週は不成功です（おそらく）。
たまたまかもしれませんが、週の初めはいつも好調で（「前哨戦」の後）、その後調子が悪くなるんです。
を発見し、最終的にはうまくいくかもしれません。）
虫取りが長い
長時間の移動では引っ張られ、Uターンでは失速する。
過去2ヶ月のテスター（ロジックの更新）の例です。
しかし、古いロジックではもっとひどいことになります。来週には新しいロジックをトレーダーに転送し、ロックする予定です。