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 2137 1...213021312132213321342135213621372138213921402141214221432144...3399 新しいコメント mytarmailS 2020.11.19 11:43 #21361 Uladzimir Izerski： 話す気も失せた)) かまいません） Aleksey Vyazmikin 2020.11.19 11:58 #21362 Uladzimir Izerski： いや、オシレーターであってもインジケーターの有用性を否定するものではありません。しかし、その上で、実際の価格変動をpipsで考慮したマシンモデルを構築することはできません。これは、買うか売るかを判断する上で重要なことです。信号が出ます。しかし、その寿命には大いに疑問がある。市場モデルは、特定の価格と時間で構築されなければならない。機械認識は、価格という形で特性を意味するのであって、時間的にブレた派生的なものではありません。 私は相場モデルを目指しているわけではなく、あくまでも値動きから利益を得ることを目的としています。 記事だけではオシレーターのモデルを試していないし、何が出てくるかわからない、記事を読んでいれば、そこで使われているのはオシレーターだけではないことがわかると思います。しかし、その有用性は極めて高いことがわかった。 モデルの寿命はイベントの再発に依存し、オシレーターは絶対値で 価格スケールの指標に関係なく、イベントを完全に集約することができます、彼らは主に指標の相対的な変化でシャープになるので、pipsの大きな価格変化でも、彼らは彼らの確率ゾーンに滞在することができます、これは学習を容易にする。その結果、発振器の性質上、安定したモデルを作りやすくなる。 Aleksey Vyazmikin 2020.11.19 12:03 #21363 mytarmailS: 実際、予測すべきは、過去2回の極値からプロットされた上下のトレンドラインの 速度だけである。速度から、予測されるトレンドレイを構築する（外挿する）ことができます。 だから、回帰モデルが必要なのです。アッパー（限界線）だともっと複雑です。 mytarmailS 2020.11.19 12:09 #21364 Aleksey Vyazmikin： 市場モデルを目指しているわけではないのですが......。 気にしないでください )) 彼はロボットのように、アルゴリズムに従っている...それが今日、3回目か4回目に繰り返された...。 最初は「ふざけている」と言い、次に「MOのことは何も知らない」と言い、「何をしているのか、どうやって」と聞くと、「水は沈む／火は昇る」のような深い哲学的なことを言って消え、全てが同じことを繰り返す・・・・。)) mytarmailS 2020.11.19 12:11 #21365 Aleksey Vyazmikin： だから回帰モデルが必要なんですね。アッパー（限界線）だともっと複雑です。 そうですね、何年も前に試したのですが、あまりうまくいきませんでした。水平レベルの方がいいのですが、当時は経験が浅かったので、データの前処理がうまくいかなかったのかもしれませんね ===== 私はしばらく考えていたのですが、今、私は確かに以前とはかなり異なるデータ準備全体を参照してください...まあ、あなたは試してみることができます。 =========== ちなみに、ファンタジーのなぞなぞ。 AMOが同じパターンだとわかるようにデータを前処理する方法、パターンの大きさに依存しない方法をご存知の方はいらっしゃいますか？ 畳み込みネットは カウントされませんが...。 どうでしょう、どなたかご存知でしょうか？ Aleksey Vyazmikin 2020.11.19 12:36 #21366 mytarmailS: 気にしないでください ))彼はまるでロボットのように、アルゴリズムに従っている・・・それが今日3回目か4回目に繰り返された・・・。最初は「みんなでたらめだ」と言い、「MOのことは何も知らない」と言い、「何をどうやってするのか」と聞くと「水は流れる／火は発火する」みたいな哲学的な深いことを言って消え、そして全てが同じように繰り返される・・・。)) ストレスはないです :)相手のような予想外の質問や主張によって、答えのために自分の考えを構成できることもあり、それはそれで有効です。 Aleksey Vyazmikin 2020.11.19 12:38 #21367 mytarmailS: ええ、何年も前に試したのですが、あまりうまくいきませんでした。水平レベルの方が良いのですが、当時は経験が浅かったので、データの処理がうまくいかなかったのかもしれませんね=====この方法を試してみて、確かにデータの準備の仕方が以前とはかなり違ってきました。 試してみる価値はありますよ。 見るべき指標を決めなければならない、スピードはボラティリティが違うのでうまくいかない。SCOのような、セグメントを特徴づけることができるものが必要なのです。 Aleksey Vyazmikin 2020.11.19 12:39 #21368 mytarmailS: 誰か知ってる人いないかな。 私の予測器では、隣接するノードの相対的な位置関係を記述しています。N個の値の出力でこのようなベクトルが得られます。 mytarmailS 2020.11.19 13:10 #21369 Aleksey Vyazmikin： 試してみる価値はありますよ。見るべき指標を決めなければならない、スピードではボラティリティが違うのでうまくいかない。SCOのような、セグメントを特徴づけることができるものが必要です。 不変性の問題が解決されれば、うまくいくでしょう。 Mikhail Mishanin 2020.11.19 13:21 #21370 Evgeniy Chumakov： では、チックは薄くしたほうがいいのでしょうか？ NSでダニを薄くする方法が分かるかもしれませんね。 ティックシリーズをロードし、ある条件を満たすまで、ニューラルネットワークに流れを間引かせる。 可能か不可能か、専門家に教えてもらおう...。 おそらく、ダニは遠近法で、M1で集めているのだと思います。 1...213021312132213321342135213621372138213921402141214221432144...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
話す気も失せた))
かまいません）
いや、オシレーターであってもインジケーターの有用性を否定するものではありません。しかし、その上で、実際の価格変動をpipsで考慮したマシンモデルを構築することはできません。これは、買うか売るかを判断する上で重要なことです。信号が出ます。しかし、その寿命には大いに疑問がある。
市場モデルは、特定の価格と時間で構築されなければならない。機械認識は、価格という形で特性を意味するのであって、時間的にブレた派生的なものではありません。
私は相場モデルを目指しているわけではなく、あくまでも値動きから利益を得ることを目的としています。
記事だけではオシレーターのモデルを試していないし、何が出てくるかわからない、記事を読んでいれば、そこで使われているのはオシレーターだけではないことがわかると思います。しかし、その有用性は極めて高いことがわかった。
モデルの寿命はイベントの再発に依存し、オシレーターは絶対値で 価格スケールの指標に関係なく、イベントを完全に集約することができます、彼らは主に指標の相対的な変化でシャープになるので、pipsの大きな価格変化でも、彼らは彼らの確率ゾーンに滞在することができます、これは学習を容易にする。その結果、発振器の性質上、安定したモデルを作りやすくなる。
実際、予測すべきは、過去2回の極値からプロットされた上下のトレンドラインの 速度だけである。
速度から、予測されるトレンドレイを構築する（外挿する）ことができます。
だから、回帰モデルが必要なのです。アッパー（限界線）だともっと複雑です。
市場モデルを目指しているわけではないのですが......。
気にしないでください ))
彼はロボットのように、アルゴリズムに従っている...それが今日、3回目か4回目に繰り返された...。
最初は「ふざけている」と言い、次に「MOのことは何も知らない」と言い、「何をしているのか、どうやって」と聞くと、「水は沈む／火は昇る」のような深い哲学的なことを言って消え、全てが同じことを繰り返す・・・・。))
だから回帰モデルが必要なんですね。アッパー（限界線）だともっと複雑です。
そうですね、何年も前に試したのですが、あまりうまくいきませんでした。水平レベルの方がいいのですが、当時は経験が浅かったので、データの前処理がうまくいかなかったのかもしれませんね
=====
私はしばらく考えていたのですが、今、私は確かに以前とはかなり異なるデータ準備全体を参照してください...まあ、あなたは試してみることができます。
===========
ちなみに、ファンタジーのなぞなぞ。
AMOが同じパターンだとわかるようにデータを前処理する方法、パターンの大きさに依存しない方法をご存知の方はいらっしゃいますか？
畳み込みネットは カウントされませんが...。
どうでしょう、どなたかご存知でしょうか？
気にしないでください ))
彼はまるでロボットのように、アルゴリズムに従っている・・・それが今日3回目か4回目に繰り返された・・・。
最初は「みんなでたらめだ」と言い、「MOのことは何も知らない」と言い、「何をどうやってするのか」と聞くと「水は流れる／火は発火する」みたいな哲学的な深いことを言って消え、そして全てが同じように繰り返される・・・。))
ストレスはないです :)相手のような予想外の質問や主張によって、答えのために自分の考えを構成できることもあり、それはそれで有効です。
ええ、何年も前に試したのですが、あまりうまくいきませんでした。水平レベルの方が良いのですが、当時は経験が浅かったので、データの処理がうまくいかなかったのかもしれませんね
=====
この方法を試してみて、確かにデータの準備の仕方が以前とはかなり違ってきました。
試してみる価値はありますよ。
見るべき指標を決めなければならない、スピードはボラティリティが違うのでうまくいかない。SCOのような、セグメントを特徴づけることができるものが必要なのです。
誰か知ってる人いないかな。
私の予測器では、隣接するノードの相対的な位置関係を記述しています。N個の値の出力でこのようなベクトルが得られます。
試してみる価値はありますよ。
見るべき指標を決めなければならない、スピードではボラティリティが違うのでうまくいかない。SCOのような、セグメントを特徴づけることができるものが必要です。
不変性の問題が解決されれば、うまくいくでしょう。
では、チックは薄くしたほうがいいのでしょうか？
NSでダニを薄くする方法が分かるかもしれませんね。
ティックシリーズをロードし、ある条件を満たすまで、ニューラルネットワークに流れを間引かせる。
可能か不可能か、専門家に教えてもらおう...。
おそらく、ダニは遠近法で、M1で集めているのだと思います。