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 2293 1...228622872288228922902291229222932294229522962297229822992300...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2021.01.14 10:29 #22921 ロールシャッハ: 正弦波で実験してみないとわからない。アサウレンコはシヌソイドの実験をした後 どこかに逃げ出した... それに腹を立てた 単純な24周期のMAをとって確認する。他のローパスフィルタかもしれない Rorschach 2021.01.14 10:44 #22922 マキシム・ドミトリエフスキー: アサウレンコはシヌソイドの実験をした後 どこかに逃げ出した... シヌソイドに怒ったんだ 単純な24周期のMAをとって確認してみましょう。他のローパスフィルタかもしれない https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page2089#comment_19102675 Машинное обучение в трейдинге: теория, практика, торговля и не только 2020.11.05www.mql5.com Добрый день всем, Знаю, что есть на форуме энтузиасты machine learning и статистики... Maxim Dmitrievsky 2021.01.14 10:49 #22923 ロールシャッハ: https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page2089#comment_19102675 このように、何を求めているのかがわからない。特定の期間における平均値からの統計的に有意な乖離、つまり自己相関を 見つける必要がある MAHだけでなく、ローパスフィルターを通すのも意味があるかもしれません。 Aleksey Nikolayev 2021.01.14 10:49 #22924 もう一つ、キオスクの力を有効に活用できる可能性のある明らかな機会がある。一般的なランダム性テストと、特にNISTのテストについて話して いるのです。サイクル、フーリエ、パターンなど、彼らの好きなものがすべて詰まっています。確かにそこではバイナリ配列しかテストされませんが、まずは連子グラフのテストから始めてみてはいかがでしょうか。 Maxim Dmitrievsky 2021.01.14 10:51 #22925 Aleksey Nikolayev: コスニッカーの力を有効に活用できる可能性がある明らかな機会がもう一つあります。一般的なランダム性テストと、特にNISTのテストについて話して いるのです。サイクル、フーリエ、パターンなど、好きなものは全部そこにある。ただし、そこでは2値系列しか調べられないが、手始めに連子グラフを調べることに限定すればよい。 アレクセイ、マルチンゲールの理論とFXのマルチンゲールを結びつけて、科学的な観点からMO+マルチンゲールを見るにはどうしたらいいでしょうか?:) mytarmailS 2021.01.14 10:59 #22926 マキシム・ドミトリエフスキー: アレクセイ、マーチンゲール理論をFXのマーチンゲールに結びつけて、MO+マーチンゲールという一種の科学的な観点から見るにはどうしたらいいでしょうか?:) なぜMOでマーティンが必要なのか説明できない Maxim Dmitrievsky 2021.01.14 11:03 #22927 mytarmailS: なぜMoにマーティンが必要なのか、まだ説明していませんね。スペース配分の違いや、1つのトレードを学ぶだけでは得られない別の機会もある、と言ったところでしょうか。 であり、ロットを増やすことではありません。 Forester 2021.01.14 11:04 #22928 Aleksey Mavrin: 現実的には、2つのクラスが非対称に分布している(一方が60%以上)問題で、網が100%一方のクラスを生産する「燃え尽きる」ことにまだ悩んでいます。グリッドって、こんなに繊細なものだったのか...。ちょっとしたアンバランスでもう燃え尽きてしまう。ダブルスのバランスをとったり、大きなクラスから何かを取り除くことは、データを歪めることであり、私には良くないと思われます。特にクラスの比率が95%対5%ならなおさらです。これが、私が木製モデル(木、森、ブースト)に切り替えた理由の一つです。また、ネットワークにおける逆誤差伝搬は、局所点でのスタックという問題がある。 2つ目。 木にはこうしたデメリットがありません。 Aleksey Mavrin 2021.01.14 11:04 #22929 マキシム・ドミトリエフスキー: いろいろあるんですよ、特別なパッケージがあるので教えられないんですけどね。クラスはNSのバランスを考えてほしい。不足している例を追加する。 ロールシャッハ: Pythonをマスターしたほうがいい。レアなクラスに多くのポイントを与えるような、クラスのバランス調整、または指標のやり直し ありがとうございます。例えば、クラスが0(30%)と1(70%)の場合、0と1ではなく、0と0.7(または0.85)を逆パスで正しい値にすることも選択肢のひとつです。 でも、この数字が正しいのか、活性化関数で魔法をかけているのか、など、すぐには判断できないし、そういう例も見つかっていないんです。 Maxim Dmitrievsky 2021.01.14 11:06 #22930 Aleksey Mavrin: ありがとうございます。クラスが0(30%)と1(70%)である場合の例 - - メトリックをリメイクする方法について考えてところで、そう頭に浮かんだ、その後、戻り値の正しい値のために0と1ではなく、オプションとして0と0.7(または0.85を与えるために渡す。 でも、すぐにはこの数字なのか、活性化関数などで魔法をかけるのか、これが正しい方法なのかわからないし、そういう例も見つからなかったんです。 https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page2108#comment_19209601 Машинное обучение в трейдинге: теория, практика, торговля и не только 2020.11.12www.mql5.com Добрый день всем, Знаю, что есть на форуме энтузиасты machine learning и статистики... 1...228622872288228922902291229222932294229522962297229822992300...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
正弦波で実験してみないとわからない。
アサウレンコはシヌソイドの実験をした後 どこかに逃げ出した... それに腹を立てた
単純な24周期のMAをとって確認する。他のローパスフィルタかもしれないアサウレンコはシヌソイドの実験をした後 どこかに逃げ出した... シヌソイドに怒ったんだ
単純な24周期のMAをとって確認してみましょう。他のローパスフィルタかもしれないhttps://www.mql5.com/ru/forum/86386/page2089#comment_19102675
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page2089#comment_19102675
このように、何を求めているのかがわからない。特定の期間における平均値からの統計的に有意な乖離、つまり自己相関を 見つける必要がある
MAHだけでなく、ローパスフィルターを通すのも意味があるかもしれません。
コスニッカーの力を有効に活用できる可能性がある明らかな機会がもう一つあります。一般的なランダム性テストと、特にNISTのテストについて話して いるのです。サイクル、フーリエ、パターンなど、好きなものは全部そこにある。ただし、そこでは2値系列しか調べられないが、手始めに連子グラフを調べることに限定すればよい。
アレクセイ、マルチンゲールの理論とFXのマルチンゲールを結びつけて、科学的な観点からMO+マルチンゲールを見るにはどうしたらいいでしょうか?:)
アレクセイ、マーチンゲール理論をFXのマーチンゲールに結びつけて、MO+マーチンゲールという一種の科学的な観点から見るにはどうしたらいいでしょうか?:)
なぜMOでマーティンが必要なのか説明できない
なぜMoにマーティンが必要なのか、まだ説明していませんね。
スペース配分の違いや、1つのトレードを学ぶだけでは得られない別の機会もある、と言ったところでしょうか。
であり、ロットを増やすことではありません。現実的には、2つのクラスが非対称に分布している(一方が60%以上)問題で、網が100%一方のクラスを生産する「燃え尽きる」ことにまだ悩んでいます。
グリッドって、こんなに繊細なものだったのか...。ちょっとしたアンバランスでもう燃え尽きてしまう。ダブルスのバランスをとったり、大きなクラスから何かを取り除くことは、データを歪めることであり、私には良くないと思われます。特にクラスの比率が95%対5%ならなおさらです。
これが、私が木製モデル(木、森、ブースト)に切り替えた理由の一つです。
また、ネットワークにおける逆誤差伝搬は、局所点でのスタックという問題がある。
2つ目。
木にはこうしたデメリットがありません。いろいろあるんですよ、特別なパッケージがあるので教えられないんですけどね。
クラスはNSのバランスを考えてほしい。不足している例を追加する。
Pythonをマスターしたほうがいい。
レアなクラスに多くのポイントを与えるような、クラスのバランス調整、または指標のやり直し
ありがとうございます。例えば、クラスが0(30%)と1(70%)の場合、0と1ではなく、0と0.7(または0.85)を逆パスで正しい値にすることも選択肢のひとつです。
でも、この数字が正しいのか、活性化関数で魔法をかけているのか、など、すぐには判断できないし、そういう例も見つかっていないんです。
ありがとうございます。クラスが0(30%)と1(70%)である場合の例 - - メトリックをリメイクする方法について考えてところで、そう頭に浮かんだ、その後、戻り値の正しい値のために0と1ではなく、オプションとして0と0.7(または0.85を与えるために渡す。
でも、すぐにはこの数字なのか、活性化関数などで魔法をかけるのか、これが正しい方法なのかわからないし、そういう例も見つからなかったんです。
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page2108#comment_19209601