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 236 1...229230231232233234235236237238239240241242243...3399 新しいコメント mytarmailS 2016.12.01 10:47 #2351 サンサニッチ・フォメンコUターンとは？ZZのように1小節？ はい、バー1本です。 СанСаныч Фоменко 2016.12.01 11:04 #2352 mytarmailS: はい、バー1本です。上に書いたようにいかがでしょうか。ZZを取り、そこに50pipsなどのパラメータを設定します。作ろう。実際のチャートでは、50pipsのパラメーターでZZの反転は非常に稀です。反転前と反転後の50pipsの境界線まで、前回の反転とマークしています... 仮に70pipsのパラメータでPZを組み、50pipsに境界線を設定すると、先ほどのケースよりもさらに多くの「反転」と記されたバーが存在することになります。PS.このテーマについては、こちらでコラボレーションしています。まともなモデルを作ることに失敗したのだ。しかし、この失敗は、その考え方自体が間違っていることの証明にはならない。 mytarmailS 2016.12.01 13:29 #2353 累積的なランダム性についての訓練されたRF。 このランダムは、次のようになります。価格から判断できる人はいますか？ターゲットリバース下降反転は、前の10ポイントより大きく、次の20ポイントより大きいポイントです。ランダムで学習させたモデルを実際の相場を使って確認 する1つの同じモデルを数回学習（試行）させ、取引でテストした。RTS計測器中央値（高値＋安値）/2ストップ＆テイクは同じ50ティックでした。手数料が考慮されるため、実際にはストップ高よりもさらに低くなります。ストップとティーは固定で、何も動かず、ただのバカパターン、バカTS試用第二審さんしんトライアル4と、こんな感じで続いていきます...。 トレーニングコード ファイル: zzz.txt 1 kb Vladimir Perervenko 2016.12.01 13:37 #2354 mytarmailS: はい、バー1本です。========================================ZZの先頭から1-2小節前、1-2小節後。他の機種を使う必要がある。Deep NNの学習は、2つのステージから構成されていますよ。 1.できるだけ多くのラベルなしデータ（5〜6千本の棒グラフ）を使って教師なしで事前学習し 2. (1-2)小節のトップ付近のみ、より小さなサンプルでチューニングを行う。全サンプルを対象にしたレースよりも良い結果が出ています。グッドラック Vladimir Perervenko 2016.12.01 13:39 #2355 mytarmailS:累積ランダムで学習させたRF。 は、こんな感じです。価格から判断できる人はいますか？ターゲットリバース下降反転は、前の10ポイントより大きく、次の20ポイントより大きいポイントです。ランダムで学習させたモデルを実際の相場を使って確認 する1つの同じモデルを数回学習（試行）させ、取引でテストした。RTS計測器中央値（高値＋安値）/2ストップ＆テイクは同じ50ティックでした。手数料が考慮されるため、実際にはストップ高よりもさらに低くなります。ストップとティーは固定で、何も動かず、ただのバカパターン、バカTS一度だけ試みるトライアルツークさんしんサンプル4といった流れで、あとは...。 トレーニングコード では、実際の見積書には何が書かれていないのでしょうか？ mytarmailS 2016.12.01 13:45 #2356 ウラジミール・ペレヴェンコ では、実際の見積書には何が書かれていないのでしょうか？ 今は絵作りだけ mytarmailS 2016.12.01 13:53 #2357 同じモデル（同じパラメータを持つ もの）で実際の相場を認識し、ランダムではなく実際の相場で学習させることができます。1234もう1度説明します。最初のケースでは、モデルはランダムで学習され、実際の相場上でチェックされました。2つ目のケースでは、モデルの学習とテストはすべて実データを用いたトレーディングで行われました Jaws 2016.12.01 14:27 #2358 ヴィザード_。 知っていることばかりで、なぜ尋ねるのかは不明です。頼まれごとと訓練だけで、錬金術はなし。メートル、もちろんアマチュアに、私は通常、彼女をuzuyuません。私のプロセスは次のようなものです。そして、一人のモデルを訓練するのも、何人ものモデルを訓練するのも、皆の自由です)))この支店のこのタスクなら、多くの人がうまくやれると思うのですが...。 パーセプトロン、フォレストなど、どのようなモデルなのか聞いてみました。しかし、あなたは、クロセントロピーで訓練された要点を言いました。 mytarmailS 2016.12.01 15:17 #2359 mytarmailS:同じモデル（同じパラメータを持つもの）で実際の相場を認識し、ランダムではなく実際の相場で学習させることができます。誰もコメントもしないのか？個人的には、はっきり言ってショックです...。 ivanivan_11 2016.12.01 15:20 #2360 mytarmailS:誰もコメントすらしないのか？個人的には、はっきり言ってショックです...。 だから何だと言うのだ、全て悪いことだと言うのか？ 1...229230231232233234235236237238239240241242243...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
Uターンとは？ZZのように1小節？
はい、バー1本です。
上に書いたようにいかがでしょうか。
ZZを取り、そこに50pipsなどのパラメータを設定します。作ろう。実際のチャートでは、50pipsのパラメーターでZZの反転は非常に稀です。反転前と反転後の50pipsの境界線まで、前回の反転とマークしています...
仮に70pipsのパラメータでPZを組み、50pipsに境界線を設定すると、先ほどのケースよりもさらに多くの「反転」と記されたバーが存在することになります。
PS.
このテーマについては、こちらでコラボレーションしています。まともなモデルを作ることに失敗したのだ。しかし、この失敗は、その考え方自体が間違っていることの証明にはならない。
累積的なランダム性についての訓練されたRF。
このランダムは、次のようになります。
価格から判断できる人はいますか？
ターゲットリバース
下降反転は、前の10ポイントより大きく、次の20ポイントより大きいポイントです。
ランダムで学習させたモデルを実際の相場を使って確認 する
1つの同じモデルを数回学習（試行）させ、取引でテストした。
RTS計測器
中央値（高値＋安値）/2
ストップ＆テイクは同じ50ティックでした。
手数料が考慮されるため、実際にはストップ高よりもさらに低くなります。
ストップとティーは固定で、何も動かず、ただのバカパターン、バカTS
試用
第二審
さんしん
トライアル4
と、こんな感じで続いていきます...。
トレーニングコードmytarmailS:
はい、バー1本です。
========================================
ZZの先頭から1-2小節前、1-2小節後。他の機種を使う必要がある。
Deep NNの学習は、2つのステージから構成されていますよ。
1.できるだけ多くのラベルなしデータ（5〜6千本の棒グラフ）を使って教師なしで事前学習し
2. (1-2)小節のトップ付近のみ、より小さなサンプルでチューニングを行う。
全サンプルを対象にしたレースよりも良い結果が出ています。
グッドラック
累積ランダムで学習させたRF。
は、こんな感じです。
価格から判断できる人はいますか？
ターゲットリバース
下降反転は、前の10ポイントより大きく、次の20ポイントより大きいポイントです。
ランダムで学習させたモデルを実際の相場を使って確認 する
1つの同じモデルを数回学習（試行）させ、取引でテストした。
RTS計測器
中央値（高値＋安値）/2
ストップ＆テイクは同じ50ティックでした。
手数料が考慮されるため、実際にはストップ高よりもさらに低くなります。
ストップとティーは固定で、何も動かず、ただのバカパターン、バカTS
一度だけ試みる
トライアルツーク
さんしん
サンプル4
といった流れで、あとは...。
トレーニングコードでは、実際の見積書には何が書かれていないのでしょうか？
同じモデル（同じパラメータを持つ もの）で実際の相場を認識し、ランダムではなく実際の相場で学習させることができます。
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もう1度説明します。
最初のケースでは、モデルはランダムで学習され、実際の相場上でチェックされました。
2つ目のケースでは、モデルの学習とテストはすべて実データを用いたトレーディングで行われました
知っていることばかりで、なぜ尋ねるのかは不明です。頼まれごとと訓練だけで、錬金術はなし。メートル、もちろんアマチュアに、私は通常、彼女をuzuyuません。
私のプロセスは次のようなものです。そして、一人のモデルを訓練するのも、何人ものモデルを訓練するのも、皆の自由です)))この支店のこのタスクなら、多くの人がうまくやれると思うのですが...。
同じモデル（同じパラメータを持つもの）で実際の相場を認識し、ランダムではなく実際の相場で学習させることができます。
誰もコメントもしないのか？
個人的には、はっきり言ってショックです...。
誰もコメントすらしないのか？
個人的には、はっきり言ってショックです...。