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 2419

[YURY_PROFIT]

マキシム・クズネツォフ：

- レースで必ず勝てるクルマが欲しい!

- フェラーリをどうぞ

---

- あなたの車はゴミで最悪です。ゴールにたどり着けず、車は大破、死体だらけ...かろうじて警察から「車は最悪だ！！」と逃げ切りました。

- ばかものツールドフランス ...

PS/このスレッドを読んでいて、思わず言ってしまったのですが・・・。

マキシム、冗談は面白いが、話題にはならない)

[YURY_PROFIT]

Renat Akhtyamov：

アルゴリズムは壊れることはない、ただ時間が経てば消耗品になる、それが運命だからだ

ので、不可抗力的な安定性の問題が解決されていないのであれば、実施しない方がよいでしょう。

おとぎ話は正しかった、その言葉の深さがやがてわかるようになる

レナト そうかもしれませんね。

質問があるのですが、機械学習について何千ページもある巨大なブランチがありますが、実際には機械学習を使ったロボットはすべてフォワードテスト、つまり訓練したところでは神なのに、戦うと動かなくなる、というところですぐに負けてしまうんですね。なぜそうなのか？

[mytarmailS]

YURY_PROFIT：

レナト そうかもしれませんね。

私はあなたに質問があります：あなたは機械学習についてのページの数千と巨大なブランチを持っていますが、実際にはすべての機械学習ロボットは、それが訓練されている場所、それは神であり、戦闘でのみ、アルゴリズムが動作しなくなり、つまり、フォワードテストですぐに失われます。なぜそうなのか？

素晴らしい質問ですね、基本的なことですが。専門家の回答を期待しています。）

[Renat Akhtyamov]

YURY_PROFIT：

レナト そうかもしれませんね。

私はあなたに質問があります：あなたは機械学習についてのページの数千と巨大なブランチを持っていますが、実際にはすべての機械学習ロボットは、それが訓練されている場所、それは神であり、戦闘でのみ、アルゴリズムが動作しなくなり、つまり、フォワードテストですぐに失われます。なぜそうなのか？

これは私のスレッドではなく、フォーラムです。

統計的な戦略や理論は、ある商品の過去のデータの 有限な部分、簡単に言えばサンプルを使っています。

統計学とは何か？

かたちづくり

ということで、答えは簡単で、パターンはありません。

さて、何が出てくるのでしょうか？

選択された間隔で一定のパターンが発生し、それがいつも同じとは限らない、まさに大失敗。

が、相場にはパターンが ある

買いと売りが同居しているが、1つの通貨ペアではなく、少なくとも3つの通貨ペアのポートフォリオで。

通貨ペアの数が増えても同じことが言えます。

を掘る。

[YURY_PROFIT]

Renat Akhtyamov：

わたくしどものスレッドではありません、ここはフォーラムです

どんな統計的な戦略/理論も、それが何であれ、単一の商品の過去のデータの 小さな有限の部分、簡単に言えばサンプルを使用します。

統計学とは何か？

かたちづくり

ということで、答えは簡単で、パターンはありません。

さて、何が出てくるのでしょうか？

選択された間隔で一定のパターンが発生し、それがいつも同じとは限らない、まさに大失敗。

が、相場にはパターンが ある

買いと売りが同居しているが、1つの通貨ペアではなく、少なくとも3つの通貨ペアのポートフォリオで。

通貨ペアの数が増えても同じことが言えます。

を掘る。

Renatさん、私が言いたかったのは、機械学習したEAで学習期間外に負けないものは一つもない、ということです。

他の原理で儲かるEAはあっても、機械学習で儲かるEAはないのです。

Maxについて何か思い出したら、彼はすでに機械学習でEAをリリースしていて、今は一時停止もせずに利益を失っていることも書いておこう)。

マクシムは機械学習に関する記事を何十本も持っていますが、彼の文章はとてもスマートで、読むのが不可能なほどです。本当に奥が深いんだなあと思います。

そして、何もない、何もない。

トレーディングにおける機械学習は、単なる開発の行き詰まりであり、初心者であるプログラマーやトレーダーを惑わせるものではないことを認めるべきかもしれません。

[Renat Akhtyamov]

YURY_PROFIT：

レナート、......。

トレーディングにおける機械学習は、開発の行き詰まりを認め、初心者のプログラマーとトレーダーのどちらにも誤解を与えないようにすべきなのかもしれない

あなたは私の投稿を理解しておらず、私はあなたの投稿を理解しています。

外為市場での情報認知の標準的な状況。

テストは市場における実際の取引ではありませんし、今後もそうなることはないでしょう。

まずはご自身でお確かめください - 実際の取引とデモ取引の違いは何ですか？

[YURY_PROFIT]

Renat Akhtyamov：

あなたは私の投稿を誤解し、私はあなたの投稿を誤解していました。

これは、外国為替市場における標準的な認識の状況である。

テストは実際の取引ではないし、実際の取引になることはない。

まずはご自身でお確かめください - 実際の取引とデモ取引の違いは何ですか？

レナト よくわかります。

つまり、機械学習について何千ページも気の利いた文章を書いたところで、それが初心者のプログラマーや自社製品の消費者に誤解を与えるだけなら、何の意味もないのです。

実際の取引では、このような根拠で利益を上げているExpert Advisorは一例もない。

ただ楽しむだけでなく、最終的に収益性の高いExpert Advisorを作るために行うのです。

だから、初心者のプログラマーが、あなたの巧みな言葉を読み始めて、何千時間も費やし、脳が発達しているように見えて、忙しくしているのに、結果は何もないのです。

Machine learning in trading - is it future or a dead-end road "というブランチを作成することもできます。

レナットさんは、きっと経験豊富なプログラマーなんでしょうね。

機械学習を利用したExpert Advisorで、再トレーニングなしで実際の市場で少なくとも3ヶ月間利益を上げている例を教えてください。

[Renat Akhtyamov]

YURY_PROFIT：

レナト よくわかります。

つまり、機械学習について何千ページも気の利いた文章を書いたところで、それが初心者のプログラマーや製品の消費者に誤解を与えるだけなら、何の意味があるのか、ということです。

実際の取引では、このような根拠で利益を上げているExpert Advisorは一例もない。

ただ楽しむだけでなく、最終的に収益性の高いExpert Advisorを作るために行うのです。

だから、初心者のプログラマーが、あなたの巧みな言葉を読み始めて、何千時間も費やし、脳が発達しているように見えて、忙しくしているのに、結果は何もないのです。

Machine learning in trading - is it future or a dead-end road "というブランチを作成することもできます。

レナットさんは、きっと経験豊富なプログラマーなんでしょうね。

機械学習を利用したExpert Advisorで、再トレーニングを行わずに実際の市場で少なくとも3ヶ月間利益を上げた例を教えてください。

このような言い方をします。

EURCHFまたはUSDCHFで、数ヶ月間デモで試してみてください。

嫌なら捨てればいいんです。

というのは、本当に話せないんですよ、ルールとして。

神経細胞は持っていません;)

[YURY_PROFIT]

そして、ネウロイがないのは正しい、行き止まりなのです。EAの中に取引アルゴリズムが なければ、過去のデータから学ぶだけでは行き詰まり、時間の無駄です

[Maxim Dmitrievsky]

端っこのほうにいるんですね。ここでは、トレード関連の話題も含めて、面白いことを議論しています。標準的なTSは1000分の1以上と安定しており、ニューラルネットワークは比較的少ない。だから、MOが効かないと主張するのは、生き残りのための間違いです。このスレッドがなかったら、間違いなくフォーラムで読むべきものはないでしょう。

レナートは副業で猿を売ってる。