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 2582

 
マキシム・ドミトリエフスキー#:
何を作るか、なぜ作るかを知っているときです。既製品ではなく、記事のようにランダムに取引をサンプリングしているのです。データ準備のどの段階でも、先験的な仮定やヒューリスティックはなく、最大・最小の案件保有時間のような値の幅があります。
わかった、言い争うつもりはない...。
フィットネス機能を使って何かをトレーニングすることをお勧めするだけで、この方法でどれだけ多くのことができるかを実感していただけると思います
 
mytarmailS#:
よし、議論する気はない...。
フィットネス機能を使ったトレーニングを勧めてみれば、この方法でどれだけ多くのことができるかがわかるだろう
MOの初期にはMT5のオプティマイザーとウェイト選択でやっていましたが、この亜種ではフィッティングで戦うツールが少ないですからね。最適化基準、特徴空間を設定し、ニューロンの重みを最適化する。
ファジーロジックでも同様に、記事があります。その後、強化学習による開発、最適化基準による開発も行っています。真正面から取り組まない、オーバートレーニング。

アプローチの複雑さを増すことは流行ではなく、うまくいかないものを見直した結果に過ぎません。さらに、競争と、かつてあった非効率の平準化。単純な手段では、もう何も達成できない。
 
Maxim Dmitrievsky#:
私はMIの初期にMT5オプティマイザーとウェイトの選択によってそうしてきましたが、このバリアントではフィッティングと戦うためのツールがほとんどありません。最適化基準、特徴空間を設定し、ニューロンの重みを最適化する。
ファジーロジックでも同様に、記事があります。その後、強化学習による開発、最適化基準による開発も行っています。真正面から取り組まない、オーバートレーニング。

アプローチの複雑さを増すことは流行ではなく、うまくいかないものを見直した結果に過ぎません。さらに、競争と、かつてあった非効率の平準化。単純な手段では、もう何も達成できない。

わかった、さっきも言ったけど、反論はしない、同意はしないけど......。

TC制作を考える必要がある、やったことがない、アルゴリズムで検索して調べればいい...。

他のプログラミング言語を学ぶか、APIを使った作業を学ぶか、どちらが良いのか?

 
mytarmailS#:

OK、私が言ったように、私は議論しません、私は同意しませんが......

TC制作を考える必要があるのですが、アルゴリズムを検索して調べるだけで、やったことがない...。

他のプログラミング言語を学びたい、APIの使い方を学びたい、どちらが良いのか?

生産レベルにもよるがForex - MT5であれば、R用のコネクタがあると思いますが、pythonについては一言もありません。キャットバストをMT5に転送する方法があります。実務的には、モデルをプラットフォーム言語に変換し、APIを使わないほうがよいでしょう。
 
Maxim Dmitrievsky#:
生産レベルにもよりますが。Forex - MT5であれば、R用のコネクタがあると思いますが、pythonについては一言もありません。キャットバストをMT5に転送する方法があります。

FXのノンフローティングスプレッドが 小さいと言われるのは?

 
mytarmailS#:

FXのノンフローティングスプレッドは 小さいと言われますが、どのようなものですか?

楽器にもよりますが、ユーロバックスでは2Pが平均的だったと思います。
 
Maxim Dmitrievsky#:
商品によって異なりますが、ユーロバックスでは平均2Pだったと思います。

パンケーキをよく食べる(

毎日、1ポイントから20ポイントに跳ね上がり、驚いています。
 
mytarmailS#:

多いなー。

アハハ、昨日RoboforexでMT5からの引用を読んだら、もちろん履歴に浮動スプレッドがあり、見てびっくり、毎日1pから20pに跳ね上がる ))))頭から抜けました

また、夜間は100℃になることもあります。

 
Maxim Dmitrievsky#:
Norm, start trading
持っているのはヴェルスラボですか?そこでは、どのようにモデルを転送するのですか?
ちなみに、はい、応援しています...。
 
Mihail Marchukajtes#:
ところで、そうですね...。

WellsLabを使っています。しかし、MOEX取引用の良いコネクタがなく、ここではmt5が無料なので、すぐに取引できます(笑)。Velsaでは、次のような方法でモデルとやり取りをしました。既知のフレームワーク上の人間モデル、PythonのAPIがあり、そこにフィールドのベクトルとモデル名でリクエストを送ります。また、APIは初期化時に全モデルをRAMにロードします。リクエストの取得、モデルの検索、データの投入、プレフィックスの取得、プレフィックスの返却を行います。みんなハッピーです。もしかしたらmt5でも同じ方式を使うかもしれませんし、半分くらいは同じ設計かもしれませんが、mt5の部分は実装する必要があります。

理由: