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 2588 1...258125822583258425852586258725882589259025912592259325942595...3399 新しいコメント Aleksey Nikolayev 2022.03.04 09:03 #25871 elibrarius#: しかし、MetaQuotesからの反応はない(( そして、実際の広がりは広告の絵を台無しにするので、それはないでしょう。せいぜい、カスタムキャラクターを使うことを提案される程度です。 Valeriy Yastremskiy 2022.03.04 09:51 #25872 Aleksey Nikolayev#: そして、そうならないのは、実際の普及が広告の絵を台無しにしてしまうからです。せいぜいカスタムシンボルを使うことを提案される程度です。 それは実に残念なことです。時間的な広がりをシミュレーションすることで、より本番に近いテストができるのではないでしょうか。 Forester 2022.03.04 09:53 #25873 Aleksey Nikolayev#: そして、そうならないのは、実際の普及が広告の絵を台無しにしてしまうからです。せいぜい、カスタムシンボルの使用を提案される程度です。 広告では、他のプラットフォームと比較して、私たちのテスターが最も正確であることを示すべきでしょう。 その方が、開発者やユーザーを惹きつけることができるのです。最初のテストとその比較より、MT5での始値でのテストは真実ではないことがわかるでしょう。 Aleksey Nikolayev 2022.03.04 11:58 #25874 elibrarius#: 他のプラットフォームと比較して、私たちのテスターが最も正確であることを宣伝する必要があります。 その方が、開発者やユーザーを惹きつけることができるのです。最初のテストとその比較より、始値でのMT5でのテストは真実ではないことがわかるでしょう。 Valeriy Yastremskiy#: それは実に残念なことです。時差モデリングがあれば、より現実に近いテストができたはずです。 広告というのは、証券会社のページにあるシンボルのデータのことです。メタクオートのクライアント（お金を持ってくる）なのは開発者ではなくDCです。エンドユーザーにとっての無料は、デメリットもあります。 Valeriy Yastremskiy 2022.03.04 12:27 #25875 Aleksey Nikolayev#: 広告というのは、DCのページにあるシンボルデータのことです。メタクオートのクライアント（お金を持ってくる）であるのは、開発者ではなくDCである。エンドユーザーにとっての無料は、デメリットもあります。 実現不可能でもないし、高価でもない、理解しやすい条件と価格で可能であり、しかも無料である。もちろん無料は否定的な意見に偏りがちですが)))機会がないのか、導入コストが高いのか、もそうです))) mytarmailS 2022.03.05 05:50 #25876 https://stats.stackexchange.com/questions/31513/new-revolutionary-way-of-data-miningこの質問には、非常に興味深い考えが示されています...。ちなみに、回答者はまだ質問を理解していません Replikant_mih 2022.03.05 08:09 #25877 mytarmailS# : https://stats.stackexchange.com/questions/31513/new-revolutionary-way-of-data-mining この質問には、非常に興味深い考えが示されています...。 ちなみに、回答者はまだ質問の意味を理解していない。 そう、そう言っているのです。そして、コメンテーターは......まあ、データサイエンティストであって、トレーダーではありませんね。定常的なデータセットを持つ彼らには、私たちトレーダーの問題は理解できない。 mytarmailS 2022.03.05 09:52 #25878 Replikant_mih#: そう、そう言っているのです。そして、コメンテーターは......彼らはデータサイエンティストであって、トレーダーではありません。定常的なデータセットを持つ彼らには、私たちトレーダーの問題は理解できないのだ。 私の理解では... できるだけシンプルに説明しています。 TSをパターンとして提示する場合、それが真のパターンかどうかを確認するために、そのパラメータを最適化し、異なるパラメータでTSがほぼ常に獲得できるのであれば、パターン（TS）は真である そして、それをどのように把握したのでしょうか。 mytarmailS 2022.03.05 10:13 #25879 より深く、AMOの視点から見る 学習時のパラメータ探索を可視化する必要があります。最適化面がノイズのように見える場合 AMOがノイズの局所的な最大値を見つけ、それが再トレーニングとなり、動作しないモデルとなった可能性が高い。 次のような絵を目指すとよいでしょう。 モデルが動作パラメータの「島」を明確に持っている場合、すなわち、そのパラメータを最適化する必要があり、TSが実質的に常に異なるパラメータで獲得される場合、パターン（TS）は真で ある。 私が間違っているかもしれませんが、私はそう考えています。 Replikant_mih 2022.03.05 10:35 #25880 mytarmailS#: 私の理解では...できるだけシンプルに説明します。TCをパターンに見立てた場合、それが真のパターンかどうかを確認するためには、そのパラメータを最適化する必要があり、異なるパラメータでほぼ常に稼ぎ出すことができれば、そのパターン（TC）は真であると言えます。そして、それをどのように把握したのでしょうか。 まあ、そんなところでしょうか。オーバーフィッティングが悪であることは誰もが理解しており、それを防ぐ方法を探しています。デュードは、「OOSでテストする」というやり方は、オーバーフィッティングから守るにはそれほど良いツールではないと言っているのです。簡単な例ですが、1万人の人がいて、それぞれ10回ずつコインをひっくり返したとします。フリップが全部イーグルになっている人、つまり、ああ、この人たちは何かを知っているんだな、という人を選びました。さらに一人ずつ10回めくってもらいました。今、この3人はある種の負け組ですが、この3人がまた10枚中8枚か9枚のワシをゲットしました。おお、確かに何かできそうだ。そのような状況が、純粋にランダムロールによって可能であることは明らかである（『戦争と平和』を偶然に書くことができる何百万匹の猿と同じではない）。それは、戦略も同じです。だから、他の方法を使うか、オーエスならそれも賢く使うしかない。彼らが提案した代替案は、そう、「アベレージみたいなものを見たほうがいい」というようなものです。コインが平らであれば、平均的にあちこちに均等に落ちるように。そして、どこかが重くなれば、その1万人の平均的な結果によって、このような偏りが出てくるのです。なんとなく))。 1...258125822583258425852586258725882589259025912592259325942595...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
しかし、MetaQuotesからの反応はない((
そして、実際の広がりは広告の絵を台無しにするので、それはないでしょう。せいぜい、カスタムキャラクターを使うことを提案される程度です。
そして、そうならないのは、実際の普及が広告の絵を台無しにしてしまうからです。せいぜいカスタムシンボルを使うことを提案される程度です。
それは実に残念なことです。時間的な広がりをシミュレーションすることで、より本番に近いテストができるのではないでしょうか。
そして、そうならないのは、実際の普及が広告の絵を台無しにしてしまうからです。せいぜい、カスタムシンボルの使用を提案される程度です。
広告では、他のプラットフォームと比較して、私たちのテスターが最も正確であることを示すべきでしょう。
その方が、開発者やユーザーを惹きつけることができるのです。最初のテストとその比較より、MT5での始値でのテストは真実ではないことがわかるでしょう。
他のプラットフォームと比較して、私たちのテスターが最も正確であることを宣伝する必要があります。
その方が、開発者やユーザーを惹きつけることができるのです。最初のテストとその比較より、始値でのMT5でのテストは真実ではないことがわかるでしょう。
それは実に残念なことです。時差モデリングがあれば、より現実に近いテストができたはずです。
広告というのは、証券会社のページにあるシンボルのデータのことです。メタクオートのクライアント（お金を持ってくる）なのは開発者ではなくDCです。エンドユーザーにとっての無料は、デメリットもあります。
広告というのは、DCのページにあるシンボルデータのことです。メタクオートのクライアント（お金を持ってくる）であるのは、開発者ではなくDCである。エンドユーザーにとっての無料は、デメリットもあります。
実現不可能でもないし、高価でもない、理解しやすい条件と価格で可能であり、しかも無料である。もちろん無料は否定的な意見に偏りがちですが)))機会がないのか、導入コストが高いのか、もそうです)))
https://stats.stackexchange.com/questions/31513/new-revolutionary-way-of-data-mining
そう、そう言っているのです。そして、コメンテーターは......まあ、データサイエンティストであって、トレーダーではありませんね。定常的なデータセットを持つ彼らには、私たちトレーダーの問題は理解できない。
そう、そう言っているのです。そして、コメンテーターは......彼らはデータサイエンティストであって、トレーダーではありません。定常的なデータセットを持つ彼らには、私たちトレーダーの問題は理解できないのだ。
私の理解では...
できるだけシンプルに説明しています。
TSをパターンとして提示する場合、それが真のパターンかどうかを確認するために、そのパラメータを最適化し、異なるパラメータでTSがほぼ常に獲得できるのであれば、パターン（TS）は真である
そして、それをどのように把握したのでしょうか。
より深く、AMOの視点から見る
学習時のパラメータ探索を可視化する必要があります。最適化面がノイズのように見える場合
AMOがノイズの局所的な最大値を見つけ、それが再トレーニングとなり、動作しないモデルとなった可能性が高い。
次のような絵を目指すとよいでしょう。
モデルが動作パラメータの「島」を明確に持っている場合、すなわち、そのパラメータを最適化する必要があり、TSが実質的に常に異なるパラメータで獲得される場合、パターン（TS）は真で ある。
私が間違っているかもしれませんが、私はそう考えています。
私の理解では...
できるだけシンプルに説明します。
TCをパターンに見立てた場合、それが真のパターンかどうかを確認するためには、そのパラメータを最適化する必要があり、異なるパラメータでほぼ常に稼ぎ出すことができれば、そのパターン（TC）は真であると言えます。
そして、それをどのように把握したのでしょうか。
まあ、そんなところでしょうか。オーバーフィッティングが悪であることは誰もが理解しており、それを防ぐ方法を探しています。デュードは、「OOSでテストする」というやり方は、オーバーフィッティングから守るにはそれほど良いツールではないと言っているのです。簡単な例ですが、1万人の人がいて、それぞれ10回ずつコインをひっくり返したとします。フリップが全部イーグルになっている人、つまり、ああ、この人たちは何かを知っているんだな、という人を選びました。さらに一人ずつ10回めくってもらいました。今、この3人はある種の負け組ですが、この3人がまた10枚中8枚か9枚のワシをゲットしました。おお、確かに何かできそうだ。そのような状況が、純粋にランダムロールによって可能であることは明らかである（『戦争と平和』を偶然に書くことができる何百万匹の猿と同じではない）。それは、戦略も同じです。だから、他の方法を使うか、オーエスならそれも賢く使うしかない。彼らが提案した代替案は、そう、「アベレージみたいなものを見たほうがいい」というようなものです。コインが平らであれば、平均的にあちこちに均等に落ちるように。そして、どこかが重くなれば、その1万人の平均的な結果によって、このような偏りが出てくるのです。なんとなく))。