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 2617 1...261026112612261326142615261626172618261926202621262226232624...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2022.04.03 13:56 #26161 mytarmailS #: 私も頻繁に書くことはなく、読むことの方が多いのですが...。 私は単にサイトを検索して、人々の質問と回答を読むだけですが、このサイトだけでなく、純粋に量子に関するものもあります 例えばquant.stackexchangeに行ってみると検索エンジンに「Neural Network」と入力するとと、ニューラルネットワークに関する質問とスマートアンサーを読む ことができます。くだらないゴミをもらわない、すべてが明確で要領を得た文章、意味不明な文章には「マイナス」をつけてくれる、理想的です。 マーケットがなければ、ここでも同じことでしょう。開発者が行ってきた、共有や書き込みは利益にならないが、読むのは好きな人たち )フォーラムは、プラットフォームの技術的な部分の付録という位置づけになり、TCに関してはマーケットプレイスにあります。 mytarmailS 2022.04.03 14:02 #26162 Maxim Dmitrievsky #: マーケットがなければ、ここも同じでしょう。開発者が行った、共有したり書いたりするのは利益にならないが、読むのは好きだ )現在、フォーラムはプラットフォームの技術的な部分の付録のようなもので、取引部分はマーケットプレイスにあります。 そうですね...彼らは読書が大好きです。彼らは取ることは好きだが、共有することは好きではない Maxim Dmitrievsky 2022.04.03 14:06 #26163 mytarmailS #: そうですね...彼らは読書が大好きです。彼らは奪うことは好きだが、共有することは好きではない。 例えば、ある記事を書いたら、1週間後に5〜10個の製品が市場に出回り、ほとんどコピーされた状態になっていた、とします。200ドル貰って、彼らは数千ドルずつ稼いだ。共有するモチベーションは若干下がるが、熱意はある😀。 Maxim Dmitrievsky 2022.04.03 14:13 #26164 だから、MOの力も借りて、マーケットからTSをリバースエンジニアリングするのが理にかなったやり方だろう。なぜなら、そこにあるアルゴリズムのベースはすでに巨大なものだからです。未来はだいたいそこにある。と推測しています。音楽やクリエイティブでもそうですが、過飽和状態になってから、リメイクやリミックスが続出するんですよね。 mytarmailS 2022.04.03 14:37 #26165 Maxim Dmitrievsky #: そこで、MOの力を借りることも含めて、マーケットからTSをリバースエンジニアリングするのが筋というものでしょう。 そんな簡単な話じゃないんです...。 儲かる戦略はスライディングウィンドウで取引しないので、MOでシミュレーションすることはできません。なぜなら、標準ではAMOはタブラーデータで動作し、タブラーデータは本来スライディングウィンドウ内のものを計算 するものだからです......。 ここでは、天井からの例です:これは "有益な戦略 "と呼んでみましょう:毎週安値のブレイクアウトを待ってから、戻って、ローソク足の構成のいくつかの種類を待つ - 入力する...。 テーブルデータがあれば、どうやって手口からそのようなパターンを見つけることができるのか、つまり、直近のn本のローソク足を探しますが、答えは何もありません。 もちろん、この「儲かる戦略」の ための特性を作ればうまくいくのですが、この戦略を知らなければ特性を作ることはできませんし、私たちも知らない のです...。 これらの問題を解決できるアルゴリズムは2つしかなく、もしかしたら1つしかないかもしれない...。しかし、そこには mytarmailS 2022.04.03 14:39 #26166 a cool python backtester has turned up I want one for my rca)). Backtesting.py - Backtest trading strategies in Python レビュー: 1kernc.github.io Fast Python framework for backtesting trading and investment strategies on historical candlestick data. Maxim Dmitrievsky 2022.04.03 14:41 #26167 mytarmailS #:そんな簡単な話じゃないんだ...。儲かる戦略はスライディングウィンドウで取引しないので、MOでシミュレーションすることはできません。なぜなら、標準ではAMOはタブラーデータで動作し、タブラーデータは本来スライディングウィンドウ内のものを計算 するものだからです......。ここでは、天井からの例です:それは "有益な戦略 "だと仮定します:毎週安値のブレイクアウトを待ってから、戻って、ろうそくの構成のいくつかの種類を待つ - 入力...。テーブルデータがあれば、どうやって手口からそのようなパターンを見つけることができるのか、つまり、直近のn本のローソク足を探しますが、答えは何もありません。もちろん、この「儲かる戦略」の ための特性を作ればうまくいくのですが、この戦略を知らなければ特性を作ることはできませんし、私たちも知らない のです...。これらの問題を解決できるアルゴリズムは2つしかなく、もしかしたら1つしかないかもしれない...。しかし、そこには 戦略次第ですね。ニュースのような外部ソースが使われる場合は、そうですね、より難しくなります。価格だけなら、時間の問題かもしれませんが Maxim Dmitrievsky 2022.04.03 14:43 #26168 mytarmailS #: a cool python backtester has turned up - I want one for my rca)). 行った、遅い。 mytarmailS 2022.04.03 14:45 #26169 Maxim Dmitrievsky #: 戦略次第ですね。ニュースのような外部ソースを使う場合は、そうですね、難しくなりますね。価格だけなら、時間の問題でしょう。 みんなのMOの使い方は、過去5-10本のローソク足を見るだけの間抜けな記憶ツールで、このデータからは何も取れない、それが事実だ Maxim Dmitrievsky 2022.04.03 14:47 #26170 mytarmailS #:みんなのMOの使い方は、過去5-10本のローソク足を見るだけの間抜けな記憶ツールで、このデータからは何も取れない、それは事実だ 調べてみよう、ずっとやりたかったんだ) 1...261026112612261326142615261626172618261926202621262226232624...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
私も頻繁に書くことはなく、読むことの方が多いのですが...。
例えばquant.stackexchangeに行ってみると
検索エンジンに「Neural Network」と入力すると
と、ニューラルネットワークに関する質問とスマートアンサーを読む ことができます。
くだらないゴミをもらわない、すべてが明確で要領を得た文章、意味不明な文章には「マイナス」をつけてくれる、理想的です。
マーケットがなければ、ここも同じでしょう。開発者が行った、共有したり書いたりするのは利益にならないが、読むのは好きだ )現在、フォーラムはプラットフォームの技術的な部分の付録のようなもので、取引部分はマーケットプレイスにあります。
そうですね...彼らは読書が大好きです。彼らは奪うことは好きだが、共有することは好きではない。
そこで、MOの力を借りることも含めて、マーケットからTSをリバースエンジニアリングするのが筋というものでしょう。
そんな簡単な話じゃないんです...。
儲かる戦略はスライディングウィンドウで取引しないので、MOでシミュレーションすることはできません。なぜなら、標準ではAMOはタブラーデータで動作し、タブラーデータは本来スライディングウィンドウ内のものを計算 するものだからです......。
ここでは、天井からの例です:これは "有益な戦略 "と呼んでみましょう:毎週安値のブレイクアウトを待ってから、戻って、ローソク足の構成のいくつかの種類を待つ - 入力する...。
テーブルデータがあれば、どうやって手口からそのようなパターンを見つけることができるのか、つまり、直近のn本のローソク足を探しますが、答えは何もありません。
もちろん、この「儲かる戦略」の ための特性を作ればうまくいくのですが、この戦略を知らなければ特性を作ることはできませんし、私たちも知らない のです...。
これらの問題を解決できるアルゴリズムは2つしかなく、もしかしたら1つしかないかもしれない...。しかし、そこには
そんな簡単な話じゃないんだ...。
儲かる戦略はスライディングウィンドウで取引しないので、MOでシミュレーションすることはできません。なぜなら、標準ではAMOはタブラーデータで動作し、タブラーデータは本来スライディングウィンドウ内のものを計算 するものだからです......。
ここでは、天井からの例です:それは "有益な戦略 "だと仮定します:毎週安値のブレイクアウトを待ってから、戻って、ろうそくの構成のいくつかの種類を待つ - 入力...。
テーブルデータがあれば、どうやって手口からそのようなパターンを見つけることができるのか、つまり、直近のn本のローソク足を探しますが、答えは何もありません。
もちろん、この「儲かる戦略」の ための特性を作ればうまくいくのですが、この戦略を知らなければ特性を作ることはできませんし、私たちも知らない のです...。
これらの問題を解決できるアルゴリズムは2つしかなく、もしかしたら1つしかないかもしれない...。しかし、そこには
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戦略次第ですね。ニュースのような外部ソースを使う場合は、そうですね、難しくなりますね。価格だけなら、時間の問題でしょう。
みんなのMOの使い方は、過去5-10本のローソク足を見るだけの間抜けな記憶ツールで、このデータからは何も取れない、それが事実だ
みんなのMOの使い方は、過去5-10本のローソク足を見るだけの間抜けな記憶ツールで、このデータからは何も取れない、それは事実だ