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 2619 1...261226132614261526162617261826192620262126222623262426252626...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2022.04.03 15:12 #26181 Fast235 #:私があなたをハックしようとしたところがありますか? このスレッドのあなたの書き込みを見てください、もしモデレーターが掃除していなければ。 Maxim Dmitrievsky 2022.04.03 15:16 #26182 mytarmailS #:試してみると、確かに指標は近似できるが、時間差のある離散的なロジックをスライディングウィンドウで表現するのは現実的 ではない、 それは 事実である その瞬間だけの取引を学習する2つ目のモデル。やってみないとわからない、事前にはわからない。 Fast235 2022.04.03 15:19 #26183 Maxim Dmitrievsky #: その瞬間の取引だけを学習する2つ目のモデル。試してみないとわからない、事前にはわからない オールクリア) Maxim Dmitrievsky 2022.04.03 15:24 #26184 Fast235 #:わかったよ) 自分の言葉に責任を持ち、引き下がらないこと。 Dmytryi Voitukhov 2022.04.03 23:29 #26185 mytarmailS #: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: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、ろうそくの構成を待つ - エンター...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...。でも、あるんです。 MOには「+」があります。すべてのインデックスが買いを出したとき、MOはその状況下で売りだったときに何がOKだったかを記憶しているのです。純粋な統計学です。しかし、「-」もある。理想は、パターンを知ることで、より面白くなることです。パターンの大きさやパターンそのものを認識するためには、別のネットワークが必要です。これは、MTのハードウェアとソフトウェア(メモリ)の能力を直ちに超えてしまい、時間的にトレーニングが不可能になります。また、マーケットでサードパーティーのソフトを使うことは許されないので、妥協点を見つけなければなりません。もし、時間枠を大きくしてバーの本数を減らせば、絵のユニークさは失われる。もし、小さなTFで多くのバーを取れば、メイントレンドの慣性が失われる。NSでは指標を一切使わない方がいい。反応速度が遅くなり、ステレオタイプになる。 mytarmailS 2022.04.04 05:14 #26186 Dmytryi Voitukhov #:MOは「+」。すべてのインデックスが買いを出したとき、MOはその状況で売りだったときに何がOKだったかを記憶しています。純粋な統計学です。しかし、「-」もあります。理想は、パターンを知ることで、より面白くなることです。パターンの大きさやパターンそのものを認識するためには、別のネットワークが必要です。これは、MTのハードウェアとソフトウェア(メモリ)の能力をすぐに超えてしまい、トレーニングの時間的な負担が大きくなります。また、マーケットでサードパーティーのソフトを使うことは許されないので、妥協点を見つけなければなりません。もし、時間軸を大きくしてバーの本数を減らせば、絵の独自性は失われる。もし、小さなTFで多くのバーを取れば、メイントレンドの慣性が失われる。NSでは指標を一切使わない方がいい。反応速度が遅くなり、ステレオタイプになる。 話が違うじゃないか...。 Maxim Dmitrievsky 2022.04.04 13:08 #26187 私のそのコンセプトは...まあ、把握しにくいんですが、内臓そのものが、オーバーフィットで 先日のプラドの記事を読んで、MOのTCが欲しくなりました。 Renat Akhtyamov 2022.04.04 13:20 #26188 ありあわせの https://github.com/fernandodelacalle/adv-financial-ml-marcos-exercises GitHub - fernandodelacalle/adv-financial-ml-marcos-exercises: Exercises of the book: Advances in Financial Machine Learning by Marcos Lopez de Prado fernandodelacallegithub.com My solutions to the exercises of the book. All the code of the src/snippets folder is taken from the book Python 3.6 and libraries of requirements.txt A dokerfile is also provided. mytarmailS 2022.04.04 13:21 #26189 Maxim Dmitrievsky #:私のそのコンセプトは...まあ、把握しにくいんですが、内臓そのものが、オーバーフィットで先日のプラドの記事を読んで、MOのTCが欲しくなりました。 私はあなたが最初に市場のためのスライドウィンドウの弱点を理解する必要があり、その後、あなたがサインを見て、サーバーは少なくとも何かをカウントする必要があることをどのくらい待っていると思います。 Maxim Dmitrievsky 2022.04.04 13:26 #26190 mytarmailS #: まず、マーケットにスライディングウィンドウを使うことの欠点を理解し、その上で何かを計算するサーバーが必要なのだと思います。 何を数えればいいのか?Macで5分で200モデルって、Intel9みたいなもんじゃん。欠点は承知していますが、MoDのジェネレーターが欲しいです。 1...261226132614261526162617261826192620262126222623262426252626...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
私があなたをハックしようとしたところがありますか?
試してみると、確かに指標は近似できるが、時間差のある離散的なロジックをスライディングウィンドウで表現するのは現実的 ではない、 それは 事実である
その瞬間の取引だけを学習する2つ目のモデル。試してみないとわからない、事前にはわからない
オールクリア)
わかったよ)
自分の言葉に責任を持ち、引き下がらないこと。
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: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、ろうそくの構成を待つ - エンター...
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...。でも、あるんです。
MOには「+」があります。すべてのインデックスが買いを出したとき、MOはその状況下で売りだったときに何がOKだったかを記憶しているのです。純粋な統計学です。しかし、「-」もある。理想は、パターンを知ることで、より面白くなることです。パターンの大きさやパターンそのものを認識するためには、別のネットワークが必要です。これは、MTのハードウェアとソフトウェア(メモリ)の能力を直ちに超えてしまい、時間的にトレーニングが不可能になります。また、マーケットでサードパーティーのソフトを使うことは許されないので、妥協点を見つけなければなりません。もし、時間枠を大きくしてバーの本数を減らせば、絵のユニークさは失われる。もし、小さなTFで多くのバーを取れば、メイントレンドの慣性が失われる。NSでは指標を一切使わない方がいい。反応速度が遅くなり、ステレオタイプになる。
MOは「+」。すべてのインデックスが買いを出したとき、MOはその状況で売りだったときに何がOKだったかを記憶しています。純粋な統計学です。しかし、「-」もあります。理想は、パターンを知ることで、より面白くなることです。パターンの大きさやパターンそのものを認識するためには、別のネットワークが必要です。これは、MTのハードウェアとソフトウェア(メモリ)の能力をすぐに超えてしまい、トレーニングの時間的な負担が大きくなります。また、マーケットでサードパーティーのソフトを使うことは許されないので、妥協点を見つけなければなりません。もし、時間軸を大きくしてバーの本数を減らせば、絵の独自性は失われる。もし、小さなTFで多くのバーを取れば、メイントレンドの慣性が失われる。NSでは指標を一切使わない方がいい。反応速度が遅くなり、ステレオタイプになる。
私のそのコンセプトは...まあ、把握しにくいんですが、内臓そのものが、オーバーフィットで
先日のプラドの記事を読んで、MOのTCが欲しくなりました。
ありあわせの
https://github.com/fernandodelacalle/adv-financial-ml-marcos-exercises
私のそのコンセプトは...まあ、把握しにくいんですが、内臓そのものが、オーバーフィットで
先日のプラドの記事を読んで、MOのTCが欲しくなりました。
まず、マーケットにスライディングウィンドウを使うことの欠点を理解し、その上で何かを計算するサーバーが必要なのだと思います。