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 269 1...262263264265266267268269270271272273274275276...3399 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2017.02.03 08:27 #2681 ここに掲載されているモデルフィッティングエラーゼロの話は、純粋に錬金術的な意味合いが強いです。1. モデルフィッティングエラー＝0.まあ、そんなわけにもいかないし、そんなはずはないんだけどね。どうしてでしょう？1％はできる、できない？そして、5%もできるのかできないのか？何%で「できる」のか？2.再描画と先読みという2つのコンセプト。どんなものですか？なぜか怪しい指標を見つけては捨て、フィッティングエラー＝50％を得るという驚くべき証明がなされた。それだけです。証明された。前向きに考えています。証明の対象は何か、証明そのものは何か・・・。ノーコメントです。それとも、問題はもっと深く、錬金術はその問題に立ち入ることを許さなかったのでしょうか？分析方法と予測方法は異なるものであり、それぞれ独自の仕様があるため、分析方法を予測に単純に転用することはできない。分析方法を予測に適用することの許容性を証明しなければならない。この例ではいくつかの指標（どれも重要ではない）を取り、モデルを教え、テストするサンプル全体についてその値を計算します。過去の分析に問題はない。しかし、予測の場合は、今あるバーの次のバーに興味があるため、このようなアプローチは証明されなければなりません。窓をとって、その上ですべての指標を計算し、モデルを当てはめればいいということです。新しいバーが 来たら、またこの手順を繰り返せばいいのです。歴史が変わったかどうかは、興味がない。モデルは、最後のインジケータバーの値に基づいて構築されなければならない。全サンプリングに対してインジケータを計算する場合、このインジケータの値にはウィンドウ移動中の最後のバーの値は含まれない可能性があります。ですから。オンタイムでモデルを学習させる場合、学習サンプルに沿ってウィンドウを移動させたときの最後のバーの値から 得られる指標値を使用する必要があります。PS.この方法をジグザグに使うと、ジグザグのアルゴリズムによっては、ゼロか斑点か、ジグザグとは関係ない線が表示されます。そして、再描画して先を見るという話もなく、使えない、ただそれだけです。 mytarmailS 2017.02.03 08:54 #2682 ウラジミール・ペレヴェンコKEELの ゲートウェイには、新しく非常に有望なパッケージRKEELがあります。グッドラックせめて、パッケージの約束事を2文字で言ってくれませんか？ もしくは3文字で )サンサニッチ・フォメンコここに掲載されているモデルフィッティングの誤差がゼロの話は、純粋に錬金術的なものです..........................。私は一言も理解できていません :) Vladimir Perervenko 2017.02.03 09:23 #2683 mytarmailS:せめて、パッケージの約束事を2文字で言ってくれませんか？ もしくは3文字で )===========================================================説明すること。1.ソフトウェア製品「KEEL」は、R言語の深い知識がなくても、回帰、クラスタリング、分類の問題を解決するための様々なクラスのモデルを作成、テスト、調査することができます。rattlに似たプログラムですが、より高度なものです。プログラムは、グラフィカルな既製の「キューブ」/モジュールで構築されており、高速かつ明確で、KNIMEに似ていますが、よりシンプルです。プロトタイピングの後、完成したプログラムは「RKEEL」パッケージでRに転送するだけですこのようにモジュールで構成されたグラフィカルな表現により、特にトレーダーを中心としたプログラミングの初心者にとって、プログラムの作成が大幅に加速され、容易になります。Rの類似プログラムとして「RedR」「RAnaliticFlow」があるが、サポートが不十分である。2.前処理や変数変換のためのモジュールが多数提供されているのは良いことです。 3.Rにない独自のアルゴリズムが多数提案されています。データからの知識抽出の方法が多様化することで、より柔軟に取引業務を解決することができるようになりました。グッドラック mytarmailS 2017.02.03 09:53 #2684 ウラジミール・ペレヴェンコ ありがとうございました。 СанСаныч Фоменко 2017.02.03 10:42 #2685 mytarmailS:何言ってるんだ、全然わかんねえよ)最後の値を入力する必要がありますfor(i in ...){ X29_1 <- TrendDetectionSMA(D[i:i+windows,]) X29[i+windows] <- X29_1[windows]}その結果、X29は LAST値で構成され、ペンジュラム値は再描画の指標として補正されない。 Dr. Trader 2017.02.03 10:51 #2686 サンサニッチ・フォメンコもし、ON TIMESでモデルを学習したいのであれば、学習サンプルに沿ってウィンドウを移動しながら、最後のバーから得られた 指標値を使用する必要があります。私は自分でやりました。2、3ページ前に添付したコードとその説明を見てください。問題は、これらの6つの指標は、最後のバーに対してNAの結果を与えることです。そして、その後のバーを分析するとき、このNAの値を別のものに変更すると、以前のバーの結果が新しいデータに従って変更されます（俗に言う「リフリップ」）。 その結果、同じ結果を使ってモデルをティーチングし、新しいデータで予測を受け取りたいとき、これらの指標は必要な値ではなくNAを伝えることになり、これは受け入れがたいことです。これらの指標を分析したい場合は、スライディングウィンドウで得られた指標値を含むrdataファイルをご覧ください。これら6つの再描画指標の値は、NAの代わりに何かを持つために、最後のバーではなく、最後から2番目のバーの値を取っています。 ファイル: candlesticks_test.zip 1160 kb СанСаныч Фоменко 2017.02.03 12:25 #2687 Dr.トレーダー私は自分でやりました。2、3ページ前に添付したコードとその説明を見てください。問題は、これら6つの指標は、最後のバーでNAという結果を出すことです。そして、その後のバーを分析するときに、このNAの値を別のものに変更し、新しいデータに従って以前のバーの結果を変更することになります（俗に言う「リフリップ」）。 その結果、同じように再描画された結果を使ってモデルをティーチングし、新しいデータで予測を得ようとすると、これらの指標は必要な値ではなくNAを伝えることになり、これは受け入れがたいことなのです。これらの指標を分析したい場合は、スライディングウィンドウで得られた指標値を含むrdataファイルをご覧ください。この6つの指標は、最後のバーではなく、最後の1つを除いて値を取っているので、NAの代わりに何かがある。 だから、私たちはそれを理解しない：私たちはそれを取得する必要はありません。最後の小節を覚えておいてください。NAであれば、価値は永遠にない。ちなみに、最後のバーのZZの値は、まさにこの値です。 СанСаныч Фоменко 2017.02.08 06:31 #2688 Rによるディープラーニングの レビューに出くわした Vladimir Perervenko 2017.02.08 08:40 #2689 サンサニッチ・フォメンコRによるDeep Learningの レビューがありました不正確な部分が多く、表面的な記事である。明らかに学生がタームペーパーとして書いたもの。コメントを書きたいのですが、書き込む場所が見つかりませんでした。大衆的なレビューとしては良いが、ガイドにはならない。グッドラック mytarmailS 2017.02.08 09:48 #2690 なぜ皆モデルにこだわるのか、なぜ誰も符号の話をしないのか、なぜ誰も非定常性の話をしないのか。なぜ、誰もこれらの問題を解決しようとしないのか？ なぜ、誰も価格の原動力について考えようとしないのか？ストキャスティックを使えば、通常のKNNであろうと、最も高度なディープネットであろうと、どんなモデルを使っても、精度は 51〜53%になります。入力がゴミなら、このようなモデルに何の意味があるのでしょうか？しかし、モデルへのこだわりは95％。私自身、モデルはシステムの最終段階であり、仕事の 2％に過ぎません。とりあえず、私の結果をお伝えしますと...。私の極限アルゴリズム・・・。今のところ、古典的な意味でのMOは全くありませんが、認識はできています。 意思決定システムは半自動です。最初の段階で、アルゴリズムがいくつかのフォーメーションを認識し、それを私に与えます。非常に簡単かつ明確に評価してくれるのですが、まだ自動認識に移行できないので、半手動的なシステムになっています。システムは日中であり、取引は5M時間枠にあり、一日は平均で約20取引であり、15取引日に小さな損失で2日間だけだった。 赤の 収益性チャートでは、同じ黒でも手数料を考慮したものです。また、より柔軟で深い理解を得るために、トレードを技術分析ソフトウェアに移管しました。数日前に矢印で示したボラティリティの乱高下を見てください。固定パラメータで取引するすべてのシステムは、すべて潰されました。つまり私が言いたいのは、市場の動きに多少なりとも適切に反応するためには、意思決定システムは常に市場に応じて適切にパラメータを修正しなければならない（かつて私がフーリエについて言ったこと）、あるいはシステムは一般にノンパラメトリックでなければならない、さもなければ私はどうしたらいいか分からない、ということです（(また、ストキャスティクスを使えばどんなに深くてもグリッドは役に立ちませんグッドラック 1...262263264265266267268269270271272273274275276...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
ここに掲載されているモデルフィッティングエラーゼロの話は、純粋に錬金術的な意味合いが強いです。
1. モデルフィッティングエラー＝0.まあ、そんなわけにもいかないし、そんなはずはないんだけどね。どうしてでしょう？1％はできる、できない？そして、5%もできるのかできないのか？何%で「できる」のか？
2.再描画と先読みという2つのコンセプト。どんなものですか？なぜか怪しい指標を見つけては捨て、フィッティングエラー＝50％を得るという驚くべき証明がなされた。それだけです。証明された。前向きに考えています。証明の対象は何か、証明そのものは何か・・・。ノーコメントです。
それとも、問題はもっと深く、錬金術はその問題に立ち入ることを許さなかったのでしょうか？
分析方法と予測方法は異なるものであり、それぞれ独自の仕様があるため、分析方法を予測に単純に転用することはできない。分析方法を予測に適用することの許容性を証明しなければならない。
この例では
いくつかの指標（どれも重要ではない）を取り、モデルを教え、テストするサンプル全体についてその値を計算します。過去の分析に問題はない。しかし、予測の場合は、今あるバーの次のバーに興味があるため、このようなアプローチは証明されなければなりません。窓をとって、その上ですべての指標を計算し、モデルを当てはめればいいということです。新しいバーが 来たら、またこの手順を繰り返せばいいのです。歴史が変わったかどうかは、興味がない。モデルは、最後のインジケータバーの値に基づいて構築されなければならない。全サンプリングに対してインジケータを計算する場合、このインジケータの値にはウィンドウ移動中の最後のバーの値は含まれない可能性があります。
ですから。
オンタイムでモデルを学習させる場合、学習サンプルに沿ってウィンドウを移動させたときの最後のバーの値から 得られる指標値を使用する必要があります。
PS.
この方法をジグザグに使うと、ジグザグのアルゴリズムによっては、ゼロか斑点か、ジグザグとは関係ない線が表示されます。そして、再描画して先を見るという話もなく、使えない、ただそれだけです。
KEELの ゲートウェイには、新しく非常に有望なパッケージRKEELがあります。
グッドラック
せめて、パッケージの約束事を2文字で言ってくれませんか？ もしくは3文字で )
ここに掲載されているモデルフィッティングの誤差がゼロの話は、純粋に錬金術的なものです..........................。
私は一言も理解できていません :)
せめて、パッケージの約束事を2文字で言ってくれませんか？ もしくは3文字で )
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説明すること。
1.ソフトウェア製品「KEEL」は、R言語の深い知識がなくても、回帰、クラスタリング、分類の問題を解決するための様々なクラスのモデルを作成、テスト、調査することができます。rattlに似たプログラムですが、より高度なものです。
プログラムは、グラフィカルな既製の「キューブ」/モジュールで構築されており、高速かつ明確で、KNIMEに似ていますが、よりシンプルです。プロトタイピングの後、完成したプログラムは「RKEEL」パッケージでRに転送するだけです
このようにモジュールで構成されたグラフィカルな表現により、特にトレーダーを中心としたプログラミングの初心者にとって、プログラムの作成が大幅に加速され、容易になります。Rの類似プログラムとして「RedR」「RAnaliticFlow」があるが、サポートが不十分である。
2.前処理や変数変換のためのモジュールが多数提供されているのは良いことです。
3.Rにない独自のアルゴリズムが多数提案されています。
データからの知識抽出の方法が多様化することで、より柔軟に取引業務を解決することができるようになりました。
グッドラック
何言ってるんだ、全然わかんねえよ)
最後の値を入力する必要があります
{
X29_1 <- TrendDetectionSMA(D[i:i+windows,])
X29[i+windows] <- X29_1[windows]
}
その結果、X29は LAST値で構成され、ペンジュラム値は再描画の指標として補正されない。
もし、ON TIMESでモデルを学習したいのであれば、学習サンプルに沿ってウィンドウを移動しながら、最後のバーから得られた 指標値を使用する必要があります。
私は自分でやりました。2、3ページ前に添付したコードとその説明を見てください。
問題は、これらの6つの指標は、最後のバーに対してNAの結果を与えることです。そして、その後のバーを分析するとき、このNAの値を別のものに変更すると、以前のバーの結果が新しいデータに従って変更されます（俗に言う「リフリップ」）。
その結果、同じ結果を使ってモデルをティーチングし、新しいデータで予測を受け取りたいとき、これらの指標は必要な値ではなくNAを伝えることになり、これは受け入れがたいことです。
これらの指標を分析したい場合は、スライディングウィンドウで得られた指標値を含むrdataファイルをご覧ください。これら6つの再描画指標の値は、NAの代わりに何かを持つために、最後のバーではなく、最後から2番目のバーの値を取っています。
私は自分でやりました。2、3ページ前に添付したコードとその説明を見てください。
問題は、これら6つの指標は、最後のバーでNAという結果を出すことです。そして、その後のバーを分析するときに、このNAの値を別のものに変更し、新しいデータに従って以前のバーの結果を変更することになります（俗に言う「リフリップ」）。
その結果、同じように再描画された結果を使ってモデルをティーチングし、新しいデータで予測を得ようとすると、これらの指標は必要な値ではなくNAを伝えることになり、これは受け入れがたいことなのです。
これらの指標を分析したい場合は、スライディングウィンドウで得られた指標値を含むrdataファイルをご覧ください。この6つの指標は、最後のバーではなく、最後の1つを除いて値を取っているので、NAの代わりに何かがある。
RによるDeep Learningの レビューがありました
不正確な部分が多く、表面的な記事である。明らかに学生がタームペーパーとして書いたもの。
コメントを書きたいのですが、書き込む場所が見つかりませんでした。
大衆的なレビューとしては良いが、ガイドにはならない。
グッドラック
なぜ皆モデルにこだわるのか、なぜ誰も符号の話をしないのか、なぜ誰も非定常性の話をしないのか。なぜ、誰もこれらの問題を解決しようとしないのか？ なぜ、誰も価格の原動力について考えようとしないのか？
ストキャスティックを使えば、通常のKNNであろうと、最も高度なディープネットであろうと、どんなモデルを使っても、精度は 51〜53%になります。入力がゴミなら、このようなモデルに何の意味があるのでしょうか？しかし、モデルへのこだわりは95％。私自身、モデルはシステムの最終段階であり、仕事の 2％に過ぎません。
とりあえず、私の結果をお伝えしますと...。
私の極限アルゴリズム・・・。
今のところ、古典的な意味でのMOは全くありませんが、認識はできています。
意思決定システムは半自動です。
最初の段階で、アルゴリズムがいくつかのフォーメーションを認識し、それを私に与えます。
非常に簡単かつ明確に評価してくれるのですが、まだ自動認識に移行できないので、半手動的なシステムになっています。
システムは日中であり、取引は5M時間枠にあり、一日は平均で約20取引であり、15取引日に小さな損失で2日間だけだった。
赤の 収益性チャートでは、同じ黒でも手数料を考慮したものです。
また、より柔軟で深い理解を得るために、トレードを技術分析ソフトウェアに移管しました。
数日前に矢印で示したボラティリティの乱高下を見てください。固定パラメータで取引するすべてのシステムは、すべて潰されました。
つまり私が言いたいのは、市場の動きに多少なりとも適切に反応するためには、意思決定システムは常に市場に応じて適切にパラメータを修正しなければならない（かつて私がフーリエについて言ったこと）、あるいはシステムは一般にノンパラメトリックでなければならない、さもなければ私はどうしたらいいか分からない、ということです（(
また、ストキャスティクスを使えばどんなに深くてもグリッドは役に立ちません
グッドラック