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 2690 1...268326842685268626872688268926902691269226932694269526962697...3399 新しいコメント Vladimir Perervenko 2022.08.16 18:50 #26891 Maxim Dmitrievsky #: 深刻ではないとはどういう意味ですか？3階建てのニューラルネットワークはもちろんだが、時系列に使うのも深刻ではない。単純に訓練されたモデルは簡単に移植できる もちろん、もっと具体的に言う必要がある。ロジスティック回帰や木製モデルなどのような単純なモデルであれば、おそらく可能でしょう。しかし、私が言っているのは、TCデータと表データの両方に対する本格的なモデルについてです。この2つの領域は現在、非常に分断され、専門化されています。主に機械学習で使われる表データについては、TabNet(paper, implementations (py)1,2,3)が非常に有望です。その他にも素晴らしい結果を出すパッケージがたくさんあります。以下は、私が調査し、部分的に使用しているもののリストです。 conda environments: # base * C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1 PressPurtEnv C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\PressPurtEnv aif360 C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\aif360 autogluon C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\autogluon autokeras C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\autokeras autopt C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\autopt darts C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\darts deap C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\deap deepxf C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\deepxf evalml C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\evalml fastai C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\fastai fedot C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\fedot flash C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\flash gluon C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\gluon ludwig C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\ludwig mindsdb C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\mindsdb mlbox C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\mlbox mlr3keras C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\mlr3keras mlsauce C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\mlsauce nni C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\nni poutyne C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\poutyne pycaret C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\pycaret pycaret-ts C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\pycaret-ts pymc_env C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\pymc_env r-gluonts C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\r-gluonts r-gluonts1 C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\r-gluonts1 r-reticulate C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\r-reticulate r-torch C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\r-torch reservoir C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\reservoir skorch C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\skorch sktime-dl C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\sktime-dl terchmeta C:\Users\User\AppData\Local\R-MINI~1\envs\terchmeta マシンパワーの限界と個人的な好みのため、これらすべてを使用しているわけではありません。私にとって、1時間以上のトレーニングや最適化は面白くない。 これらのモデルをMCLに移行することは不可能だと思う。そしてここでは、MKL<->Pythonをリンクするためのインフラを作らなければできない。 少し脱線したが、この話題は私にとって重要だ。 フリーランサーであろうと、マーケターであろうと、FX/暗号/株トレーダーであろうと、すべての開発者は「お気に入りの」言語と、それに松葉杖をついた「お気に入りの」自転車を持っている。私たちは、何が優れているかを議論するのではなく、使用経験を共有する必要がある。特に、JAの将来についてとやかく言わないことだ。 また、発言を個人的な悪口と受け取らないでほしい。幼稚園じゃあるまいし。 皆さん、頑張ってください。 tabnet 2020.08.26pypi.org Tensorflow 2.0 implementation of TabNet of any configuration. Maxim Dmitrievsky 2022.08.16 18:55 #26892 Vladimir Perervenko #:もちろん、それを明確にする必要がある。ロジスティック回帰や樹木モデルなどの単純なモデルであれば、おそらく可能でしょう。しかし、私が言っているのは、TCデータと表データの両方に対する本格的なモデルについてです。この2つの領域は現在、非常に分断され、専門化されている。主に機械学習で使われる表データについては、TabNet（論文、実装(py)1,2,3）が非常に有望です。その他にも素晴らしい結果を出すパッケージがたくさんあります。以下は、私が調査し、部分的に使用しているもののリストです。マシンパワーの限界と個人的な好みのため、これらすべてを使用しているわけではありません。私にとって1時間以上のトレーニングや最適化は面白くない。これらのモデルをMCLに移行することは不可能だと思う。そして、MKL<->Pythonをリンクさせるためのインフラを構築しないことには、どうしようもない。少し脱線しましたが、この話題は私にとって重要です。フリーランサーであろうと、マーケターであろうと、FX/暗号/株トレーダーであろうと、すべての開発者は「お気に入りの」言語と、それに松葉杖をついた「お気に入りの」自転車を持っている。私たちは、何が優れているかを議論するのではなく、使用経験を共有する必要がある。ましてやAPIの将来についてあれこれ議論する必要はない。皆さん、頑張ってください。 表形式のデータ！＝表形式の時系列データ。それは悪意の問題ではなく、さまざまなTCを書いた経験の問題だ。500のレイヤーのネットワークが1つの相場のチャートに添付されている場合、時々、それは読んで面白いです。 Vladimir Perervenko 2022.08.16 19:15 #26893 Maxim Dmitrievsky #: 表データ != 表としての時系列、結局のところ両者は別物 それは悪意の問題ではなく、異なるTSを書いた経験の問題だ。500レイヤーのネットワークが1つの引用チャートに添付されている場合、それは時々読んで面白いです もちろん、表データと時系列データは別物だ。 それに反論はできない。 特に笑えるのは、ニューラルネットワークは単純である、というような一連の記事だ。MKLのプログラミングの例として - 良いですが、練習のために - ゼロ。まあ、これはもう愚痴だ。 みんなに幸運を Maxim Dmitrievsky 2022.08.16 19:28 #26894 Vladimir Perervenko #:もちろん、表データと時系列データは別物だ。それに異論はないだろう。特に笑えるのは、ニューラルネットワークは簡単だというような一連の記事だ。MKLでのプログラミングの例としては良いが、練習用としてはゼロだ。まあ、これはすでに不平だ。みんなに幸運をまだ見てない人は読んでね。クラシファイヤーランキングhttps://www.timeseriesclassification.com 私の記憶では、ニューラルネットワークは上位に入っていなかった。 Maxim Dmitrievsky 2022.08.16 19:51 #26895 TabNetはデータセットと選択された特徴に大きく依存する他の分類器とほとんど差がないこともある だから、何かを適用する際にはもっと具体性が欲しい。この分類器はそんなに優れているのでしょうか？https://arxiv.org/pdf/1908.07442.pdf新しいデータを合成するために似たようなアーキテクチャを試したことがある。すべてのニューラルネットワークは、FXの時系列（より信憑性が低い）ではGMMより悪い結果を出した。一方、単純な表データではうまくいった。タブネットがあったかどうかは覚えていない。 そのため、表形式のデータ（＝表形式の時系列データ）では結果が悪くなることを明確にした。 mytarmailS 2022.08.17 05:46 #26896 Vladimir Perervenko #:何を言っているのですか？暗号取引所（具体的にはバイナンス）が提供する... 私もバイナンスに首を突っ込もうかと思ったのですが、よく考えたら時間が勿体なくて...。スレッドでみんながRで書いてると、Pythonistも大変だなぁ))))え、Pythonがトップなんですか、どうなんですか？ Maxim Dmitrievsky 2022.08.17 06:05 #26897 mytarmailS #: 僕も聖書に首を突っ込もうかと思ったんだけど、よく考えたら時間が...。 枝でみんなRで書くとpythonistは大変ですね))) あ、Pythonがトップなのはなんでだろう。 SDKはありません、左翼の聖書だけです。公式apiはJavaとpythonだけ。 何を書いているんだ？せめて解決策を一つでも示してくれ。Pisuns。それなら、あなたの書いたものに鼻を突っ込んでください。 少なくとも1つの正常な統合された解決策はどこにありますか？痛みや感動の涙を流さずに使えるものが😀。 アレクセイはcatbustで普通のソリューションを作った。私はpythonを使ったアナログを提案した。すべてターミナルで動く。 LGBMにも同じものがある。 ZY私のソリューションは開発者によって市場で使用されている。しかも2クリックで。 あなたが皮肉を言うとき、まずあなた自身が何をしたかを見てください...そして実際には何もありません、あなたはRのパッケージを回した。別のフォーラムでお互いにパッケージを投げ合うことができますが、私は取引におけるMOの開発という点では何も変わらないと思います。 Aleksey Nikolayev 2022.08.17 08:09 #26898 Rを使う場合、製品はとてもクールなので、売るのはもったいないです😁。 (mt5用の)最終的な製品は、いかなる統合もなく、(できれば)追加ファイルもないex5ファイルで構成されるべきであるということには、まったく同意します。入手の経緯はそれほど重要ではなく、主なことは、それが機能する（または販売される）ことです。 Valeriy Yastremskiy 2022.08.17 08:29 #26899 Aleksey Nikolayev #:Rを使うと、売るのがもったいないくらいクールな製品になるんだ😁。(mt5用の)最終的な製品は、いかなる統合もなく、(できれば)追加ファイルもないex5ファイルで構成されるべきだということには、まったく同意します。入手の経緯はそれほど重要ではなく、主なことは、それが機能する（または販売される）ことです。 私もそう思うし、これが正しい方法だと思う。すべてがexeの中にあるべきで、何もプルアップすべきではない。そうでなければ、それは販売のための製品ではない。 Maxim Kuznetsov 2022.08.17 09:24 #26900 Valeriy Yastremskiy #:私もそう思うし、これが正しい方法だと思う。すべてはexeの中にあるべきで、何も引き出すべきではない。そうでなければ、販売するための製品ではありません。 それをamazonやgoogleに言ってください。彼らはビジネスを正しく構築していないし、インフラも間違っている。） 1...268326842685268626872688268926902691269226932694269526962697...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
深刻ではないとはどういう意味ですか？3階建てのニューラルネットワークはもちろんだが、時系列に使うのも深刻ではない。単純に訓練されたモデルは簡単に移植できる
もちろん、もっと具体的に言う必要がある。ロジスティック回帰や木製モデルなどのような単純なモデルであれば、おそらく可能でしょう。しかし、私が言っているのは、TCデータと表データの両方に対する本格的なモデルについてです。この2つの領域は現在、非常に分断され、専門化されています。主に機械学習で使われる表データについては、TabNet(paper, implementations (py)1,2,3)が非常に有望です。その他にも素晴らしい結果を出すパッケージがたくさんあります。以下は、私が調査し、部分的に使用しているもののリストです。
マシンパワーの限界と個人的な好みのため、これらすべてを使用しているわけではありません。私にとって、1時間以上のトレーニングや最適化は面白くない。
これらのモデルをMCLに移行することは不可能だと思う。そしてここでは、MKL<->Pythonをリンクするためのインフラを作らなければできない。
少し脱線したが、この話題は私にとって重要だ。
フリーランサーであろうと、マーケターであろうと、FX/暗号/株トレーダーであろうと、すべての開発者は「お気に入りの」言語と、それに松葉杖をついた「お気に入りの」自転車を持っている。私たちは、何が優れているかを議論するのではなく、使用経験を共有する必要がある。特に、JAの将来についてとやかく言わないことだ。
また、発言を個人的な悪口と受け取らないでほしい。幼稚園じゃあるまいし。
皆さん、頑張ってください。
もちろん、それを明確にする必要がある。ロジスティック回帰や樹木モデルなどの単純なモデルであれば、おそらく可能でしょう。しかし、私が言っているのは、TCデータと表データの両方に対する本格的なモデルについてです。この2つの領域は現在、非常に分断され、専門化されている。主に機械学習で使われる表データについては、TabNet（論文、実装(py)1,2,3）が非常に有望です。その他にも素晴らしい結果を出すパッケージがたくさんあります。以下は、私が調査し、部分的に使用しているもののリストです。
マシンパワーの限界と個人的な好みのため、これらすべてを使用しているわけではありません。私にとって1時間以上のトレーニングや最適化は面白くない。
これらのモデルをMCLに移行することは不可能だと思う。そして、MKL<->Pythonをリンクさせるためのインフラを構築しないことには、どうしようもない。
少し脱線しましたが、この話題は私にとって重要です。
フリーランサーであろうと、マーケターであろうと、FX/暗号/株トレーダーであろうと、すべての開発者は「お気に入りの」言語と、それに松葉杖をついた「お気に入りの」自転車を持っている。私たちは、何が優れているかを議論するのではなく、使用経験を共有する必要がある。ましてやAPIの将来についてあれこれ議論する必要はない。
皆さん、頑張ってください。
表データ != 表としての時系列、結局のところ両者は別物
もちろん、表データと時系列データは別物だ。
それに反論はできない。
特に笑えるのは、ニューラルネットワークは単純である、というような一連の記事だ。MKLのプログラミングの例として - 良いですが、練習のために - ゼロ。まあ、これはもう愚痴だ。
みんなに幸運を
もちろん、表データと時系列データは別物だ。
それに異論はないだろう。
特に笑えるのは、ニューラルネットワークは簡単だというような一連の記事だ。MKLでのプログラミングの例としては良いが、練習用としてはゼロだ。まあ、これはすでに不平だ。
みんなに幸運を
まだ見てない人は読んでね。
クラシファイヤーランキング
https://www.timeseriesclassification.com
私の記憶では、ニューラルネットワークは上位に入っていなかった。TabNetはデータセットと選択された特徴に大きく依存する
他の分類器とほとんど差がないこともある
だから、何かを適用する際にはもっと具体性が欲しい。この分類器はそんなに優れているのでしょうか？
https://arxiv.org/pdf/1908.07442.pdf
新しいデータを合成するために似たようなアーキテクチャを試したことがある。すべてのニューラルネットワークは、FXの時系列（より信憑性が低い）ではGMMより悪い結果を出した。一方、単純な表データではうまくいった。タブネットがあったかどうかは覚えていない。
そのため、表形式のデータ（＝表形式の時系列データ）では結果が悪くなることを明確にした。何を言っているのですか？暗号取引所（具体的にはバイナンス）が提供する...
僕も聖書に首を突っ込もうかと思ったんだけど、よく考えたら時間が...。
あなたが皮肉を言うとき、まずあなた自身が何をしたかを見てください...そして実際には何もありません、あなたはRのパッケージを回した。
別のフォーラムでお互いにパッケージを投げ合うことができますが、私は取引におけるMOの開発という点では何も変わらないと思います。
Rを使う場合、製品はとてもクールなので、売るのはもったいないです😁。
(mt5用の)最終的な製品は、いかなる統合もなく、(できれば)追加ファイルもないex5ファイルで構成されるべきであるということには、まったく同意します。入手の経緯はそれほど重要ではなく、主なことは、それが機能する（または販売される）ことです。
Rを使うと、売るのがもったいないくらいクールな製品になるんだ😁。
(mt5用の)最終的な製品は、いかなる統合もなく、(できれば)追加ファイルもないex5ファイルで構成されるべきだということには、まったく同意します。入手の経緯はそれほど重要ではなく、主なことは、それが機能する（または販売される）ことです。
私もそう思うし、これが正しい方法だと思う。すべてがexeの中にあるべきで、何もプルアップすべきではない。そうでなければ、それは販売のための製品ではない。
私もそう思うし、これが正しい方法だと思う。すべてはexeの中にあるべきで、何も引き出すべきではない。そうでなければ、販売するための製品ではありません。
それをamazonやgoogleに言ってください。彼らはビジネスを正しく構築していないし、インフラも間違っている。）