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 2699 1...269226932694269526962697269826992700270127022703270427052706...3399 新しいコメント Aleksey Nikolayev 2022.08.22 16:23 #26981 周期的な時間（時間数など）は、例えばKNNでは、メトリックが正しく書かれていれば、使いやすい。あるいは、局所回帰のようなこの手法のいくつかの発展形でも。 Maxim Dmitrievsky 2022.08.23 06:48 #26982 Aleksey Nikolayev #: 周期的な時間（時間数など）は、例えばKNNでは、メトリックが正しく書かれていれば、使いやすい。あるいは、局所回帰のように、この手法を発展させたものもある。 教科書にはそのようなことが書かれているが、実際には周期的な時間はすでにインクリメントに埋め込まれており、そこにはもっと有用な情報がある。それは時間のために必要なのであって、物価水準のためには別のものを加える必要がある。 Maxim Kuznetsov 2022.08.23 09:49 #26983 elibrarius #: 私はあなたの投稿で今までに3-4回見たことがある。2回0.5/ターン。） 2回、こんな感じです： 2回0.5がセンター :-)平均2回、これは突然突然チックをよく表している mytarmailS 2022.08.23 13:29 #26984 自動機能検索の議論はこれで終わり？それとも、そこがポイントだったのでしょうか？ mytarmailS 2022.08.24 10:56 #26985 アハハハ、プレッシャーはあっただろうが、本題に入ったら萎縮してしまっただけさ。本題はトリンドル、トリンドル、そして孫の成長を見ること...。 Aleksey Vyazmikin 2022.08.25 08:35 #26986 mytarmailS #: 0) はい、そうです...) 1) まだ全部をデプロイしていない、 1) 次元性の呪いと組み合わせ論的爆発の問題があるが、これは理論的には解決可能である。 2.探索アルゴリズムが遅いという問題があり、多くのことをCかC++で書く必要がある。 3.最適化されたアルゴリズムでも、大きな日付のパターンを検索することはできない。 しかし、一般的に、うまくいかないものは、何もうまくいかない......。 2）はい。 ちなみに、"event "という単語を "rule "という単語に置き換えてもいい。 私の方法は、規則性を探索する空間の数を固定し、その空間での座標のステップを制限するので、爆発は起こらないはずである。さらに、事前に空間を分析することで、探索する組み合わせの数を即座に減らすアイデアもある。 私はMQL5で "数学的計算 "モードを使って検索を行うつもりである。ここでの利点は、並列化された計算タスクを管理できるエージェント・サポートのデバッグ・システムである。私のサーバーには弱いコアがたくさんあるので、これは私にとって重要なことだ。 ルールは木の葉のようなものです。葉にはパターンを記述する条件が含まれ、イベントはパターンを見つけるためのソースである。 イベントはおそらく木の切り株で、他の予測因子と相互作用することによって構築される。 ツリーに関する表現を使用する場合、構築を、成長を伝えることさえ可能である - それはすでに第二段階であり、アルゴリズムを介して（紙の上にスケッチしながら）、または遺伝的木（それは単にあなたがスクリプトを投げたに、すでに方法論を働いている）を介してR上でそれが可能であることを実現するために、またはあなたが行うように - しかし、すでに一般的なテーブルで小さな作業 - 相対的な規則性を検索し、何か他のものを考え出すことが可能です。そして、この段階でCatBoostは、中間的なソリューションとして、すでに喜んでデータを消化することができます。そこからリーフやルールを引き出すことは可能だが、通常そこでは弱い。 Aleksey Vyazmikin 2022.08.25 08:49 #26987 Maxim Kuznetsov #:価格（およびインジケータのシグナルのトリガー）がラインを超える確率は、時間帯と曜日によって異なります。NNとDLに周期的な時間を加える必要があります。最も単純な方法は正弦波です。依存関係は非線形なので、符号を考慮して単純に2乗する。時間参照には2つの追加入力がある。午前0時/正午はどこでも異なるので、事前に計算して位相を与えた方がよい。これが、現実世界とその時間とのモデルの接続である。もしそれらが明示的に与えられていない場合、IMHOはカボチャを得るか、全体が自分でそれらを得て出力しようとします。 そう、時間は最も重要な尺度の一つであり、もちろん私もそれを使っている。 夏時間・冬時間への移行の問題はどのように解決されるのでしょうか、何か修正が必要だと思いますか？ 例えば、ユーロ/ルーブルを取引するとしましょう。歴史上、冬時間/夏時間への移行が異なる瞬間があり、ルーブルには移行がありませんが、ユーロには存在します。例えば、予定されたニュースイベントが重要ですが、タイムシフトによって、それらは異なる時間にチャート上に表示されます。多分それは一度に2つの通貨の時間スケールを使用することに意味があります、そして多分もっと？ Maxim Kuznetsov 2022.08.25 09:11 #26988 Aleksey Vyazmikin #:そう、時間は最も重要な尺度のひとつであり、もちろん私はそれを使っている。夏時間と冬時間の移行の 問題はどのように解決されていますか？例えば、ユーロ/ルーブルを取引するとしましょう。歴史上、冬時間/夏時間への移行が異なる瞬間があり、ルーブルには移行がありませんが、ユーロには存在します。計画されたニュースイベントが重要だとしましょう。多分それは一度に2つの通貨の時間スケールを使用することに意味があります、そして多分もっと？ これはよく知られていることだが、何を取引するにしても、常にすべてを混乱させる。最大で1週間以上違う。最も重要な出来事の間隔が変わり、半年で2～3週間が分析から外れることもある。そして、私たちの仲間は「時計を変える、変えない」と物事を混乱させている。 この問題に対する普遍的な、あるいは多かれ少なかれ成功する解決策を私は知らない。この「重要な日」を無視するか、冬時間と夏時間を別々に教えるか。後者の方が合理的に思えるが、現状ではすでにデータが決定的に不足している。 mytarmailS 2022.08.25 11:32 #26989 Aleksey Vyazmikin #:私の方法は、パターンを探索する空間の数を固定し、その空間での座標のステップを制限するので、爆発は起こらないはずだ。さらに、あらかじめ空間を分析することで、探索すべき組み合わせの数を即座に減らす方法もある。私はMQL5で "数学的計算 "モードを使って探索を行うつもりである。ここでの利点は、並列化された計算タスクを管理できるエージェント・サポートのデバッグ・システムである。私のサーバーには弱いコアがたくさんあるので、これは私にとって重要なことだ。ルールは木の葉のようなものです。リーフはパターンを記述する条件を含み、イベントはパターンを見つけるためのソースである。イベントはおそらく木の切り株で、他の予測因子と相互作用することによって成長します。ツリーに関する表現を使用する場合、成長を伝えることが可能であっても、構築、 - それはすでに第二段階であり、それはアルゴリズムを介して（紙の上にスケッチしながら）、または遺伝的木（それは単にあなたがスクリプトを投げたに、すでに方法論を作業している）を介してR上で可能であることを実現するために、またはあなたが行うように - しかし、すでに一般的なテーブルで小さな作業 - 相対的な規則性を検索し、何か他のものを考え出すことが可能です。そして、この段階でCatBoostは、中間的なソリューションとして、すでに喜んでデータを消化することができます。そこからリーフやルールを引き出すことは可能だが、通常そこでは弱い。データ不変性を考慮したツールはありますか？https://en.wikipedia.org/wiki/Affine_transformation Aleksey Vyazmikin 2022.08.25 14:36 #26990 mytarmailS #:データ不変性を考慮するためのツールはありますか？ https:// en.wikipedia.org/wiki/Affine_transformation 例えば、類似のパターンを見つけるためなど、複数のポイントに関連するかもしれませんが、私の場合、最初の段階では基本的に1つのポイントです。このポイントは、異なる相対的な測定システム（時間スケールと価格）に変換/正規化され、さらに第3の空間（市場を連続的に記述する離散的な予測変数）が追加されます。最初の表現では3つの次元が得られます。それぞれに量子表があります。 1...269226932694269526962697269826992700270127022703270427052706...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
周期的な時間（時間数など）は、例えばKNNでは、メトリックが正しく書かれていれば、使いやすい。あるいは、局所回帰のように、この手法を発展させたものもある。
私はあなたの投稿で今までに3-4回見たことがある。2回0.5/ターン。）
2回、こんな感じです：
2回0.5がセンター :-)平均2回、これは突然突然チックをよく表している
0) はい、そうです...)
私の方法は、規則性を探索する空間の数を固定し、その空間での座標のステップを制限するので、爆発は起こらないはずである。さらに、事前に空間を分析することで、探索する組み合わせの数を即座に減らすアイデアもある。
私はMQL5で "数学的計算 "モードを使って検索を行うつもりである。ここでの利点は、並列化された計算タスクを管理できるエージェント・サポートのデバッグ・システムである。私のサーバーには弱いコアがたくさんあるので、これは私にとって重要なことだ。
ルールは木の葉のようなものです。葉にはパターンを記述する条件が含まれ、イベントはパターンを見つけるためのソースである。
イベントはおそらく木の切り株で、他の予測因子と相互作用することによって構築される。
ツリーに関する表現を使用する場合、構築を、成長を伝えることさえ可能である - それはすでに第二段階であり、アルゴリズムを介して（紙の上にスケッチしながら）、または遺伝的木（それは単にあなたがスクリプトを投げたに、すでに方法論を働いている）を介してR上でそれが可能であることを実現するために、またはあなたが行うように - しかし、すでに一般的なテーブルで小さな作業 - 相対的な規則性を検索し、何か他のものを考え出すことが可能です。そして、この段階でCatBoostは、中間的なソリューションとして、すでに喜んでデータを消化することができます。そこからリーフやルールを引き出すことは可能だが、通常そこでは弱い。
価格（およびインジケータのシグナルのトリガー）がラインを超える確率は、時間帯と曜日によって異なります。
NNとDLに周期的な時間を加える必要があります。最も単純な方法は正弦波です。依存関係は非線形なので、符号を考慮して単純に2乗する。時間参照には2つの追加入力がある。午前0時/正午はどこでも異なるので、事前に計算して位相を与えた方がよい。これが、現実世界とその時間とのモデルの接続である。
もしそれらが明示的に与えられていない場合、IMHOはカボチャを得るか、全体が自分でそれらを得て出力しようとします。
そう、時間は最も重要な尺度の一つであり、もちろん私もそれを使っている。
夏時間・冬時間への移行の問題はどのように解決されるのでしょうか、何か修正が必要だと思いますか？
例えば、ユーロ/ルーブルを取引するとしましょう。歴史上、冬時間/夏時間への移行が異なる瞬間があり、ルーブルには移行がありませんが、ユーロには存在します。例えば、予定されたニュースイベントが重要ですが、タイムシフトによって、それらは異なる時間にチャート上に表示されます。多分それは一度に2つの通貨の時間スケールを使用することに意味があります、そして多分もっと？
そう、時間は最も重要な尺度のひとつであり、もちろん私はそれを使っている。
夏時間と冬時間の移行の 問題はどのように解決されていますか？
例えば、ユーロ/ルーブルを取引するとしましょう。歴史上、冬時間/夏時間への移行が異なる瞬間があり、ルーブルには移行がありませんが、ユーロには存在します。計画されたニュースイベントが重要だとしましょう。多分それは一度に2つの通貨の時間スケールを使用することに意味があります、そして多分もっと？
これはよく知られていることだが、何を取引するにしても、常にすべてを混乱させる。最大で1週間以上違う。最も重要な出来事の間隔が変わり、半年で2～3週間が分析から外れることもある。そして、私たちの仲間は「時計を変える、変えない」と物事を混乱させている。
この問題に対する普遍的な、あるいは多かれ少なかれ成功する解決策を私は知らない。この「重要な日」を無視するか、冬時間と夏時間を別々に教えるか。後者の方が合理的に思えるが、現状ではすでにデータが決定的に不足している。
私の方法は、パターンを探索する空間の数を固定し、その空間での座標のステップを制限するので、爆発は起こらないはずだ。さらに、あらかじめ空間を分析することで、探索すべき組み合わせの数を即座に減らす方法もある。
私はMQL5で "数学的計算 "モードを使って探索を行うつもりである。ここでの利点は、並列化された計算タスクを管理できるエージェント・サポートのデバッグ・システムである。私のサーバーには弱いコアがたくさんあるので、これは私にとって重要なことだ。
ルールは木の葉のようなものです。リーフはパターンを記述する条件を含み、イベントはパターンを見つけるためのソースである。
イベントはおそらく木の切り株で、他の予測因子と相互作用することによって成長します。
ツリーに関する表現を使用する場合、成長を伝えることが可能であっても、構築、 - それはすでに第二段階であり、それはアルゴリズムを介して（紙の上にスケッチしながら）、または遺伝的木（それは単にあなたがスクリプトを投げたに、すでに方法論を作業している）を介してR上で可能であることを実現するために、またはあなたが行うように - しかし、すでに一般的なテーブルで小さな作業 - 相対的な規則性を検索し、何か他のものを考え出すことが可能です。そして、この段階でCatBoostは、中間的なソリューションとして、すでに喜んでデータを消化することができます。そこからリーフやルールを引き出すことは可能だが、通常そこでは弱い。
データ不変性を考慮したツールはありますか？
https://en.wikipedia.org/wiki/Affine_transformationデータ不変性を考慮するためのツールはありますか？
https:// en.wikipedia.org/wiki/Affine_transformation例えば、類似のパターンを見つけるためなど、複数のポイントに関連するかもしれませんが、私の場合、最初の段階では基本的に1つのポイントです。このポイントは、異なる相対的な測定システム（時間スケールと価格）に変換/正規化され、さらに第3の空間（市場を連続的に記述する離散的な予測変数）が追加されます。最初の表現では3つの次元が得られます。それぞれに量子表があります。