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 2858 1...285128522853285428552856285728582859286028612862286328642865...3399 新しいコメント Aleksey Vyazmikin 2022.12.24 21:58 #28571 Andrey Miguzov #:トレーディングにおける）MOの問題は、最終的なEAにはMOが残っていない可能性が高いということだ。 同意できません。基本ストラテジー＋MOモデル＋MM - 私の理解では、EAモデルはだいたいこんな感じです。 Andrey Miguzov#： 私が言いたいのは、もっと良くなるということです：1.データから本当に重要なデータを選択する。正確に、正確に影響を与えるここで。2.なぜ重要なのか（価格の動きに影響を与えるのか）を理解する。このデータが価格に影響を与える本当の理由がない場合、それは単なる偶然である可能性が高い。3.ポイント2に基づいて、ポイント1のデータを使用するTSを書く。各トレードを見ながら、テスターで長時間デバッグする。そして実際の取引で、理論上やテスター上では考慮することが現実的でなかった実際の取引や不具合を見る。第2、第3段階では、MOは邪魔になるだけです。 1.はい、そのようなルールは特定できます。同時に、複雑な構造を持つもの、例えば「木曜日の16時に、日足が伸びていたら売る」といったルールも、ほとんどスキップします。 2.本当の理由」とは何か。 3.どんなストラテジーにも不利な時期があり、それが長期化する可能性があるため、そのようなストラテジーの動物園を持ち、手動で作成する必要がある。私はそのような天才的なストラテジーを開発した後、MOに参加するようになりました。2年ほどかかりましたが、そのすべてのくしゃみを論理的に正当化することができました。 つ目のポイントに戻りますが、私は、予測可能な将来にわたって有効であり続けるバイナリー予測因子の振る舞いの類似点を見つけたいと思っています。そのために、私は特定の予測因子を特定したいのです。予測因子間の関係の周期性を考慮に入れる必要があることは認めますが、私が知っているオートマトン・モデルはどれもこれをしません。 Aleksey Vyazmikin 2022.12.24 22:24 #28572 Aleksey Nikolayev #:さて、スプラインによる曲線の近似がある。一次（折れ線）のスプラインをとる必要がある。そして必要なセグメントを 選択する。 スプラインで補間するということですか？そんなことはしたことがない。 一次とは、2点間の直線ではないか。 また、「必要なセグメント」はどのように定義するのですか？ アレクセイ・ニコライエフ#: 最後に近づけば近づくほど、サンプルに占める割合が小さくなるため、有意水準は低くなります。単なるランダムなアーチファクトである確率が高くなります。 ZZのカットオフの大きさが何に依存するのかを理解するのはまだ興味深い。 実は、最後から2番目のセグメントに関してパターンがあると思うのですが...。 Maxim Dmitrievsky 2022.12.25 04:56 #28573 Aleksey Nikolayev #: 今、MOのメイントピックはChatGPT です。多分、カウンセラーも書くでしょう）グーグルよりもずっと役に立つと言われています。 メイントピックですか？ おもちゃだと思います。記憶したことを一般化して、そこから新しい知識を得る方法はない。 検索エンジンも今ではニューラルネットワークをベースにしており、より関連性の高い情報を提供している。 Aleksey Nikolayev 2022.12.25 07:01 #28574 Aleksey Vyazmikin #:のののフレンドリーなフレンドリーなフレンドリーなフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーなーそれはやったことがない。一次......2点間の直線じゃないですか。 テブシラニ 295ページ以降を参照されたい。 ーアレクジー・ヴャズミキン＃ーむかえてむむのむか 学問的な学問的学問的学問的学問的学問的学問的学問的学問的学問的学問的学問的学問的学問的学問的に学問的な学問的研究例えば、すべてのセグメントを予測因子として取ろうとすることができます。各セグメントは2つの数値（原点のXと勾配係数）で与えられます。 年、年長者アレクシー・ヴャズマイキン#: It is still interesting to understand what the size of the ZZ segment depends on.私は一般的に、最後のセグメントに関する規則性があると信じています。 可能性は十分にあります。ペニオク区間と、異なる方向の膝の高さの合計の比率、ニュースの有無などに影響される可能性がある。 Aleksey Nikolayev 2022.12.25 07:11 #28575 Maxim Dmitrievsky #:検索エンジンも今ではニューラル・ネットワーク化され、より適切な情報を提供するようになった。 グーグルはこの件に関してピリピリしていると思う。それに取って代わるわけではないが、その見通しはより曖昧になっている。 マキシム・ドミトリエフスキー#: これはおもちゃで、あらゆる種類のチェルニーゴフシチナが生成される。そこで記憶されたものを一般化することによって、そこから新しい知識を得る方法はない。 検索エンジンも何も生み出さないが、インターネット上では検索エンジンなしでは成り立たない。彼らはすでにPythonの助けを借りて簡単なTCを書いている。 Maxim Dmitrievsky 2022.12.25 07:21 #28576 Aleksey Nikolayev #:グーグルはすでにこの件でストレスを感じていると思う。まだ代替にはなっていないが、その見込みはより薄くなっている。検索エンジンは何も生み出さないが、インターネットには検索エンジンなしでは成り立たない。彼らはすでにPythonの助けを借りて簡単なTCを書いている。 興味はあるんだけど😀、でもきっと面白いことになると思うよ。スニペットや2つのスニペットを入れれば、より速く、より信頼できるものになるだろう。Googleは日々学習し、新しいページをインデックスしています。彼らがどんなサーバーを持っているか見たことがありますか？gptは2年前に訓練されたんだろう？チューリング・テストに合格しなければならない。 mytarmailS 2022.12.25 07:53 #28577 Aleksey Nikolayev #:彼らはすでにPythonの助けを借りて簡単なTCを書いている。 ググっても見つからない。ファンダメンタル分析以外は。 Aleksey Nikolayev 2022.12.25 08:17 #28578 Maxim Dmitrievsky #: 興味ある方、手伝ってください。 。 Googleは日々学習し、新しいページをインデックスしています。どんなサーバーがあるか見たことがありますか？そして、gptは2年前に訓練されたんだろう？ チューリング・テストに合格しなければならない。 検索エンジンはただ検索すればいいんだけど、これはオリジナルのテキストを生成するんだ。まだあまりうまくはできていない。なんとなく合理化されているというか。フェルマーの定理で）解のない方程式を解いてくれと頼んだら、方程式を調整することで解を「見つけ」、正という条件に「気づかなかった」）でも、彼女と対話を続けることができ、彼女は最終的に誤りを認めた）フェルマーの定理を使えと直接指示して同じことを尋ねると、彼女はすぐに解はないと言った）。 ロシアでこれを手に入れるのは難しいんだ。 Maxim Dmitrievsky 2022.12.25 08:19 #28579 Aleksey Nikolayev #:検索エンジンはただ検索すればいいのだが、これはオリジナルのテキストを生成する。まだあまりうまくできない。なんとなく合理化されているというか。フェルマーの定理で）解のない方程式を解いてくれと頼んだら、方程式をいじって「解を見つけた」のだが、陽性の要件に「気づかなかった」）しかし、彼女と対話を続けることができ、彼女は最終的に間違いを認めた）フェルマーの定理を使えと直接指示して同じことを聞くと、彼女は即座に解はないと言った）。私はこれをいじるには怠惰すぎるし、アクセスもできない。ロシアでは入手が難しいので、いじくり回す必要がある。 オンラインSIM単純なコードをうまく生成してくれる。トレーニングにはもってこいだ。しかし、まだ登録するのが面倒だ。もしアカウントを持っている人がいたら、プライベートメッセージで教えてほしい。） Aleksey Nikolayev 2022.12.25 08:23 #28580 mytarmailS #: ググっても見つからなかった。 ファンダメンタル分析は別だが、私が言いたかったのはそういう意味ではないだろう。 Pythonで、こういうapiを使って、こういう取引所から、こういう商品のクロスアベレージを出すEAのコードを書いてくれ」みたいな依頼の例もありました。最終的には意味のあるものまで得られたと思います。確かに、このような質問に対する答えはGoogleで見つけることができますが、ここでのコミュニケーションはより人間的な言語であり、明確にして対話を続けることさえ可能なようです。 1...285128522853285428552856285728582859286028612862286328642865...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
トレーディングにおける）MOの問題は、最終的なEAにはMOが残っていない可能性が高いということだ。
同意できません。基本ストラテジー＋MOモデル＋MM - 私の理解では、EAモデルはだいたいこんな感じです。
私が言いたいのは、もっと良くなるということです：
1.データから本当に重要なデータを選択する。正確に、正確に影響を与えるここで。
2.なぜ重要なのか（価格の動きに影響を与えるのか）を理解する。このデータが価格に影響を与える本当の理由がない場合、それは単なる偶然である可能性が高い。
3.ポイント2に基づいて、ポイント1のデータを使用するTSを書く。各トレードを見ながら、テスターで長時間デバッグする。そして実際の取引で、理論上やテスター上では考慮することが現実的でなかった実際の取引や不具合を見る。
第2、第3段階では、MOは邪魔になるだけです。
1.はい、そのようなルールは特定できます。同時に、複雑な構造を持つもの、例えば「木曜日の16時に、日足が伸びていたら売る」といったルールも、ほとんどスキップします。
2.本当の理由」とは何か。
3.どんなストラテジーにも不利な時期があり、それが長期化する可能性があるため、そのようなストラテジーの動物園を持ち、手動で作成する必要がある。私はそのような天才的なストラテジーを開発した後、MOに参加するようになりました。2年ほどかかりましたが、そのすべてのくしゃみを論理的に正当化することができました。
つ目のポイントに戻りますが、私は、予測可能な将来にわたって有効であり続けるバイナリー予測因子の振る舞いの類似点を見つけたいと思っています。そのために、私は特定の予測因子を特定したいのです。予測因子間の関係の周期性を考慮に入れる必要があることは認めますが、私が知っているオートマトン・モデルはどれもこれをしません。
さて、スプラインによる曲線の近似がある。一次（折れ線）のスプラインをとる必要がある。そして必要なセグメントを 選択する。
スプラインで補間するということですか？そんなことはしたことがない。
一次とは、2点間の直線ではないか。
また、「必要なセグメント」はどのように定義するのですか？
最後に近づけば近づくほど、サンプルに占める割合が小さくなるため、有意水準は低くなります。単なるランダムなアーチファクトである確率が高くなります。
ZZのカットオフの大きさが何に依存するのかを理解するのはまだ興味深い。
実は、最後から2番目のセグメントに関してパターンがあると思うのですが...。
今、MOのメイントピックはChatGPT です。多分、カウンセラーも書くでしょう）グーグルよりもずっと役に立つと言われています。
メイントピックですか？ おもちゃだと思います。
記憶したことを一般化して、そこから新しい知識を得る方法はない。
検索エンジンも今ではニューラルネットワークをベースにしており、より関連性の高い情報を提供している。
のののフレンドリーなフレンドリーなフレンドリーなフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーフレンドリーなーそれはやったことがない。
一次......2点間の直線じゃないですか。
テブシラニ 295ページ以降を参照されたい。
むかえてむむのむか
学問的な学問的学問的学問的学問的学問的学問的学問的学問的学問的学問的学問的学問的学問的学問的に学問的な学問的研究例えば、すべてのセグメントを予測因子として取ろうとすることができます。各セグメントは2つの数値（原点のXと勾配係数）で与えられます。
It is still interesting to understand what the size of the ZZ segment depends on.
私は一般的に、最後のセグメントに関する規則性があると信じています。
可能性は十分にあります。ペニオク区間と、異なる方向の膝の高さの合計の比率、ニュースの有無などに影響される可能性がある。
検索エンジンも今ではニューラル・ネットワーク化され、より適切な情報を提供するようになった。
グーグルはこの件に関してピリピリしていると思う。それに取って代わるわけではないが、その見通しはより曖昧になっている。
これはおもちゃで、あらゆる種類のチェルニーゴフシチナが生成される。
そこで記憶されたものを一般化することによって、そこから新しい知識を得る方法はない。
検索エンジンも何も生み出さないが、インターネット上では検索エンジンなしでは成り立たない。彼らはすでにPythonの助けを借りて簡単なTCを書いている。
グーグルはすでにこの件でストレスを感じていると思う。まだ代替にはなっていないが、その見込みはより薄くなっている。
検索エンジンは何も生み出さないが、インターネットには検索エンジンなしでは成り立たない。彼らはすでにPythonの助けを借りて簡単なTCを書いている。
彼らはすでにPythonの助けを借りて簡単なTCを書いている。
興味ある方、手伝ってください。 。
検索エンジンはただ検索すればいいんだけど、これはオリジナルのテキストを生成するんだ。まだあまりうまくはできていない。なんとなく合理化されているというか。フェルマーの定理で）解のない方程式を解いてくれと頼んだら、方程式を調整することで解を「見つけ」、正という条件に「気づかなかった」）でも、彼女と対話を続けることができ、彼女は最終的に誤りを認めた）フェルマーの定理を使えと直接指示して同じことを尋ねると、彼女はすぐに解はないと言った）。
ロシアでこれを手に入れるのは難しいんだ。
検索エンジンはただ検索すればいいのだが、これはオリジナルのテキストを生成する。まだあまりうまくできない。なんとなく合理化されているというか。フェルマーの定理で）解のない方程式を解いてくれと頼んだら、方程式をいじって「解を見つけた」のだが、陽性の要件に「気づかなかった」）しかし、彼女と対話を続けることができ、彼女は最終的に間違いを認めた）フェルマーの定理を使えと直接指示して同じことを聞くと、彼女は即座に解はないと言った）。
私はこれをいじるには怠惰すぎるし、アクセスもできない。ロシアでは入手が難しいので、いじくり回す必要がある。
ググっても見つからなかった。
Pythonで、こういうapiを使って、こういう取引所から、こういう商品のクロスアベレージを出すEAのコードを書いてくれ」みたいな依頼の例もありました。最終的には意味のあるものまで得られたと思います。確かに、このような質問に対する答えはGoogleで見つけることができますが、ここでのコミュニケーションはより人間的な言語であり、明確にして対話を続けることさえ可能なようです。