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 292 1...285286287288289290291292293294295296297298299...3399 新しいコメント Vasily Perepelkin 2017.03.01 17:13 #2911 私はYandexで機械学習に関するVorontsovの講義を見始め、レベルにショックを受けました、残念ながらそれは私のためではなく、トレーダーのためではありません、機械学習は、外国為替の有益な戦略を構築するすべての規範に反する、十分なパラメータよりも多く存在し、それはスイープを読んでいます。 Mihail Marchukajtes 2017.03.01 17:37 #2912 ヴァシリー・ペレペルキン 私はYandexで機械学習に関するVorontsovの講義を見始め、レベルにショックを受けました、残念ながらそれは私のためではなく、トレーダーのためではありません、機械学習は、外国為替の有益な戦略を構築するすべての規範に反する、十分なパラメータよりも多く存在し、それはスイープを読んでいます。 さてさて......。もちろんです。理解できなくても、効果がないわけではありません。正直なところ、私のモデルでは入力数が8個に達することはほとんどなく、ほとんどが4～6個で、それで十分なのです。それで......。私はトレーディングにおけるAIがとても好きです :-) Vasily Perepelkin 2017.03.01 17:46 #2913 ミハイル・マルキュカイツ さて、さて、さて...。確かに理解できなくても、効果がないわけではありません。正直なところ、私のモデルでは入力数が8個に達することはほとんどなく、ほとんどが4～6個で、しばらくはそれで十分ですが、効果的に動作します。それで......。私はトレーディングにおけるAIがとても好きです :-) この質問を「理解している」人はいない、科学者でなければならない、人々は軽率にライブラリ関数を使う、ただそれだけだ。エリートの仲間入りをして、自分が億万長者になって、欧米のように自分のためにトレーディング戦略を開発してくれる科学者を大学ごと雇えるようになることを想像すると、純粋に心理的にトレーディングにおけるAIが好きになるのでしょう。私たちは科学者ではなく、実践者なのです。 Mihail Marchukajtes 2017.03.01 17:57 #2914 ヴァシリー・ペレペルキン ここでは誰も「問題を理解していない」、科学者でなければならない、人々は軽率にライブラリ関数を使う、ただそれだけだ。まるで自分が億万長者の仲間入りをして、欧米のように科学者の大学を丸ごと雇って取引戦略を開発してもらえるような、そんな心理的な意味でAIを好むのでしょう。私たちは科学者ではなく、実践者なのですから、実際に見て感じなければなりません。 自分のTS信号の真偽をAIが教えてくれるのがいい。私が純粋に物理的にできないこと、つまり情報を要約し、常に正しいとは限らないが概ね満足のいく答えを出してくれるのである。これは私のトレーディングにおける非常に良い手がかりですが、AIが機能しないとか、科学者でなければならないとか言うのは、失礼ですね。私は大学で工学と経済学の2つの学位を取得し、大学院でも研究し、科学者でもありました。私は自分が科学者だとは全く思っていませんが、AIの仕組みを理解するのに十分な頭脳を持っていますし、さらに私はAI開発者ではなく、その利用者です。ネットワークを適切に訓練し、適切なモデルを選択する方法は、年齢とともに得られる芸術です。 そして、座って訓練すれば、すべてが一度に出てきたと思うのです。そんなことはありません。AIの本質を理解するためには、1000回トレーニングして、1000個のモデルに目を通さないと、入り込めないんです。それに、そのやり方では誰もできないと思います。ここは経験が必要です...。 Vasily Perepelkin 2017.03.01 18:57 #2915 ミハイル・マルキュカイツ 自分のTS信号の真偽をAIが促してくれるのがいい。私が物理的にできないことをやってくれる。つまり、情報を要約して答えを出してくれる。いつも正しいとは限らないが、一般的には満足できる。これは私のトレーディングにおける非常に良い手がかりですが、AIが機能しないとか、科学者でなければならないとか言うのは、失礼ですね。私は大学で工学と経済学の2つの学位を取得し、大学院で研究し、科学者でした。私 は自分が科学者だとは全く思っていませんが、AIの仕組みを理解するのに十分な頭脳を持っていますし、さらに私はAIの開発者ではなく、その利用者です。ネットワークを適切に訓練し、適切なモデルを選択する方法は、年齢とともに身につく芸術です。 そして、座って訓練すれば、すべてが一度に出てくると思っているのでしょう。そんなことはありません。AIの本質を理解するためには、1000回トレーニングして、1000個のモデルに目を通さないと、入り込めないんです。そして、誰でもできるようになるわけではなく、経験が必要だと思うのですが......。 なるほど、私は科学者であり、どこの大学も出ていないのですが、機械学習のすべてがFX取引の常識と矛盾しているということなのですね。モデルはできるだけシンプルであるべきで、複雑であってはならない。 Vladimir Perervenko 2017.03.01 18:59 #2916 ヴァシリー・ペレペルキン ここでは誰も質問を「理解していない」、科学者でなければならない、人々は軽率にライブラリ関数を使う、ただそれだけだ。まるでエリートの仲間入りをしたかのように、自分が億万長者になって、欧米のように科学者の大学を丸ごと雇って、自分のために取引戦略を開発してもらうことができると想像しているのです。私たちは科学者ではなく、実践者なのですから、実際に見て、感じる必要があります。 まあ、競馬場の職員はもうみんなに鑑定をしてるんですけどね。まだ何もわかっていないが、評価を出す。勉強して、参加者のレベルまで上がってから、慎ましく議論に入ったらどうでしょう。 Mihail Marchukajtes 2017.03.01 19:01 #2917 ヴァシリー・ペレペルキン なるほど、やはり科学者なんですね。私は大学には行っていませんが、それにしても機械学習のすべてがFX取引の常識と矛盾していますね。モデルはできるだけシンプルであるべきで、複雑であってはならない。 まあ、例えば、今の私にはこのモデルが有効です。複雑だと思いませんか？double getBinaryClassificator2(double v0, double v1, double v2, double v3, double v4, double v5) { double x0 = 2.0 * (v0 + 2576.0) / 3282.0 - 1.0; double x1 = 2.0 * (v1 + 339.0) / 1599.0 - 1.0; double x2 = 2.0 * (v2 + 324.0) / 1266.0 - 1.0; double x3 = 2.0 * (v3 + 320.0) / 5863.0 - 1.0; double x4 = 2.0 * (v4 + 3928.0) / 25542.0 - 1.0; double x5 = 2.0 * (v5 + 30394.0) / 61071.0 - 1.0; double decision = 0.9739394040899727 * sigmoid(x0 + x4) -0.784271525951731 * sigmoid(x1 + x2 + x3 + x4) -1.2984574672986418 * sigmoid(x5) + 1.6301941145929288 * sigmoid(x0 + x4 + x5) -0.784271525951731 * sigmoid(x1 + x3 + x4 + x5) + 0.6917195638702329 * sigmoid(1.0 + x1 + x2) + 0.1320196961830271 * sigmoid(1.0 + x3) + 2.585886077009396 * sigmoid(1.0 + x0 + x1 + x3) + 2.3569514462290853 * sigmoid(1.0 + x0 + x1 + x2 + x5) -0.3401611201366674 * sigmoid(1.0 + x3 + x5) -2.8359572579429546 * sigmoid(1.0 + x0 + x1 + x4 + x5) -0.2533120069673573 * sigmoid(1.0 + x2 + x4 + x5) + 0.12667693905237243 * sigmoid(1.0 + x0 + x1 + x2 + x4 + x5) -1.2009563367779323 * sigmoid(1.0 + x0 + x3 + x4 + x5); return decision;} それに、おっしゃるとおり、こんな複雑なモデルを何度作っても、よりシンプルなものがうまくいくんです。驚くべきことに ... Machine learning in trading: ニューラルネットと入力 neural network and inputs Vasily Perepelkin 2017.03.02 09:17 #2918 ウラジミール・ペレヴェンコ さて、今競馬場の職員がみんなに成績を付けている。まだ何もわかっていないが、見積もりを出す。勉強して、参加者のレベルまで上がってから、慎ましく議論に入ったらどうでしょう。 私たちはここでハドロン衝突型加速器を作っているわけではありません。数学者でなくても取引できるのです。 Vasily Perepelkin 2017.03.02 09:19 #2919 ミハイル・マルキュカイツ 例えば、今、私が使っているのはこんなモデルです。複雑だと思いませんか？double getBinaryClassificator2(double v0, double v1, double v2, double v3, double v4, double v5) { double x0 = 2.0 * (v0 + 2576.0) / 3282.0 - 1.0; double x1 = 2.0 * (v1 + 339.0) / 1599.0 - 1.0; double x2 = 2.0 * (v2 + 324.0) / 1266.0 - 1.0; double x3 = 2.0 * (v3 + 320.0) / 5863.0 - 1.0; double x4 = 2.0 * (v4 + 3928.0) / 25542.0 - 1.0; double x5 = 2.0 * (v5 + 30394.0) / 61071.0 - 1.0; double decision = 0.9739394040899727 * sigmoid(x0 + x4) -0.784271525951731 * sigmoid(x1 + x2 + x3 + x4) -1.2984574672986418 * sigmoid(x5) + 1.6301941145929288 * sigmoid(x0 + x4 + x5) -0.784271525951731 * sigmoid(x1 + x3 + x4 + x5) + 0.6917195638702329 * sigmoid(1.0 + x1 + x2) + 0.1320196961830271 * sigmoid(1.0 + x3) + 2.585886077009396 * sigmoid(1.0 + x0 + x1 + x3) + 2.3569514462290853 * sigmoid(1.0 + x0 + x1 + x2 + x5) -0.3401611201366674 * sigmoid(1.0 + x3 + x5) -2.8359572579429546 * sigmoid(1.0 + x0 + x1 + x4 + x5) -0.2533120069673573 * sigmoid(1.0 + x2 + x4 + x5) + 0.12667693905237243 * sigmoid(1.0 + x0 + x1 + x2 + x4 + x5) -1.2009563367779323 * sigmoid(1.0 + x0 + x3 + x4 + x5); return decision;} そして、あなたの言う通り、このような複雑なモデルを何度作ろうとしても、うまくいくのはいつもシンプルな方なのです。驚いたけど、本当だったんだ...。 しかも、例えばDjuricのように、最高のマッシュアップを書いた科学者がいて、誰も彼に勝てない。 mytarmailS 2017.03.02 09:42 #2920 パッケージニュースフィードhttps://github.com/mannau/tm.plugin.webmining/blob/master/README.md 1...285286287288289290291292293294295296297298299...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
私はYandexで機械学習に関するVorontsovの講義を見始め、レベルにショックを受けました、残念ながらそれは私のためではなく、トレーダーのためではありません、機械学習は、外国為替の有益な戦略を構築するすべての規範に反する、十分なパラメータよりも多く存在し、それはスイープを読んでいます。
私はYandexで機械学習に関するVorontsovの講義を見始め、レベルにショックを受けました、残念ながらそれは私のためではなく、トレーダーのためではありません、機械学習は、外国為替の有益な戦略を構築するすべての規範に反する、十分なパラメータよりも多く存在し、それはスイープを読んでいます。
さてさて......。もちろんです。理解できなくても、効果がないわけではありません。正直なところ、私のモデルでは入力数が8個に達することはほとんどなく、ほとんどが4～6個で、それで十分なのです。それで......。私はトレーディングにおけるAIがとても好きです :-)
さて、さて、さて...。確かに理解できなくても、効果がないわけではありません。正直なところ、私のモデルでは入力数が8個に達することはほとんどなく、ほとんどが4～6個で、しばらくはそれで十分ですが、効果的に動作します。それで......。私はトレーディングにおけるAIがとても好きです :-)
この質問を「理解している」人はいない、科学者でなければならない、人々は軽率にライブラリ関数を使う、ただそれだけだ。エリートの仲間入りをして、自分が億万長者になって、欧米のように自分のためにトレーディング戦略を開発してくれる科学者を大学ごと雇えるようになることを想像すると、純粋に心理的にトレーディングにおけるAIが好きになるのでしょう。私たちは科学者ではなく、実践者なのです。
ここでは誰も「問題を理解していない」、科学者でなければならない、人々は軽率にライブラリ関数を使う、ただそれだけだ。まるで自分が億万長者の仲間入りをして、欧米のように科学者の大学を丸ごと雇って取引戦略を開発してもらえるような、そんな心理的な意味でAIを好むのでしょう。私たちは科学者ではなく、実践者なのですから、実際に見て感じなければなりません。
自分のTS信号の真偽をAIが教えてくれるのがいい。私が純粋に物理的にできないこと、つまり情報を要約し、常に正しいとは限らないが概ね満足のいく答えを出してくれるのである。これは私のトレーディングにおける非常に良い手がかりですが、AIが機能しないとか、科学者でなければならないとか言うのは、失礼ですね。私は大学で工学と経済学の2つの学位を取得し、大学院でも研究し、科学者でもありました。私は自分が科学者だとは全く思っていませんが、AIの仕組みを理解するのに十分な頭脳を持っていますし、さらに私はAI開発者ではなく、その利用者です。ネットワークを適切に訓練し、適切なモデルを選択する方法は、年齢とともに得られる芸術です。 そして、座って訓練すれば、すべてが一度に出てきたと思うのです。そんなことはありません。AIの本質を理解するためには、1000回トレーニングして、1000個のモデルに目を通さないと、入り込めないんです。それに、そのやり方では誰もできないと思います。ここは経験が必要です...。
自分のTS信号の真偽をAIが促してくれるのがいい。私が物理的にできないことをやってくれる。つまり、情報を要約して答えを出してくれる。いつも正しいとは限らないが、一般的には満足できる。これは私のトレーディングにおける非常に良い手がかりですが、AIが機能しないとか、科学者でなければならないとか言うのは、失礼ですね。私は大学で工学と経済学の2つの学位を取得し、大学院で研究し、科学者でした。私 は自分が科学者だとは全く思っていませんが、AIの仕組みを理解するのに十分な頭脳を持っていますし、さらに私はAIの開発者ではなく、その利用者です。ネットワークを適切に訓練し、適切なモデルを選択する方法は、年齢とともに身につく芸術です。 そして、座って訓練すれば、すべてが一度に出てくると思っているのでしょう。そんなことはありません。AIの本質を理解するためには、1000回トレーニングして、1000個のモデルに目を通さないと、入り込めないんです。そして、誰でもできるようになるわけではなく、経験が必要だと思うのですが......。
なるほど、私は科学者であり、どこの大学も出ていないのですが、機械学習のすべてがFX取引の常識と矛盾しているということなのですね。モデルはできるだけシンプルであるべきで、複雑であってはならない。
ここでは誰も質問を「理解していない」、科学者でなければならない、人々は軽率にライブラリ関数を使う、ただそれだけだ。まるでエリートの仲間入りをしたかのように、自分が億万長者になって、欧米のように科学者の大学を丸ごと雇って、自分のために取引戦略を開発してもらうことができると想像しているのです。私たちは科学者ではなく、実践者なのですから、実際に見て、感じる必要があります。
まあ、競馬場の職員はもうみんなに鑑定をしてるんですけどね。まだ何もわかっていないが、評価を出す。
勉強して、参加者のレベルまで上がってから、慎ましく議論に入ったらどうでしょう。
なるほど、やはり科学者なんですね。私は大学には行っていませんが、それにしても機械学習のすべてがFX取引の常識と矛盾していますね。モデルはできるだけシンプルであるべきで、複雑であってはならない。
まあ、例えば、今の私にはこのモデルが有効です。複雑だと思いませんか？
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それに、おっしゃるとおり、こんな複雑なモデルを何度作っても、よりシンプルなものがうまくいくんです。驚くべきことに ...
さて、今競馬場の職員がみんなに成績を付けている。まだ何もわかっていないが、見積もりを出す。
勉強して、参加者のレベルまで上がってから、慎ましく議論に入ったらどうでしょう。
例えば、今、私が使っているのはこんなモデルです。複雑だと思いませんか？
double x0 = 2.0 * (v0 + 2576.0) / 3282.0 - 1.0;
double x1 = 2.0 * (v1 + 339.0) / 1599.0 - 1.0;
double x2 = 2.0 * (v2 + 324.0) / 1266.0 - 1.0;
double x3 = 2.0 * (v3 + 320.0) / 5863.0 - 1.0;
double x4 = 2.0 * (v4 + 3928.0) / 25542.0 - 1.0;
double x5 = 2.0 * (v5 + 30394.0) / 61071.0 - 1.0;
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そして、あなたの言う通り、このような複雑なモデルを何度作ろうとしても、うまくいくのはいつもシンプルな方なのです。驚いたけど、本当だったんだ...。
しかも、例えばDjuricのように、最高のマッシュアップを書いた科学者がいて、誰も彼に勝てない。
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