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 2950

[Aleksey Nikolayev]

Maxim Kuznetsov #:

この点は、「*.onnxファイルが変更されたか、スケジュールされたかをチェックする」 ことなしで解決したい。

メタトレーダー側で、"ヘイ、メタトレーダー、データが準備できたよ。?イベント・ドリブン・プログラムに イベントを渡すには？何 年もの間、NO WAYでした。

そうですね、カスタム・イベントとそのハンドラを作成する機能は非常に便利でしょう。

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin #:

何が問題なんだ？

モデルは常に再トレーニングされる話をまったく理解していないのか？

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS #:
モデルは常に再トレーニングされている。会話にまったくついていけないのですか？

事前に訓練されたモデルのリストを作り、コードを入れ替えてテストしてください。

[Renat Fatkhullin]

mytarmailS #:
それをマーケットや戦略テスターに入れられるのか？

お気に入りの松葉杖とマーケット／テスター」というカードを使うのは止めなさい。

本物のモデルを売りたいなら、モデルを改良した新バージョンの製品を作り、定期的なアップデートとして配布することだ。

日々の微調整を加えたモデルなど誰も求めていないことを肝に銘じておくことだ。

[Roman]

Renat Fatkhullin #:

日常的なフィット感のあるモデルは、誰にでも似合うというわけではないことを覚えておいてほしい。

、例えば3年間履歴のあるモデルをトレーニングした場合。

[mytarmailS]

Renat Fatkhullin #:

まあ、"私のお気に入りの松葉杖と市場／テスター "というカードを使うのは止めよう。

私はただ興味があるだけで、それ以上ではありません

Renat Fatkhullin#：

本物のモデルを売りたいのなら、改良されたモデルで新バージョンの製品を作り、標準のアップデートとして配布することだ。

私は5分ごとに30人のモデルを再トレーニングし、あなたに理解してもらうようにしています。

レナト・ファトフーリン

誰も毎日微調整するモデルを必要としていないことを心に留めておいてください。

誰も必要としてない？ 全世界的なアンケートを取って、みんなの代弁者になったつもり？例えば、私は必要としています。

誰も機能しないモデルを必要としていない、それは事実だ。

あなたはプログラマーで、コードの書き方を知っていますが、機械学習や研究、実用的なモデルの専門家ではありません。誰もが必要とするモデルについて哲学を始めたり、一か所だけカバーしたりすればすぐにわかることです。))

[Renat Fatkhullin]

mytarmailS #:

あなたはプログラマーで、コードを書くことはできるが、だからといって機械学習や研究、作業モデルの専門家になれるわけではない。これは、誰かがどんなモデルを必要としているのかについて哲学を始めたり、誰かが望んでいるものを与えられないことに気づいて一か所だけカバーしたりするとすぐにわかる。))

私はこの業界で十分な時間を過ごしたので、5分ごとに再トレーニングすることの「価値」を理解している。

そして、私がどういう人間で、何をしてきたかをもう少しよく知ることをお勧めする。

[Renat Fatkhullin]

mytarmailS #:

また、市場に関する機械学習の進捗状況はどこで読むことができますか？

メタクォーツで作られるものは、会社そのものも含めて、すべて私の監督下で、私のアイデアに従って作られています。もちろん、開発チームとともにです。

このようなエコシステムを作り、発展させてきた経験の価値は、「市場との相対的な機械学習の成功」よりも何桁も高い。そう、MQL5とMetaTrader 5で機械学習を現実にしたのは私です。Pythonとの統合もそうだ。

だから、5分ごとの再学習でおとぎ話を語らないでほしい。自分を騙すことはできても、まともな人には明らかだ。トレーディング・システム用のシンプル／ミディアム・ニューラル・ネットワークのほとんどがそうである。

私は自分の成果を示した。しかし、あなたのはかなりひどい。このフォーラムにはコメントしかない。

公開されているコードなど、見せるものはないのか？何か具体的なものはありますか？

[Renat Fatkhullin]

mytarmailS #:
ああ、それですか？言うことがなくなったら部屋を削除するんだ。

実績を見せてくださいよ。

あなたは虚勢を張ることしかできない。超頻度のオーバーフィッティングはすでに明らかだ。

[mytarmailS]

Roman #:

私も同じ意見です。

理想的なモデルのトレーニングは1回で済むはずです！
しかし、私たちは連続的な値を扱うため、モデルのトレーニングが必要です。
しかし、5分おきは本当にスーパーフィットです。

毎日再トレーニングしても、良いモデルにはなりません。

Roman、私は7年間これをやっていて、1000以上のスクリプトをさまざまなMOアルゴリズムで作ってきたんだ。

ここで誰かに何かを伝えることができるのは私ではなく、私なのです。

5分ごとに再トレーニングをするのは、超フィットだと言っているんだね、

でも、1週間に1回はスーパーフィットじゃないだろ？

この2つの違いは何なんだ？

そして、なぜ週に1度のトレーニングの方が5分ごとのトレーニングより良いのか、その方が良いのか？

考えてみて、自分で答えを出してみて、この答えで自分を論破してみて......。

あるいは、まったく考えたくないのなら、こんな例もある...。

移動平均を5分に1回計算し直すのと、1週間に1回計算し直すのでは、どちらがいいでしょうか？

また、どちらの値がより適切か...

考えてみてください。

なぜ5分に1回がフィットし、週に1回がフィットしないのか。）

あるいは、両方が調整で、2番目のケースだけ1週間遅れるのか。