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 3007

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Aleksey Nikolayev #:

このモデルは、一連の価格パターンの分析には合わない。

ミルク」、「チーズ」、「ビール」をビール "を "価格""価格"、"ブレイクアウト"、"パターン""パターン"。

すべてが一つになる。

 
どの入力データが良くて、どの入力データが良くないか、私が自分で判断した方法：リトレーニング中の順方向挙動。もしバランスシートがすぐに深い峡谷の底に転がるなら、そのデータは良くない。通常、それは時系列で終値の差です。高値と安値の差など

私の記憶では（残高が上がろうとしたとき）最も良いのは、何らかの差や指標の読み取り値ではなく、終値のローソク足の本数を上下にフィードしたときです。6500本のローソクを試した（1年間） - 弱い反応、変化なし（そこと平均3200の両方）。私は10を試してみました - あまりにも多くの変化、価格は20回上下閉じることができます。私は100を試してみましたが、それは最適なバリアントでした。
その後、再トレーニングすると、バランスはフォワードで上昇しようとした。

私もアレクセイ・ニコラエフと同じ意見だ。15年ほど前、VTEの評論家から3波動を学んだが、最も論理的であることがわかった。

今、私は、これらの動きの始まりと終わりの価格と、その差を小節数（分足）でニューラルネットワークに入力し、ニューラルネットワークにこれらの動きの絵を描かせようと考えている。
 
Slava #:

コントロールの例には当てはまらない。

カテゴリー・クロス・エントロピーは、2つ以上のクラスがある分類モデルで使われる。そしてソフトマックスの後である。ソフトマックスは、値の集合を、その和が1である確率の集合に変換する。

このような制御例を試してみよう：

pred: 0.1, 0.1, 0.2, 0.5, 0.1

true: 0, 0, 1, 0, 0, 0

私が挙げた例は、カテゴリカル・クロスエントロピーのセクションにあるものだけです（そして、そこでは値の合計がそれぞれのインスタンスで1であることに、あなたはどうやら気づいていないようです）。Keras のように動作しないということは、MQL5 の CCE の実装か記述のどちらかが、期待したものと一致していないことを意味する。つまり、MQL5 における CCE の実装または記述が、期待したものと一致し ていないということです。ちなみに pytorch の CrossEntropyLoss には予備的な softmax が入っています。しかし、一般的に、MQL5の行列に関するドキュメントには、インターフェイスがpythonのものと似ているという考えが含まれているので、動作の一致が暗示されています。そして、もし一致がなければ、問題や当惑を引き起こします。

多くのクラスを持つことは、行列を扱うことを意味します（多くのサンプル/行があり、それぞれにクラスがある場合）。

 
Aleksey Nikolayev #:

考えたことはないが、価格には動きの順番が重要なので、可能性は低いと思う。

念のため、マンデルブロの考えを説明するための絵を。各価格の動きは、可能であれば、3つの動きに分割され（その中で最大の修正を選択することによって）、ツリーのノードになります。もしその動きの中に修正がなければ（あるいは修正値がある値より小さければ）、それは木の葉になる。


この方がカッコよくないですか？

レーマー・ダグラス・ペッカー・アルゴリズム - Wikipedia (wikipedia.org)

同じアルゴリズムで、過去のデータをトレンド・セグメントとフラット・セグメントに分けることができる。

詩人の夢ですね、実は...。

なぜなら

どんな計量経済学の理論も適用できる。

そしてみんなの大好きなネウラ

 
Renat Akhtyamov #:

その方がクールだろ？

レーマー・ダグラス・ペッカー・アルゴリズム - Wikipedia (wikipedia.org)

the same algorithm will help to split historical data into trend and flat segments.

、ー詩人のー夢のー

なぜなら

ーどんなー

とみんな大好き根浦。

クールだね。

ーそれはー。

 
再サンプリングの再発明
 
Ivan Butko 指標の読み取り値ではなく、終値のローソク足の本数を上下にフィードしたときです。6500本のローソクを試した（1年間） - 弱い反応、変化なし（そこと平均3200の両方）。私は10を試してみました - あまりにも多くの変化、価格は20回上下閉じることができます。私は100を試してみましたが、それは最適なバリアントでした。 その後、再トレーニングすると、バランスはフォワードで上昇しようとした。 私もアレクセイ・ニコラエフと同じ意見だ。15年ほど前、VTEの評論家から3波動を学んだが、最も論理的であることがわかった。 そこで、これらの動きの始まりと終わりの価格と、その差を小節数（分足）でニューラルネットワークに入力し、これらの動きのニューラルネットワークの絵をチャートに描いてみようと思う。




まあ、これは地球儀の上にフクロウを引っ張っているようなものだ。まず、ある戦略を考え、それに対してNSを訓練する。NSはTSを組み立てるために使われるだけで、新しい何かをもたらすわけではない。こうして長い間、歩いたりさまよったりすることができる。）

そして、私がやったことを理解しようとし始める：特徴の分析、ターゲットの特徴、ブルートフォース、チューニングなど。NSはまたもや本来の目的には使われなかったからだ。

何も変わらないが、検索は速くなる。なぜか私は最初からこのことに気づいていた。本を読んでも同じことが書いてあったからね。）

ヒラメキを普通の教師に置き換えるまでは、こんな感じだろう。普通の先生というのは、すでに準備されたパターンを教えているものだ。

そして、そのための知識も敏捷性もない。だから初心者は、用意されたツ/シグナルを受け取って、それを教師として使うのが当然の選択肢なんだ。
 
Maxim Dmitrievsky #:
私は入念な前処理はしないし、その熱意もない。もしそれらがオリジナルのシリーズの派生物であるなら、意味がわからない。

なぜこのようなことがフィンBPに通用しないかは、すでに上に書いたとおりだ。そこでは、アルファはBPの他の部分から得た他の有益でない例で詰まっている。一般化ではなく暗記になってしまう。また逆に、強い正則化はTCを破壊します。なぜなら、有益でない例だけでなく、良い例も無差別に消されてしまうからです。

冗長さを一掃長い文章はたいてい、地元の変な人たちに冒涜されるか、理解されないかのどちらかだ :)

あなたの経験はあなたの言葉を確認し、私の経験は私の言葉を確認する。

矛盾はあるが、この問題で議論するよりも、努力に参加し、反対側の功績で自分を豊かにすることで利益を得る方が賢明ではないか？

 
Aleksey Vyazmikin #:

あなたの経験はあなたの言葉を裏打ちし、私の経験は私の言葉を裏打ちする。

矛盾はあるが、この問題で議論するよりも、力を合わせ、反対側の功績で自分自身を豊かにすることで利益を得る方が賢明ではないか？

より合理的ではない、助けはいらない。フォーラムは手がかりになるどころか、さらに邪魔になる。私の経験を一般論として述べただけだ。時々、私はそれを売る :) 誰がそれを聞いても、それを継承することによって時間を節約することができます。


サインをオーバーシュートすることは、非常に効果のない欠陥戦術であり、これはすでに私の公理としてある。IMHOと言いたいところだが、どちらかというと公理に近い。

 
Maxim Dmitrievsky #:

サインをオーバーシュートするのは欠陥のある戦術で、非常に効果がない。IMHOと言いたいところだが、公理のようなものだ。

あとはターゲットの選択だが、RLにたどり着いた。

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