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 3024 1...301730183019302030213022302330243025302630273028302930303031...3399 新しいコメント Aleksey Vyazmikin 2023.04.12 11:47 #30231 Maxim Dmitrievsky #:私はこの帽子をパイソンで作り、kolabで葉を選択できるようにすることを提案します。何が良いか悪いか、ベストなものだけを選ぶルールや、フィルターを通して選ぶルールなど、アイデアがあれば提案してほしい。つのデータセットを両方のアプローチにかけた上で比較したい。そうすれば、何が何だか理解できるだろう :) 面白いアイデアですね！ まず第一に、どの木の実装を使えば、葉のルールを簡単に引き出して、さらにそれを扱うことができるかを理解する必要がある。 それから、ツリーを構築する方法（貪欲か遺伝的か）。私はすべての母集団の木の葉をチェックしました（正しくなかったかもしれませんが :)）。 もちろん、遺伝学の代わりに森を使うこともできますが、その場合は葉を探すためにより多くの木が必要になりますし、サンプル全体から葉に含まれる例の割合に応じて枝刈りをする必要があります。フォレストツリーはジェネティクスよりも速いかもしれませんし、明らかに設定が少なくなります。 新しい葉を生成するプロセスは、選択された葉の必要な（指定された）数に達するまで実行する必要があります。 この場合，木を構築する前に，2種類の標本のランダムなサブサンプルの生成を保証することが必要である - 1番目は，訓練標本のパーセンテージとして指定されたサイズの連続一様区間からN個の部分を選択することであり，2番目は，完全にランダムに得られたサブサンプルである． ツリーを構築するために使用される予測変数のランダム集合． すべてのデータの前処理について - もっと考える必要がある． 葉を評価する基準 - これも後で追加できますが、要は、メトリクスには設定された閾値があるということです。あなたがどのようなメトリクスを持っているか知らないし、私が何を使ったかも覚えていない。バランス、期待値マトリックス、リカバリーファクターを取ることができます。 推定は全トレーニングサンプルの各インターバルで行われ、インターバルの数は設定されます。どのインターバルでも必要な基準に達しない場合、そのリーフはアーカイブされるか破棄される。私は葉のデータベースを保存し、重複を削除して、再度チェックしないようにした。 リーフを選択した後、類似性によってグループ化する。そしてグループ内で重みを配分し、グループの投票ルールを決める。しかし、それはもう大変なことかもしれないし、少なくとも新しいデータとして有効な葉の選び方をここまで学ぶ価値はあるだろう。 あなたがどちらのサンプルで実験をしたいのかよくわからないのですが、私が与えるサンプルですか、それともランダムに作成されるサンプルですか？ いずれにせよ、方法を比較するためには、サンプルは同じであるべきであり、大きな時間間隔でなければならない。 私が使った方法は非常に時間がかかる。おそらく、MQL5でリーフ評価のプロセスを行う方がよいでしょう。 Maxim Dmitrievsky 2023.04.12 11:59 #30232 Aleksey Vyazmikin #:面白いアイデアだ！とりあえず簡単な例を木の上にスケッチして、すぐにテストしてみよう。どんなデータセットでも、グーグルディスク経由でダウンロードして、何もインストールせずにテストできる。 早く動くようにしたいんだ。） Aleksey Vyazmikin 2023.04.12 12:11 #30233 Maxim Dmitrievsky #:一度にテストできるように、簡単な例をツリー上にスケッチしておく。どのようなデータセットでも、グーグルディスク経由でダウンロードして、何もインストールせずにテストできる。 早く動くようにしたいんだ。） いいね！:) СанСаныч Фоменко 2023.04.12 13:43 #30234 Maxim Dmitrievsky #:もう笑えない。 "面白い "と何の関係があるのか？ サンプル外があるのかないのか？ Maxim Dmitrievsky 2023.04.12 14:01 #30235 СанСаныч Фоменко #:"面白い "と何の関係が？サンプル外があるのかないのか？ そして、もし私が СанСаныч Фоменко 2023.04.12 14:27 #30236 Maxim Dmitrievsky #:そして "もし "はない。判断の基準だ。標本外推定のない推定は面白くない。 Valeriy Yastremskiy 2023.04.12 14:33 #30237 Maxim Dmitrievsky #:そして 10期間のOOS前方・後方グラフを作成する。 Maxim Dmitrievsky 2023.04.12 14:50 #30238 СанСаныч Фоменко #:それは "もし "とは関係ない。判断基準なのだ。サンプル外評価のない評価は面白くない。 よし、笑いはここまでだ。 Maxim Dmitrievsky 2023.04.12 15:05 #30239 Valeriy Yastremskiy #:10期間のOOS前方・後方グラフを作成する。 100年分だ。 СанСаныч Фоменко 2023.04.12 15:09 #30240 Maxim Dmitrievsky #: 笑いはもうたくさんだ。 エジプト人に言っているのか、それとも私に言っているのか？ 私は、このトピックにおけるあなたの活動には満足している。 1...301730183019302030213022302330243025302630273028302930303031...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
私はこの帽子をパイソンで作り、kolabで葉を選択できるようにすることを提案します。
何が良いか悪いか、ベストなものだけを選ぶルールや、フィルターを通して選ぶルールなど、アイデアがあれば提案してほしい。
つのデータセットを両方のアプローチにかけた上で比較したい。そうすれば、何が何だか理解できるだろう :)
面白いアイデアですね！
まず第一に、どの木の実装を使えば、葉のルールを簡単に引き出して、さらにそれを扱うことができるかを理解する必要がある。
それから、ツリーを構築する方法（貪欲か遺伝的か）。私はすべての母集団の木の葉をチェックしました（正しくなかったかもしれませんが :)）。
もちろん、遺伝学の代わりに森を使うこともできますが、その場合は葉を探すためにより多くの木が必要になりますし、サンプル全体から葉に含まれる例の割合に応じて枝刈りをする必要があります。フォレストツリーはジェネティクスよりも速いかもしれませんし、明らかに設定が少なくなります。
新しい葉を生成するプロセスは、選択された葉の必要な（指定された）数に達するまで実行する必要があります。
この場合，木を構築する前に，2種類の標本のランダムなサブサンプルの生成を保証することが必要である - 1番目は，訓練標本のパーセンテージとして指定されたサイズの連続一様区間からN個の部分を選択することであり，2番目は，完全にランダムに得られたサブサンプルである．
ツリーを構築するために使用される予測変数のランダム集合．
すべてのデータの前処理について - もっと考える必要がある．
葉を評価する基準 - これも後で追加できますが、要は、メトリクスには設定された閾値があるということです。あなたがどのようなメトリクスを持っているか知らないし、私が何を使ったかも覚えていない。バランス、期待値マトリックス、リカバリーファクターを取ることができます。
推定は全トレーニングサンプルの各インターバルで行われ、インターバルの数は設定されます。どのインターバルでも必要な基準に達しない場合、そのリーフはアーカイブされるか破棄される。私は葉のデータベースを保存し、重複を削除して、再度チェックしないようにした。
リーフを選択した後、類似性によってグループ化する。そしてグループ内で重みを配分し、グループの投票ルールを決める。しかし、それはもう大変なことかもしれないし、少なくとも新しいデータとして有効な葉の選び方をここまで学ぶ価値はあるだろう。
あなたがどちらのサンプルで実験をしたいのかよくわからないのですが、私が与えるサンプルですか、それともランダムに作成されるサンプルですか？
いずれにせよ、方法を比較するためには、サンプルは同じであるべきであり、大きな時間間隔でなければならない。
私が使った方法は非常に時間がかかる。おそらく、MQL5でリーフ評価のプロセスを行う方がよいでしょう。
面白いアイデアだ！
とりあえず簡単な例を木の上にスケッチして、すぐにテストしてみよう。
どんなデータセットでも、グーグルディスク経由でダウンロードして、何もインストールせずにテストできる。
早く動くようにしたいんだ。）一度にテストできるように、簡単な例をツリー上にスケッチしておく。
どのようなデータセットでも、グーグルディスク経由でダウンロードして、何もインストールせずにテストできる。
早く動くようにしたいんだ。）いいね！:)
もう笑えない。
"面白い "と何の関係があるのか？
サンプル外があるのかないのか？
"面白い "と何の関係が？
サンプル外があるのかないのか？
そして、もし私が
そして
"もし "はない。判断の基準だ。標本外推定のない推定は面白くない。
そして
10期間のOOS前方・後方グラフを作成する。
それは "もし "とは関係ない。判断基準なのだ。サンプル外評価のない評価は面白くない。
10期間のOOS前方・後方グラフを作成する。
笑いはもうたくさんだ。
エジプト人に言っているのか、それとも私に言っているのか？
私は、このトピックにおけるあなたの活動には満足している。