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 3047 1...304030413042304330443045304630473048304930503051305230533054...3399 新しいコメント Aleksey Vyazmikin 2023.04.23 16:17 #30461 СанСаныч Фоменко #:いつものように、手に入らないものを欲しがる。 R-Studioでも提供されているのに、なぜできないのだろう？ 問題は、ライブラリがサポートされなくなり、新しいバージョンで動作しなくなることだ。 mytarmailS 2023.04.23 16:37 #30462 Aleksey Vyazmikin #:ただ、困ったことがある。 問題はまったく別のところにある Maxim Dmitrievsky 2023.04.23 18:32 #30463 Ivan Butko 2023.04.23 18:41 #30464 Maxim Dmitrievsky #: ヴィクトル・グリゴリエヴィチ、敬意を表して xD Vladimir Perervenko 2023.04.23 19:40 #30465 Aleksey Nikolayev #:純粋に理論的な疑問として、あるONNXモデルは別のONNXモデルを導き出すために使用できるのか、というものがある。例えば、最初のモデルは、定期的に新しいデータで再学習し、作業モデルを更新するために使われます。つまり、pythonなどを使わずに。一見したところ、それはできそうにありませんが、このようなことを試みた人がいるかもしれません。私はAIから意味のある答えを得ることができませんでした - それはできると書き、質問とは何の関係もない参考文献を引用しています）。 ONNXモデルは、学習済み モデルを初歩的な操作に分解したグラフです。WindowsではONNX形式のモデルをトレーニングすることはできない。Linuxでは可能だと書かれている。 ONNXモデルは、述語（モデルの述語よりもはるかに高速に実行される）を取得することによってのみ、Pythonなしで使用することができる。carefree-learnパッケージでのONNXモデルの応用は非常に興味深い。下の画像はパッケージの説明から引用した。 Aleksey Vyazmikin 2023.04.23 21:47 #30466 mytarmailS #:問題はまったく別のところにある。 はい、原因を見つけました。 一般的に、更新され、エラーさえも書き込まないが、結果は同じである - ほとんどすべてアップ。 そして、以前に投稿された以前のコードスクリプトが動作しなくなった - それは更新の前に動作していた。 > p1 + p2 + plot_layout(nrow = 2) Error in app$vspace(new_style$`margin-top` %||% 0) : attempt to apply non-function mytarmailS 2023.04.23 21:53 #30467 Aleksey Vyazmikin #:ああ、原因がわかったよ。一般的なアップデートでは、エラーは書かないが、結果は同じである。そして、以前に投稿されたコードスクリプトは機能しなくなった。 明日、自分で動かしてみようと思う。 Maxim Dmitrievsky 2023.04.23 23:57 #30468 mytarmailS #:あらゆるレベルのストラテジーの作成、バックテスト、パラメーターの最適化などに使用できるquanstrat パッケージを理解している人はいますか？ファンドの実際のトレーダーによって作成され、実際の資金を使った戦略に毎日使用されています。簡単な紹介同じ場所からのいくつかの興味深い考え バックテストは、良い取引戦略を検証するために使うよりも、絶対に 使いたくない 戦略を拒否するために使う方が適していると思う。 ====自分のストラテジーが過度の訓練を受けていないことや、リターンに偽りがないことをどうやって確認できますか？ 金融データの場合、アップサンプリングやリサンプリングを使用することができます（ただし、レジームシフトのため非常に注意が必要です）。 パラメータ感度/安定性テスト。基本的に、テクニカル指標（例えば、SMA-30とSMA-180）に異なるパラメータを使用したり、異なる曜日に開始することにした場合、結果は大きく変化しますか（私の指標はどの程度脆弱ですか）？ 初期条件に基づくモデル）？ 他の評価基準がない場合、パラメーターの安定性で判断します。また、TSの出力値を時間的な信号として想像し、そのエントロピーを測定してランダム性と比較することもできる。もし、TCがある周期性で繰り返されるパターンを捉えていれば、それが反映されることになる。カスタムFFの製作者にとっては有用かもしれない。 最良の尺度は、時間と実生活でのテストである。どんなTCでも機能しなくなる。 Aleksey Nikolayev 2023.04.24 04:57 #30469 Vladimir Perervenko #:ONNXモデルは、学習された モデルを初歩的な操作に分解したグラフである。WindowsではONNX形式のモデルを学習することはできない。Linuxではそのような可能性があると書かれている。ONNXモデルは、述語（モデルの述語よりもはるかに高速に実行される）を取得することによってのみ、Pythonなしで使用することができる。carefree-learnパッケージでのONNXモデルの応用は非常に興味深い。下の画像はパッケージの説明から引用した。 ONNXからONNXへの疑問は、単に私が遭遇した2つの記述の並置から生じた：1)モデル獲得はパイプラインとして表現できる、2)パイプラインはONNXフォーマットに変換できる。 これは実際にはほとんど不可能であることは明らかだ。実際、私は、この技術の根本的な限界を理解するために、このような可能性を実現できない理由を理解したいと思います。 It's one thing if it's limitations like impossibility to write to a file and another if it's limitations like lack of support for data types (dataframes, for example). mytarmailS 2023.04.24 08:25 #30470 Ivan Butko #:ヴィクトル・グリゴリエヴィチ、敬意を表するよ。 うん、特に今日のビデオ(( 1...304030413042304330443045304630473048304930503051305230533054...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
いつものように、手に入らないものを欲しがる。
R-Studioでも提供されているのに、なぜできないのだろう？
問題は、ライブラリがサポートされなくなり、新しいバージョンで動作しなくなることだ。
ただ、困ったことがある。
問題はまったく別のところにある
ヴィクトル・グリゴリエヴィチ、敬意を表して xD
純粋に理論的な疑問として、あるONNXモデルは別のONNXモデルを導き出すために使用できるのか、というものがある。例えば、最初のモデルは、定期的に新しいデータで再学習し、作業モデルを更新するために使われます。つまり、pythonなどを使わずに。
一見したところ、それはできそうにありませんが、このようなことを試みた人がいるかもしれません。
私はAIから意味のある答えを得ることができませんでした - それはできると書き、質問とは何の関係もない参考文献を引用しています）。
ONNXモデルは、学習済み モデルを初歩的な操作に分解したグラフです。WindowsではONNX形式のモデルをトレーニングすることはできない。Linuxでは可能だと書かれている。
ONNXモデルは、述語（モデルの述語よりもはるかに高速に実行される）を取得することによってのみ、Pythonなしで使用することができる。carefree-learnパッケージでのONNXモデルの応用は非常に興味深い。下の画像はパッケージの説明から引用した。
問題はまったく別のところにある。
はい、原因を見つけました。
一般的に、更新され、エラーさえも書き込まないが、結果は同じである - ほとんどすべてアップ。
そして、以前に投稿された以前のコードスクリプトが動作しなくなった - それは更新の前に動作していた。
ああ、原因がわかったよ。
一般的なアップデートでは、エラーは書かないが、結果は同じである。
そして、以前に投稿されたコードスクリプトは機能しなくなった。
あらゆるレベルのストラテジーの作成、バックテスト、パラメーターの最適化などに使用できるquanstrat パッケージを理解している人はいますか？
ファンドの実際のトレーダーによって作成され、実際の資金を使った戦略に毎日使用されています。
簡単な紹介
同じ場所からのいくつかの興味深い考え
バックテストは、良い取引戦略を検証するために使うよりも、絶対に 使いたくない 戦略を拒否するために使う方が適していると思う。
====
自分のストラテジーが過度の訓練を受けていないことや、リターンに偽りがないことをどうやって確認できますか？
他の評価基準がない場合、パラメーターの安定性で判断します。
また、TSの出力値を時間的な信号として想像し、そのエントロピーを測定してランダム性と比較することもできる。もし、TCがある周期性で繰り返されるパターンを捉えていれば、それが反映されることになる。
カスタムFFの製作者にとっては有用かもしれない。
最良の尺度は、時間と実生活でのテストである。どんなTCでも機能しなくなる。ONNXモデルは、学習された モデルを初歩的な操作に分解したグラフである。WindowsではONNX形式のモデルを学習することはできない。Linuxではそのような可能性があると書かれている。
ONNXモデルは、述語（モデルの述語よりもはるかに高速に実行される）を取得することによってのみ、Pythonなしで使用することができる。carefree-learnパッケージでのONNXモデルの応用は非常に興味深い。下の画像はパッケージの説明から引用した。
ONNXからONNXへの疑問は、単に私が遭遇した2つの記述の並置から生じた：1)モデル獲得はパイプラインとして表現できる、2)パイプラインはONNXフォーマットに変換できる。
これは実際にはほとんど不可能であることは明らかだ。実際、私は、この技術の根本的な限界を理解するために、このような可能性を実現できない理由を理解したいと思います。
It's one thing if it's limitations like impossibility to write to a file and another if it's limitations like lack of support for data types (dataframes, for example).
ヴィクトル・グリゴリエヴィチ、敬意を表するよ。