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 3054 1...304730483049305030513052305330543055305630573058305930603061...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2023.05.03 06:34 #30531 Forester #: OOSは約75000pt÷500ディール＝140pt/ディール。これはかなり良いですね。チャートは何ヶ月/何年ですか？ 2000年から、トレーニングは2010年からです。トレードは基本アルゴリズムに追加できる mytarmailS 2023.05.03 06:40 #30532 Maxim Dmitrievsky #:属性間の関係が範囲外になる可能性が高いのと同じだ。まったく同じ抽象化だ。 何か勘違いしているのではないか。"範囲外 "なわけがない......。 ルールの例です： 現在のインクリメント "R "は現在のボラティリティより大きい。 R > H-L どうして範囲外なのか？範囲がない...。 しかし、ここにもう1つのバリエーションがあります - 実際のもの（BoostまたはForrestのルール）。 R > 0.000022 これは間違っている。 ある揮発性で訓練され、別の揮発性でテストされた場合、ここで範囲外になります。 mytarmailS 2023.05.03 06:45 #30533 Maxim Dmitrievsky #:私は特に、マーケットが変化したところでOOSを受けた。トレーニングは下落相場で、OOSは上昇相場で行った。かっこよく見えるが、もっと大きなサイズで別のOOSを取る。 Aleksey Vyazmikin 2023.05.03 10:20 #30534 Maxim Dmitrievsky #:属性間の関係が範囲外になる可能性が高いのと同じだ。まったく同じ抽象化だ。しかし、これは論点ではなく、提案されているアプローチはある程度理にかなっている。統計とIOに関する本をもう2、3冊読むまでは、私の頭には新鮮なアイデアがほとんど浮かばないので、このようなものをどのように改善するかについて、フォーラムからの普通の考えを待ち続けている。私は特に市場が変化したOOSを取った。研究は下落するものであり、OOSは上昇するものであった。 このモデルを手に入れるまでに、いくつのモデルをトレーニングしたのですか？ そのような成功したモデルをグループに集め、そのシグナルで再トレーニングする。 Maxim Dmitrievsky 2023.05.03 11:35 #30535 Aleksey Vyazmikin #:このモデルを手に入れるまで、何人のモデルをトレーニングしたのですか？そのような成功したモデルをグループに集め、そのシグナルに基づいて再トレーニングする。 ミスを捨てるために10～20個、そして最後の1個。 Evgeni Gavrilovi 2023.05.03 12:16 #30536 Maxim Dmitrievsky #:10-20でエラーを捨て、最後に 利用可能なすべての通貨ペアでチェックし、結果がほぼ同じであれば、ストラテジーは信頼できる。 Maxim Dmitrievsky 2023.05.03 12:18 #30537 Evgeni Gavrilovi #:利用可能なすべての通貨ペアで確認し、結果がほぼ同じであれば、そのストラテジーは信頼できる。 このようなストラテジーには統一サインが必要です。 上に書いたように、通常、分散とレンジは異なる。 fxsaber 2023.05.03 12:48 #30538 トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践とアルゴリズム取引 マキシム・ドミトリエフスキー, 2023.05.02 13:11 また、ルールを探すという作業をもう少し別の言い方をすれば 1.そのような列車を見つけ、テストする。そのような列車を見つけ、テストのどこがベストかをテストすること。全シリーズを取る必要はなく、これらのセクションを年ごとに限定することもできるし、互いに続いている必要もない。列車とテストは、歴史の中からランダムに2つの区間を選ぶだけでいい。オーバーテストと学習の結果、良いテストが見つかったら、他のすべての例をモデルに追加し、「取引しない」印をつける。 2.多くのモデル（仮に100とする）を訓練し、その予測値を得て、元のラベルと比較することもできる。すべてのエラーを1か所に集め、再現性で並べ替えます。最も繰り返しの多いものを「取引しない」とマークする。それから最終モデルを訓練する。あるいは、良い予測だけを集め、残りを「取引しない」とマークすることも可能である。 これらのアプローチは、直感のレベルで定式化されているのでしょうか、それとも市場パターンを包含／除外する考え方があるのでしょうか？ Aleksey Vyazmikin 2023.05.03 12:48 #30539 Maxim Dmitrievsky #:10-20でエラーを捨て、最後に あなたの戦略は反転戦略、つまり新しいシグナルが出現したときに決済するということでよろしいでしょうか？人によってアプローチが違うので、混乱してきました。 Maxim Dmitrievsky 2023.05.03 12:55 #30540 fxsaber #: それは直感的なアプローチなのか、それともオン／オフの市場パターンのビジョンなのか？ Matstatレベルだと思います。新しいデータ（検証用サブサンプル）において、複数のモデルが平均して同じことを予測するのが間違っている場合、それはまったく予測不可能であり、"取引しない "ことに移行する。 特定の時刻と、それに対応するサイン/シグナルの値は、「同じ」とみなすことができます。 1...304730483049305030513052305330543055305630573058305930603061...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
OOSは約75000pt÷500ディール＝140pt/ディール。これはかなり良いですね。チャートは何ヶ月/何年ですか？
属性間の関係が範囲外になる可能性が高いのと同じだ。まったく同じ抽象化だ。
私は特に、マーケットが変化したところでOOSを受けた。トレーニングは下落相場で、OOSは上昇相場で行った。
属性間の関係が範囲外になる可能性が高いのと同じだ。まったく同じ抽象化だ。
しかし、これは論点ではなく、提案されているアプローチはある程度理にかなっている。
統計とIOに関する本をもう2、3冊読むまでは、私の頭には新鮮なアイデアがほとんど浮かばないので、このようなものをどのように改善するかについて、フォーラムからの普通の考えを待ち続けている。
私は特に市場が変化したOOSを取った。研究は下落するものであり、OOSは上昇するものであった。
このモデルを手に入れるまでに、いくつのモデルをトレーニングしたのですか？
そのような成功したモデルをグループに集め、そのシグナルで再トレーニングする。
このモデルを手に入れるまで、何人のモデルをトレーニングしたのですか？
そのような成功したモデルをグループに集め、そのシグナルに基づいて再トレーニングする。
ミスを捨てるために10～20個、そして最後の1個。
10-20でエラーを捨て、最後に
利用可能なすべての通貨ペアでチェックし、結果がほぼ同じであれば、ストラテジーは信頼できる。
利用可能なすべての通貨ペアで確認し、結果がほぼ同じであれば、そのストラテジーは信頼できる。
このようなストラテジーには統一サインが必要です。
上に書いたように、通常、分散とレンジは異なる。
トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム
トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践とアルゴリズム取引
マキシム・ドミトリエフスキー, 2023.05.02 13:11
また、ルールを探すという作業をもう少し別の言い方をすれば
1.そのような列車を見つけ、テストする。そのような列車を見つけ、テストのどこがベストかをテストすること。全シリーズを取る必要はなく、これらのセクションを年ごとに限定することもできるし、互いに続いている必要もない。列車とテストは、歴史の中からランダムに2つの区間を選ぶだけでいい。オーバーテストと学習の結果、良いテストが見つかったら、他のすべての例をモデルに追加し、「取引しない」印をつける。
2.多くのモデル（仮に100とする）を訓練し、その予測値を得て、元のラベルと比較することもできる。すべてのエラーを1か所に集め、再現性で並べ替えます。最も繰り返しの多いものを「取引しない」とマークする。それから最終モデルを訓練する。あるいは、良い予測だけを集め、残りを「取引しない」とマークすることも可能である。
10-20でエラーを捨て、最後に
あなたの戦略は反転戦略、つまり新しいシグナルが出現したときに決済するということでよろしいでしょうか？人によってアプローチが違うので、混乱してきました。
それは直感的なアプローチなのか、それともオン／オフの市場パターンのビジョンなのか？
Matstatレベルだと思います。新しいデータ（検証用サブサンプル）において、複数のモデルが平均して同じことを予測するのが間違っている場合、それはまったく予測不可能であり、"取引しない "ことに移行する。
特定の時刻と、それに対応するサイン/シグナルの値は、「同じ」とみなすことができます。