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 3102 1...309530963097309830993100310131023103310431053106310731083109...3399 新しいコメント Aleksey Vyazmikin 2023.06.08 07:01 #31011 市場モデルについてですが、私はまず、各クランが独自の通貨を持ち、実際の市場があるような、高度なクラン国家を持つRPGのような、ある種のオンラインゲームを作り、世界の出来事によって価格がどのように変化するかを見るべきだと思います。以前は、そのようなポータタイプは、市場と少なくとも2つの通貨が存在する第2の支配者になることができました。あなたは、少なくともその基礎に資源の平均価格の変化の監視を行うことができますし、そこに取引のエミュレーションを追加します - 引用の履歴を持つ。一般的に、私の感覚によれば、経済学の法則はそこで機能し、インフレがあり、流動性の低い高価な資産があり、迅速な売却の必要性があり、労働力の必要性があり、変換操作がある。つまりポイントは、経済学と、組織化された為替市場が価格変動に与える影響を調査することだ（複数のサーバーが必要だろう-為替があるところとないところ）。そこでは、ゲーム世界の発展の分析に基づいてパターンを特定し、予測を立てることができると思います。 そして、貿易収支、通貨供給量、人件費、一人当たりGDP、金利（ゲームとこのメカニズムがあります）、機器の生産のための注文などの指標の重要性にすべてが来る.... この話題は興味深いが、財政的にコストがかかる。 単純化されたモデルは、グローバルなものを研究することなく、市場の理解を与えることはありません - ので、複雑なものから単純なものに行く必要があります。 Maxim Dmitrievsky 2023.06.08 07:13 #31012 sibirqk #:しかし、SBから明らかな乖離があるような価格設定モデルを構築すれば、例えば、それを基に、1000年間でも人工的な相場を生成することができる。そして、この相場をもとに、MOの助けを借りて、乖離があった場所を特定することを学び、実際の相場でも同じことをやってみる。あるいは。 CBからの乖離は何をもたらすのか？別の確率過程であれば、それもランダムです。ランダム性はSBで終わるのではなく、始まるだけだ。私の意見では、このような話題はすでに100500回もここで提起されているが、誰もこの方向で何もしていない。 Maxim Dmitrievsky 2023.06.08 07:32 #31013 Aleksey Vyazmikin #:平均、引き算、割り算 :)一般的には、信号が "悪い "セクションのターゲットを変更するということですね？ 少なくとも、モデルを通してイコライジングを試みるのであれば、そうです。 sibirqk 2023.06.08 08:13 #31014 mytarmailS #: アレクセイ・ニコラエフの言葉だ。 このアプローチを何と呼ぶ？ おそらく、市場の非効率性の追求だろう。 sibirqk 2023.06.08 08:17 #31015 Maxim Dmitrievsky #: CBからの乖離は何をもたらすのか？別の確率過程であれば、それもランダムである。ランダム性はSBで終わるのではなく、始まるだけだ。 このようなトピックはすでに100500回ここで提起されていると思うが、誰もこの方向で何もしていない。 SBからの乖離、例えば解体を伴うSB、これはトレード的にはすでにトレンドになっている。しかし、あなたの言う通り、この話題はこのスレッドのテーマから外れていると思う。 mytarmailS 2023.06.08 08:28 #31016 sibirqk #: フェアプレーヤーはフェアプレーヤーはフェアプレーヤーはフェアプレーヤーはフェアプレーヤー 私は、SBとの比較についてまったく同じ考えをすでに聞いているので、公的な科学にそのようなアプローチがあるかどうかということを言いたかったのです ー確立された手法がー ここにスケッチがある。 ー左はーユーロM5のーM5ー ー右はーSBのーSBティック （ー m5にーm5でーにー右のー Aleksey Vyazmikin 2023.06.08 08:33 #31017 Maxim Dmitrievsky #: 少なくとも、モデルを通して等化しようとすれば等化できます。 もし最初のプロット（ターゲットが変更されたもの）が2番目のプロットよりも頻繁に履歴に現れるなら、これはトレーニングでの結果を改善するかもしれませんが、アプリケーションでは改善しません。しかし、2つのプロットを等しくして、モデルがそれらを分離して切り替えるようにする必要があります。 Maxim Dmitrievsky 2023.06.08 08:38 #31018 Aleksey Vyazmikin #:もし最初のプロット（修正されたターゲット）が2番目のプロットより頻繁に履歴に現れるなら、これはトレーニングでは結果を改善するかもしれないが、アプリケーションでは改善しない。しかし、私は2つのプロットを等しくする必要があります。そうすれば、モデルは2つのプロットを分離し、切り替えてくれるでしょう。 まあ、いろいろなことを作りながらやっていけばいい。そしてまた何かが追加され、無限に続く。 Aleksey Vyazmikin 2023.06.08 08:43 #31019 Maxim Dmitrievsky #: まあ、いろいろなものを作りながらやっていけばいい。そうすれば、また何かが加わって、無限に続く。 もちろん--完成度に限界はない！ Maxim Dmitrievsky 2023.06.08 08:47 #31020 Aleksey Vyazmikin #:もちろん、完璧にすることに限界はない！ 勇者の狂気へ :) 1...309530963097309830993100310131023103310431053106310731083109...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
市場モデルについてですが、私はまず、各クランが独自の通貨を持ち、実際の市場があるような、高度なクラン国家を持つRPGのような、ある種のオンラインゲームを作り、世界の出来事によって価格がどのように変化するかを見るべきだと思います。以前は、そのようなポータタイプは、市場と少なくとも2つの通貨が存在する第2の支配者になることができました。あなたは、少なくともその基礎に資源の平均価格の変化の監視を行うことができますし、そこに取引のエミュレーションを追加します - 引用の履歴を持つ。一般的に、私の感覚によれば、経済学の法則はそこで機能し、インフレがあり、流動性の低い高価な資産があり、迅速な売却の必要性があり、労働力の必要性があり、変換操作がある。つまりポイントは、経済学と、組織化された為替市場が価格変動に与える影響を調査することだ（複数のサーバーが必要だろう-為替があるところとないところ）。そこでは、ゲーム世界の発展の分析に基づいてパターンを特定し、予測を立てることができると思います。
そして、貿易収支、通貨供給量、人件費、一人当たりGDP、金利（ゲームとこのメカニズムがあります）、機器の生産のための注文などの指標の重要性にすべてが来る....
この話題は興味深いが、財政的にコストがかかる。
単純化されたモデルは、グローバルなものを研究することなく、市場の理解を与えることはありません - ので、複雑なものから単純なものに行く必要があります。
しかし、SBから明らかな乖離があるような価格設定モデルを構築すれば、例えば、それを基に、1000年間でも人工的な相場を生成することができる。そして、この相場をもとに、MOの助けを借りて、乖離があった場所を特定することを学び、実際の相場でも同じことをやってみる。あるいは。
平均、引き算、割り算 :)
一般的には、信号が "悪い "セクションのターゲットを変更するということですね？
アレクセイ・ニコラエフの言葉だ。
CBからの乖離は何をもたらすのか？別の確率過程であれば、それもランダムである。ランダム性はSBで終わるのではなく、始まるだけだ。
フェアプレーヤーはフェアプレーヤーはフェアプレーヤーはフェアプレーヤーはフェアプレーヤー
私は、SBとの比較についてまったく同じ考えをすでに聞いているので、公的な科学にそのようなアプローチがあるかどうかということを言いたかったのです
ー確立された手法がー
ここにスケッチがある。
ー左はーユーロM5のーM5ー
ー右はーSBのーSBティック （ー m5にーm5でーにー右のー
少なくとも、モデルを通して等化しようとすれば等化できます。
もし最初のプロット（ターゲットが変更されたもの）が2番目のプロットよりも頻繁に履歴に現れるなら、これはトレーニングでの結果を改善するかもしれませんが、アプリケーションでは改善しません。しかし、2つのプロットを等しくして、モデルがそれらを分離して切り替えるようにする必要があります。
もし最初のプロット（修正されたターゲット）が2番目のプロットより頻繁に履歴に現れるなら、これはトレーニングでは結果を改善するかもしれないが、アプリケーションでは改善しない。しかし、私は2つのプロットを等しくする必要があります。そうすれば、モデルは2つのプロットを分離し、切り替えてくれるでしょう。
まあ、いろいろなものを作りながらやっていけばいい。そうすれば、また何かが加わって、無限に続く。
もちろん--完成度に限界はない！
もちろん、完璧にすることに限界はない！