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 3185 1...317831793180318131823183318431853186318731883189319031913192...3399 新しいコメント fxsaber 2023.08.19 08:09 #31841 mytarmailS #:次元削減アルゴリズムや圧縮アルゴリズムに詳しいですか？ そうだ あなたのランダム化がどれだけ実際の市場プロセスをシミュレートしているか... はい。 そして、これは系列の適切なシミュレーションを作成するための基準/フィットネス関数です。 残念ながら、ランダム化のどの入力パラメータを最適化するかは明確ではありません。 fxsaber 2023.08.19 08:16 #31842 fxsaber #:いくつかの仮説がある。 私は「最大潜在利益」という特徴を比較した。有意な差は見られなかった。 Forester 2023.08.19 08:18 #31843 fxsaber #:最大潜在利益」を比較してみた。大きな違いは見られなかった。 それはチマチマとやればいいのでしょうか？トレンドフォローなら？反転から反転までを比較。 mytarmailS 2023.08.19 08:21 #31844 Forester #:金額1-金額2はボラティリティに近い。トレンド性とは、それらをたくさん加算した場合である。実際のデータでは、トレンドは1つで、ランダム化されたデータ（スルー1くらいまで）では、トレンドはボラティリティの増加によるランダムな外れ値のようなものです。実際のものより振幅が何倍も小さいと推測される。UPD:「-」の代わりに「～」が使われているのを見ませんでした。 について。彼らのおおよその絶賛は、1を通して平均化された、実際によく混合された、ただそれだけの意味である。 私は、トレンドとは、ゼロからの相対的な増分における平均のシフトであると考えている。 でも、それは好みの問題だと思う。 par(mar=c(2,2,2,2),mfrow=c(2,1)) mn_trend <- c(rep(-0.5,100),rep(0.5,100)) rn <- rnorm(200) cbind(rn , mn_trend) |> matplot(t="l", lty=1, col=c(8,2),main="random and mean") rn_trend <- rn + mn_trend rn_trend |> cumsum() |> plot(t="l",main = "cumulative sum rn + mn_trend") fxsaber 2023.08.19 08:23 #31845 Forester #: Это если по-тиково? そうだね。 トレンドフォローなら？反転から反転への比較。 サイズ（スキャルピングのための合理的な範囲内で）最小膝ZZを変更するために開始し、膝の合計を見る。 ランダムシンボルは、元のシンボルよりも高いそのような潜在的な利益を持っています。つまり、ランダム・シンボルの方が潜在的な利益が大きい。 もし、潜在的な利益が元のシンボルより低ければ、スキャルピングで失敗したことを説明できるだろう。しかし、ここでは逆の状況である。 ZЫ 一般的に、2つのシリーズの違いを見つけようとする興味があれば、それを提供することができる。 mytarmailS 2023.08.19 08:26 #31846 fxsaber #:そうだ。 Well then you should know that in spectral analysis for example with a hundred harmonics you can describe a series of 10,000 values with pretty good accuracy.... 10,000の値を取る ---> 得る ---+ 同じことを100の値で。 100の値で何百万もの値の元の系列を表現できるなんて馬鹿げている！これは理論家の道具のようだが、実践家の道具ではない。 そして、あなたはそれを不合理と呼ぶ、奇妙な...。 fxsaber＃：残念ながら、どのようなランダム化の入力パラメータを最適化すべきかは明確ではありません。 、ーここにーここでー、ーここにー ー同じ倍音からーTSがー オプティマイザーのパラメーターは、ハーモニクスの組み合わせである、 フィットネス関数は、この合成データに対するTCのパフォーマンスの質である。 Machine learning in trading: Out of sporting interest, Martingale and other high Forester 2023.08.19 08:29 #31847 fxsaber #:ランダムなシンボルは、オリジナルのシンボルよりも潜在的な利益が高い。 だからモンテカルロ・テストに合格している。本物に利益があり、ごちゃごちゃしたものに利益がないのであれば。 fxsaber 2023.08.19 08:30 #31848 mytarmailS #:それなら、たとえばスペクトル分析では、100の高調波が10,000の値の系列をかなりの精度で記述できることを知っておくべきだ...。10,000の値を取る ---> -+ 同じことを100の値で得る。それを不合理だと言うのはおかしい。 cvrとは何の関係もないからだ。mp3やjpgは非常に低いビットレートでもニューロンで認識できる。しかし、スキャルピングという形のアルファは、たとえ「ビットレート」が維持されていても失われてしまう。 mytarmailS 2023.08.19 08:34 #31849 fxsaber #:cvrとは関係ないからだ。mp3やjpgは非常に低いビットレートでもニューロンで認識できる。しかし、スキャルピングという形のアルファは、たとえ「ビットレート」が保たれていても失われてしまう。 それはすべて数字であり、変換である......Cvrとは関係ないとはどういう意味ですか？ ただの数字ですよ......。 犬の写真と子猫の写真は関係ないと言っているようなものだ...子猫は犬ではないのだから...。 ビットレートとは何ですか？ fxsaber 2023.08.19 08:36 #31850 Forester #:だからモンテカルロ・テストに合格する。本物が利益を上げ、混合物が利益を上げないのであれば。 このテストが、本物のシリーズと無作為化されたシリーズの違いを示す明確なサインと見なされるなら、そう、100％合格だ。 私の "モンテカルロ "は、多くのスキャルピング履歴を作成することである。そして、TCの脆弱性を特定することだ。今のところ、そのようなチェックのために十分なヒストリーの長さがありません。だからこそ、十分な世代が必要なのだ。 生成というアイデアは美しくさえ思えた。しかし、私の目的には適さないことが判明した。 しかし、モンテカルロ・テストは確かに見事にパスする。しかし、これは副次的な効果であり、あまり重要ではない。 1...317831793180318131823183318431853186318731883189319031913192...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
次元削減アルゴリズムや圧縮アルゴリズムに詳しいですか？
そうだ
あなたのランダム化がどれだけ実際の市場プロセスをシミュレートしているか...
はい。
そして、これは系列の適切なシミュレーションを作成するための基準/フィットネス関数です。
残念ながら、ランダム化のどの入力パラメータを最適化するかは明確ではありません。
いくつかの仮説がある。
私は「最大潜在利益」という特徴を比較した。有意な差は見られなかった。
最大潜在利益」を比較してみた。大きな違いは見られなかった。
金額1-金額2はボラティリティに近い。トレンド性とは、それらをたくさん加算した場合である。実際のデータでは、トレンドは1つで、ランダム化されたデータ（スルー1くらいまで）では、トレンドはボラティリティの増加によるランダムな外れ値のようなものです。実際のものより振幅が何倍も小さいと推測される。
UPD:「-」の代わりに「～」が使われているのを見ませんでした。
について。彼らのおおよその絶賛は、1を通して平均化された、実際によく混合された、ただそれだけの意味である。私は、トレンドとは、ゼロからの相対的な増分における平均のシフトであると考えている。
でも、それは好みの問題だと思う。
Forester #:
Это если по-тиково?
そうだね。
トレンドフォローなら？反転から反転への比較。
サイズ（スキャルピングのための合理的な範囲内で）最小膝ZZを変更するために開始し、膝の合計を見る。
ランダムシンボルは、元のシンボルよりも高いそのような潜在的な利益を持っています。つまり、ランダム・シンボルの方が潜在的な利益が大きい。
もし、潜在的な利益が元のシンボルより低ければ、スキャルピングで失敗したことを説明できるだろう。しかし、ここでは逆の状況である。
ZЫ 一般的に、2つのシリーズの違いを見つけようとする興味があれば、それを提供することができる。
そうだ。
Well then you should know that in spectral analysis for example with a hundred harmonics you can describe a series of 10,000 values with pretty good accuracy....
10,000の値を取る ---> 得る ---+ 同じことを100の値で。
100の値で何百万もの値の元の系列を表現できるなんて馬鹿げている！これは理論家の道具のようだが、実践家の道具ではない。
そして、あなたはそれを不合理と呼ぶ、奇妙な...。
残念ながら、どのようなランダム化の入力パラメータを最適化すべきかは明確ではありません。
、ーここにーここでー、ーここにー
ー同じ倍音からーTSがー
オプティマイザーのパラメーターは、ハーモニクスの組み合わせである、
フィットネス関数は、この合成データに対するTCのパフォーマンスの質である。
ランダムなシンボルは、オリジナルのシンボルよりも潜在的な利益が高い。
だからモンテカルロ・テストに合格している。本物に利益があり、ごちゃごちゃしたものに利益がないのであれば。
それなら、たとえばスペクトル分析では、100の高調波が10,000の値の系列をかなりの精度で記述できることを知っておくべきだ...。
10,000の値を取る ---> -+ 同じことを100の値で得る。
それを不合理だと言うのはおかしい。
cvrとは何の関係もないからだ。mp3やjpgは非常に低いビットレートでもニューロンで認識できる。しかし、スキャルピングという形のアルファは、たとえ「ビットレート」が維持されていても失われてしまう。
cvrとは関係ないからだ。mp3やjpgは非常に低いビットレートでもニューロンで認識できる。しかし、スキャルピングという形のアルファは、たとえ「ビットレート」が保たれていても失われてしまう。
それはすべて数字であり、変換である......Cvrとは関係ないとはどういう意味ですか？ ただの数字ですよ......。
犬の写真と子猫の写真は関係ないと言っているようなものだ...子猫は犬ではないのだから...。
ビットレートとは何ですか？
だからモンテカルロ・テストに合格する。本物が利益を上げ、混合物が利益を上げないのであれば。
このテストが、本物のシリーズと無作為化されたシリーズの違いを示す明確なサインと見なされるなら、そう、100％合格だ。
私の "モンテカルロ "は、多くのスキャルピング履歴を作成することである。そして、TCの脆弱性を特定することだ。今のところ、そのようなチェックのために十分なヒストリーの長さがありません。だからこそ、十分な世代が必要なのだ。
生成というアイデアは美しくさえ思えた。しかし、私の目的には適さないことが判明した。
しかし、モンテカルロ・テストは確かに見事にパスする。しかし、これは副次的な効果であり、あまり重要ではない。