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 326 1...319320321322323324325326327328329330331332333...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2017.05.08 07:49 #3251 レナト・アフティアモフ巨大な枝です。どなたかヒントをください・・・。いくつかの通貨ペアの動きのチャートを持っています。機械学習でパラメータ（ロット、方向）を選択して 注文の開閉を行い、結果がプラスになることができるだけ多くなるようにするにはどうすればよいですか？どうすればいいのか、どのようにプログラムを訓練すればいいのか。 以下の検索エンジンで、"neural networks "と入力し、記事を選択すると、多くの有用な情報があります。 Maxim Dmitrievsky 2017.05.08 08:03 #3252 マキシム・ドミトリエフスキー 私たちの場合は、オプティマイザーを使ってニューロンの重みを調整しているだけなのですが、ロジックで学習させるか、オプティマイザーを使って学習させるかの違いは何でしょうか？また、スピードという点では、オプティマイザーを介したクラウドでの学習がより高速になると思います2ヶ月で1000%はヤバいのか何なのか？:) ロジックを少し改良してみました。ここで、4月に最大の懸賞金が出たのは事実だ。5月中旬以降も安定した推移 3ヶ月で2000%ですが、64%のドローダウンもあり、このような利回りは理にかなっていると思います :)スパムは終わりましたが、ReshetovaのRNNは間違いなくアレです、メインは素晴らしいプレディクター（予測因子）を考え出すことです3ヶ月で3000％、55％のスランプ、ほぼ完璧なこの素晴らしい走りはどうでしょう。 Renat Akhtyamov 2017.05.08 08:09 #3253 マキシム・ドミトリエフスキー 3ヶ月で2000%ですが、64%のドローダウンもあり、このような利回りは理にかなっていると思います :)しかし、ReshetovのPHは確かにそうだ、主なものは良い予測因子を見つけることだで、こちらは3ヶ月で3000％、ドローダウンは55％と、ほぼ完璧な驚異的な運用です。スパムではありません。ずっと結果を待っていたんです。そうでなければ、読む意味すらありません。 Renat Akhtyamov 2017.05.08 08:32 #3254 マキシム・ドミトリエフスキー 3ヶ月で2000%ですが、ドローダウンは64%で、このような利回りでは論理的です :)しかし、ReshetovのPHは確かにそうだ、主なものは良い予測因子を見つけることだ3ヶ月で3000％、ドローダウンは55％と、ほぼ完璧な運用を実現しています。 OKです。そして、彼はデモで何をしているのでしょうか？ Maxim Dmitrievsky 2017.05.08 08:35 #3255 レナト・アフティアモフ オッケーです。デモはどうなっているんですか？ まだ載せていません、同じになります、テストは始値で 行うので、結果は非常に信頼性が高いのです。私のアイデアをすべて実現したわけではなく、これらは中間的な選択肢です。 Dr. Trader 2017.05.08 11:35 #3256 レナト・アフティアモフ巨大な枝です。どなたかヒントをください・・・。いくつかの通貨ペアの動きのチャートを持っています。機械学習を使って、注文の開始・終了のパラメータ（ロット、方向）を選択 し、できるだけ頻繁に利益が出るようにするにはどうすればよいですか？では、プログラムを鍛えるには何が必要なのでしょうか？MT5からバーの履歴を取り出し、csvにエクスポートし、すべてのバーをプラス方向に取引するようにニューロニクスを訓練することができます。ロットは学習中は一定ですが、取引中に現在の残高に応じてExpert Advisor自身で決定するのがよいでしょう。テスターでは、この時間枠で完璧なトレードをすることができます。しかし、新しいバーでは 失敗します。これは取引戦略ではなく、歴史への厳格なフィッティングである。 そして、それはM30やM15のような大きなタイムフレームにのみ適しています。小さいものだと、スプレッドが利益を全部食いつぶしてしまう。欲しいですか？:)もしそうなら、それを行うためのモデルコードをここに追加します。ただし、ニューロンの学習を開始するためには、R (https://cran.r-project.org/bin/windows/base/) を設定する必要があります。 Renat Akhtyamov 2017.05.08 11:44 #3257 Dr.トレーダー手っ取り早くやるなら、MT5からバーの履歴を取り出し、csvにエクスポートして、すべてのバーをプラス方向にトレードするようにニューロニックに教えればいい。トレーニングでのロットは一定で、取引中にExpert Advisorで現在の残高に応じて後で決定するのがよいでしょう。テスターでは、その時間枠で完璧なトレードをすることができます。しかし、新しいバーでは、それは破綻してしまいます。トレーディング戦略ではなく、ストーリーに合わせた厳しいものです。 そして、それはM30やM15のような大きなタイムフレームにのみ適しています。小さいものだと、スプレッドが利益を全部食いつぶしてしまう。欲しいですか？:) もしそうなら、ここにその方法のサンプルコードを追加しますが、ニューロンの学習を開始するためにR（https://cran.r-project.org/bin/windows/base/）を設定する必要があります。それでも興味をそそられる。入力データを少し変えてみる。後藤 Maxim Dmitrievsky 2017.05.08 11:47 #3258 Dr.トレーダー手っ取り早くやるなら、MT5からバーの履歴を取り出し、csvにエクスポートして、すべてのバーをプラス方向にトレードするようにニューロニックに教えればいい。トレーニングでのロットは一定で、取引中にExpert Advisorで現在の残高に応じて後で決定するのがよいでしょう。テスターでは、この時間枠で完璧なトレードをすることができます。しかし、新しいバーでは フロップが発生します。トレーディング戦略ではなく、ストーリーに合わせた厳しいものです。 そして、それはM30やM15のような大きなタイムフレームにのみ適しています。小さいものだと、スプレッドが利益を全部食いつぶしてしまう。欲しいですか？:)もしそうなら、ここにその方法のサンプルコードを追加しますが、ニューロンのトレーニングを開始するためにR (https://cran.r-project.org/bin/windows/base/)を設定する必要があります。 Rと簡単なニューラルネットワークの学習方法について、例題を交えたちょっとしたマニュアルが欲しいのですが？ Yuriy Asaulenko 2017.05.08 12:23 #3259 マキシム・ドミトリエフスキー Rと簡単なニューラルネットワークの学習方法について、例を挙げて簡単なマニュアルをお願いしてもよろしいでしょうか？R自体に例がある。確かに、私たちのテーマとは異なりますが、多くのことを説明してくれています。でも、一般的にはSciLab（MathLabのアナログ）の方が好きです。ニューラルネットワークに関しては、3つのパッケージしかなく（Rは11）、劣りますが、ヘルプが充実していますし、SciLabが科学技術計算やリアルタイムモデリングにフォーカスしているのに対し、Rは方向性が違いますね。両方使っていますが、SciLabの方が多いですね。お気軽にご参加ください。 Maxim Dmitrievsky 2017.05.08 12:26 #3260 Yuriy Asaulenko： R自体に例がある。確かに、私たちのテーマとは異なりますが、多くのことを説明してくれています。でも、一般的にはSciLab（MathLabのアナログ）の方が好きです。ニューラルネットワークに関しては、3つのパッケージしかなく（Rは11）、劣りますが、ヘルプが充実していますし、SciLabが科学技術計算やリアルタイムモデリングにフォーカスしているのに対して、Rは方向性が違いますね。両方使っていますが、SciLabの方が多いですね。お気軽にご参加ください。 SciLabとmt-checkを連携させることは可能ですか？ 1...319320321322323324325326327328329330331332333...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
巨大な枝です。
どなたかヒントをください・・・。
いくつかの通貨ペアの動きのチャートを持っています。機械学習でパラメータ（ロット、方向）を選択して 注文の開閉を行い、結果がプラスになることができるだけ多くなるようにするにはどうすればよいですか？
どうすればいいのか、どのようにプログラムを訓練すればいいのか。
以下の検索エンジンで、"neural networks "と入力し、記事を選択すると、多くの有用な情報があります。
私たちの場合は、オプティマイザーを使ってニューロンの重みを調整しているだけなのですが、ロジックで学習させるか、オプティマイザーを使って学習させるかの違いは何でしょうか？また、スピードという点では、オプティマイザーを介したクラウドでの学習がより高速になると思います
2ヶ月で1000%はヤバいのか何なのか？:) ロジックを少し改良してみました。
ここで、4月に最大の懸賞金が出たのは事実だ。5月中旬以降も安定した推移
3ヶ月で2000%ですが、64%のドローダウンもあり、このような利回りは理にかなっていると思います :)スパムは終わりましたが、ReshetovaのRNNは間違いなくアレです、メインは素晴らしいプレディクター（予測因子）を考え出すことです
3ヶ月で3000％、55％のスランプ、ほぼ完璧なこの素晴らしい走りはどうでしょう。
3ヶ月で2000%ですが、64%のドローダウンもあり、このような利回りは理にかなっていると思います :)しかし、ReshetovのPHは確かにそうだ、主なものは良い予測因子を見つけることだ
で、こちらは3ヶ月で3000％、ドローダウンは55％と、ほぼ完璧な驚異的な運用です。
スパムではありません。
ずっと結果を待っていたんです。
そうでなければ、読む意味すらありません。
3ヶ月で2000%ですが、ドローダウンは64%で、このような利回りでは論理的です :)しかし、ReshetovのPHは確かにそうだ、主なものは良い予測因子を見つけることだ
3ヶ月で3000％、ドローダウンは55％と、ほぼ完璧な運用を実現しています。
オッケーです。デモはどうなっているんですか？
まだ載せていません、同じになります、テストは始値で 行うので、結果は非常に信頼性が高いのです。
私のアイデアをすべて実現したわけではなく、これらは中間的な選択肢です。
巨大な枝です。
どなたかヒントをください・・・。
いくつかの通貨ペアの動きのチャートを持っています。機械学習を使って、注文の開始・終了のパラメータ（ロット、方向）を選択 し、できるだけ頻繁に利益が出るようにするにはどうすればよいですか？
では、プログラムを鍛えるには何が必要なのでしょうか？
MT5からバーの履歴を取り出し、csvにエクスポートし、すべてのバーをプラス方向に取引するようにニューロニクスを訓練することができます。ロットは学習中は一定ですが、取引中に現在の残高に応じてExpert Advisor自身で決定するのがよいでしょう。
テスターでは、この時間枠で完璧なトレードをすることができます。しかし、新しいバーでは 失敗します。これは取引戦略ではなく、歴史への厳格なフィッティングである。
そして、それはM30やM15のような大きなタイムフレームにのみ適しています。小さいものだと、スプレッドが利益を全部食いつぶしてしまう。
欲しいですか？:)もしそうなら、それを行うためのモデルコードをここに追加します。ただし、ニューロンの学習を開始するためには、R (https://cran.r-project.org/bin/windows/base/) を設定する必要があります。
手っ取り早くやるなら、MT5からバーの履歴を取り出し、csvにエクスポートして、すべてのバーをプラス方向にトレードするようにニューロニックに教えればいい。トレーニングでのロットは一定で、取引中にExpert Advisorで現在の残高に応じて後で決定するのがよいでしょう。
テスターでは、その時間枠で完璧なトレードをすることができます。しかし、新しいバーでは、それは破綻してしまいます。トレーディング戦略ではなく、ストーリーに合わせた厳しいものです。
そして、それはM30やM15のような大きなタイムフレームにのみ適しています。小さいものだと、スプレッドが利益を全部食いつぶしてしまう。
欲しいですか？:) もしそうなら、ここにその方法のサンプルコードを追加しますが、ニューロンの学習を開始するためにR（https://cran.r-project.org/bin/windows/base/）を設定する必要があります。
それでも興味をそそられる。入力データを少し変えてみる。
後藤
手っ取り早くやるなら、MT5からバーの履歴を取り出し、csvにエクスポートして、すべてのバーをプラス方向にトレードするようにニューロニックに教えればいい。トレーニングでのロットは一定で、取引中にExpert Advisorで現在の残高に応じて後で決定するのがよいでしょう。
テスターでは、この時間枠で完璧なトレードをすることができます。しかし、新しいバーでは フロップが発生します。トレーディング戦略ではなく、ストーリーに合わせた厳しいものです。
そして、それはM30やM15のような大きなタイムフレームにのみ適しています。小さいものだと、スプレッドが利益を全部食いつぶしてしまう。
欲しいですか？:)もしそうなら、ここにその方法のサンプルコードを追加しますが、ニューロンのトレーニングを開始するためにR (https://cran.r-project.org/bin/windows/base/)を設定する必要があります。
Rと簡単なニューラルネットワークの学習方法について、例題を交えたちょっとしたマニュアルが欲しいのですが？
Rと簡単なニューラルネットワークの学習方法について、例を挙げて簡単なマニュアルをお願いしてもよろしいでしょうか？
R自体に例がある。確かに、私たちのテーマとは異なりますが、多くのことを説明してくれています。
でも、一般的にはSciLab（MathLabのアナログ）の方が好きです。ニューラルネットワークに関しては、3つのパッケージしかなく（Rは11）、劣りますが、ヘルプが充実していますし、SciLabが科学技術計算やリアルタイムモデリングにフォーカスしているのに対し、Rは方向性が違いますね。
両方使っていますが、SciLabの方が多いですね。お気軽にご参加ください。
R自体に例がある。確かに、私たちのテーマとは異なりますが、多くのことを説明してくれています。
でも、一般的にはSciLab（MathLabのアナログ）の方が好きです。ニューラルネットワークに関しては、3つのパッケージしかなく（Rは11）、劣りますが、ヘルプが充実していますし、SciLabが科学技術計算やリアルタイムモデリングにフォーカスしているのに対して、Rは方向性が違いますね。
両方使っていますが、SciLabの方が多いですね。お気軽にご参加ください。
SciLabとmt-checkを連携させることは可能ですか？