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 331 1...324325326327328329330331332333334335336337338...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2017.05.08 21:10 #3301 ユーリイ・アサウレンコ手書き文字認識は、数層で構成される単純なニューロンだとしましょう。ウェブ上にコピーもあり、トレーニングや結果のデモもあります。そして、人は驚くような大衆の前で学ぶのである）。相場パターンについては、1mに取り組むのであれば、学習用の履歴は2～3週間あれば十分だと思います。まあ、学ぶといっても、たとえば2、3日なら問題ないでしょう。一般に、私はあなた（Reshetov）のシステムと似たような問題を、正直なニューロンについて解き、そこから何を得るかを見ようと思っています。 まあ、テキストには畳み込み式のものを使うので、すぐに学習させることができますね、はい。 Yuriy Asaulenko 2017.05.08 21:15 #3302 マキシム・ドミトリエフスキー まあ、折りたたみ式のテキストを使う分には、すぐに鍛えられますね、はい。手書き文字認識はパターン認識とどう違うのですか？イマイチ、ニュアンスだけですが。手書きのコピーにあったものは見向きもされなかったようで、平易なコードになっていますね。まず、コンボリューション（畳み込み）なしでやってみよう。 Maxim Dmitrievsky 2017.05.08 21:20 #3303 ユーリイ・アサウレンコ手書き文字認識はパターン認識とどう違うのですか？イマイチ、ニュアンスだけですが。手始めに、コンボリューションなしでやってみよう）。 第一近似値では、パターンは非常に似ていても、その連続性が大幅に異なってしまうのは、最初に小さなズレがあって、最後に違う方向へ進むということが十分に考えられるからです......困ったものですね。文字には一定のイメージがあり、グリッドで見分けがつきますが、これらの特徴が最小限でも重要だとすれば、パターンはどうでしょう。しかし、いずれにせよ、理論的に考えるのではなく、実際にやってみることが大切です :)私はつい最近、パターンに基づくシステムを書いていたのですが、相関が非常に近似した類似性を与えるという事実に引っかかりました。結局、たとえパターンが一般的に似ていたとしても、小さな違いは考慮されず、しばしばそれが大きくなってさらなる結果を左右します（時にはその反対さえあります）。 Yuriy Asaulenko 2017.05.08 21:23 #3304 マキシム・ドミトリエフスキー ...しかし、いずれにせよ、理論的に考えるのではなく、やってみることです :)理論武装も必要です。そうでなければ、間違いなく何もできない）。もちろん、パターンにはさまざまな拡張性がありますが、ニューロニックはエラーのない解を必要としませんし、ロジックに基づくシステムも同様です。ZZY Patterns for neuronicsは用語です。市場で使われているのとは少し違う意味合いです。Bishop C.M. Neural networks for pattern recognition（ビショップ・C.M.パターン認識のためのニューラルネットワーク）という本があります。 Maxim Dmitrievsky 2017.05.08 21:29 #3305 ユーリイ・アサウレンコ理論武装も必要です。そうでなければ、間違いなく何もできない）。もちろん、パターンにはさまざまなフォローが必要ですが、ニューロニクスには、ロジックに基づいたシステムと同様に、絶対的な解答は必要ありません。 相関がなくても可能です．スケーリングされたパターンを重ね合わせて，残差を見て，それを使って何かをする...あるいは，何らかの形で行列演算をする...．） Renat Akhtyamov 2017.05.08 21:30 #3306 マキシム・ドミトリエフスキー では、通貨の蛇はトンネルを出て、もう存在しないのですね。もし、クラスターインジケーター（通貨の強さのようなもの）のことでしたら、近々グリッドを追加する予定です :)おっとっと、おっとっと。テスターでかなりいい結果が出たところですね。デモでの取引に収束するのでしょうか？もしかして、本当にこの話題に凝る意味がないのでは？ Yuriy Asaulenko 2017.05.08 21:35 #3307 マキシム・ドミトリエフスキー 相関がなくても、スケーリングされたパターンを重ね合わせ、残差を見て、何かすることは可能です...あるいは、行列演算を通して...でも、わかりません :) 価格系列だけでなく、予測値も入力に与えることで、画像に含めることができます。あなたの場合、価格系列がなくてもRSIです。 Maxim Dmitrievsky 2017.05.08 21:42 #3308 レナト・アフティアモフおっとっと、おっとっと。テスターでかなりいい結果が出たところですね。デモでの取引に収束するのでしょうか？もしかしたら、これ以上は本当に必要ないのかも？ これはほんの始まりに過ぎません :) 私の計画ではもっと複雑なシステムがあります、私の目的のためにネットを拾ったところです、このRNNで今は十分です、見てみましょう。理想は - NSがどのようにhft取引に使われるかを理解し、徐々に小さな時間スケールに移行すること。 Renat Akhtyamov 2017.05.08 21:48 #3309 マキシム・ドミトリエフスキー 私の計画では、もっと複雑なシステムを考えています。私のニーズに合ったネットワークをピックアップしたところです。今のところRNNで十分です。RNNをhftトレードに使うにはどうしたらいいか、徐々に小さいタイムフレームに移行していこうと考えているところです。を待つ。手始めに理解するために、デモには何が入っているのですか？そして、リアルのセントを見ます。そして、それができて初めて、前を向くことができるのです。純粋に私の意見ですが...。 Maxim Dmitrievsky 2017.05.08 21:54 #3310 どうすればいいのかわからない、どう反応すればいいのか、どうすればいいのか知りたい。を待つ。手始めに理解するために、デモには何が入っているのですか？そして、リアルのセントを見ます。そして、その後に初めて前を向くことができるのです。これは私の個人的な意見です。 デモを残しておけばよかった。1日だけ試してみて、今日新しいバージョンをインストールしたところです。 原始的なボットで、いろいろなことを考慮していませんが、稼ぐことはできます。 今後の研究のための準備です。 経験上、普通のシステムは今回のように2日では作れません:) 1...324325326327328329330331332333334335336337338...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
手書き文字認識は、数層で構成される単純なニューロンだとしましょう。ウェブ上にコピーもあり、トレーニングや結果のデモもあります。そして、人は驚くような大衆の前で学ぶのである）。
相場パターンについては、1mに取り組むのであれば、学習用の履歴は2～3週間あれば十分だと思います。まあ、学ぶといっても、たとえば2、3日なら問題ないでしょう。
一般に、私はあなた（Reshetov）のシステムと似たような問題を、正直なニューロンについて解き、そこから何を得るかを見ようと思っています。
まあ、テキストには畳み込み式のものを使うので、すぐに学習させることができますね、はい。
まあ、折りたたみ式のテキストを使う分には、すぐに鍛えられますね、はい。
手書き文字認識はパターン認識とどう違うのですか？イマイチ、ニュアンスだけですが。
手書きのコピーにあったものは見向きもされなかったようで、平易なコードになっていますね。まず、コンボリューション（畳み込み）なしでやってみよう。
手書き文字認識はパターン認識とどう違うのですか？イマイチ、ニュアンスだけですが。
手始めに、コンボリューションなしでやってみよう）。
第一近似値では、パターンは非常に似ていても、その連続性が大幅に異なってしまうのは、最初に小さなズレがあって、最後に違う方向へ進むということが十分に考えられるからです......困ったものですね。文字には一定のイメージがあり、グリッドで見分けがつきますが、これらの特徴が最小限でも重要だとすれば、パターンはどうでしょう。しかし、いずれにせよ、理論的に考えるのではなく、実際にやってみることが大切です :)
私はつい最近、パターンに基づくシステムを書いていたのですが、相関が非常に近似した類似性を与えるという事実に引っかかりました。結局、たとえパターンが一般的に似ていたとしても、小さな違いは考慮されず、しばしばそれが大きくなってさらなる結果を左右します（時にはその反対さえあります）。
...しかし、いずれにせよ、理論的に考えるのではなく、やってみることです :)
理論武装も必要です。そうでなければ、間違いなく何もできない）。
もちろん、パターンにはさまざまな拡張性がありますが、ニューロニックはエラーのない解を必要としませんし、ロジックに基づくシステムも同様です。
ZZY Patterns for neuronicsは用語です。市場で使われているのとは少し違う意味合いです。Bishop C.M. Neural networks for pattern recognition（ビショップ・C.M.パターン認識のためのニューラルネットワーク）という本があります。
理論武装も必要です。そうでなければ、間違いなく何もできない）。
もちろん、パターンにはさまざまなフォローが必要ですが、ニューロニクスには、ロジックに基づいたシステムと同様に、絶対的な解答は必要ありません。
相関がなくても可能です．スケーリングされたパターンを重ね合わせて，残差を見て，それを使って何かをする...あるいは，何らかの形で行列演算をする...．）
では、通貨の蛇はトンネルを出て、もう存在しないのですね。
もし、クラスターインジケーター（通貨の強さのようなもの）のことでしたら、近々グリッドを追加する予定です :)
おっとっと、おっとっと。
テスターでかなりいい結果が出たところですね。
デモでの取引に収束するのでしょうか？
もしかして、本当にこの話題に凝る意味がないのでは？
相関がなくても、スケーリングされたパターンを重ね合わせ、残差を見て、何かすることは可能です...あるいは、行列演算を通して...でも、わかりません :)
おっとっと、おっとっと。
テスターでかなりいい結果が出たところですね。
デモでの取引に収束するのでしょうか？
もしかしたら、これ以上は本当に必要ないのかも？
これはほんの始まりに過ぎません :) 私の計画ではもっと複雑なシステムがあります、私の目的のためにネットを拾ったところです、このRNNで今は十分です、見てみましょう。
理想は - NSがどのようにhft取引に使われるかを理解し、徐々に小さな時間スケールに移行すること。
私の計画では、もっと複雑なシステムを考えています。私のニーズに合ったネットワークをピックアップしたところです。今のところRNNで十分です。
RNNをhftトレードに使うにはどうしたらいいか、徐々に小さいタイムフレームに移行していこうと考えているところです。
を待つ。手始めに理解するために、デモには何が入っているのですか？
そして、リアルのセントを見ます。
そして、それができて初めて、前を向くことができるのです。
純粋に私の意見ですが...。
を待つ。手始めに理解するために、デモには何が入っているのですか？
そして、リアルのセントを見ます。
そして、その後に初めて前を向くことができるのです。
これは私の個人的な意見です。
デモを残しておけばよかった。1日だけ試してみて、今日新しいバージョンをインストールしたところです。 原始的なボットで、いろいろなことを考慮していませんが、稼ぐことはできます。 今後の研究のための準備です。 経験上、普通のシステムは今回のように2日では作れません:)