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 3351 1...334433453346334733483349335033513352335333543355335633573358...3399 新しいコメント Renat Akhtyamov 2023.12.17 17:27 #33501 Maxim Dmitrievsky #:ウォッカと鹿肉とキュウリの夕べに読む本。テーマを発展させ、異なるMOSH分野からのアプローチを頭の中でリンクさせようとしている。 医学のために。 グラフは2本の平行線の間を這う、 金融市場の比ではない。 --- 週末に勾配降下法をやってみた。 I.O.D.を使わなくてもすぐにできる。 つまり、極限に近づく： x0-x1 x0-x2 x0-x3 等々。 もちろん、それには何か意味がある。 Maxim Dmitrievsky 2023.12.18 06:54 #33502 Renat Akhtyamov #:薬のために。グラフが2本の平行線の間を這っているところ、金融市場の比ではない。---勾配降下は週末に吸われた。MoDなしでもすぐにできる。つまり、極値への近似値だ：x0-x1x0-x2x0-x3などもちろん、何かある。 それはバンチだ。自分のタスクに合わせるしかない。別の "洞察" の後のレナhttps://youtube.com/shorts/jQzdLnb9bnI?si=TvKoat4ArRONyjDP Evgeni Gavrilovi 2023.12.18 16:02 #33503 Maxim Dmitrievsky あなたは常に、価格増分には予測力がないと書いてきた。それでも、あなたは価格増分だけを使い続けている。なぜですか？） Renat Akhtyamov 2023.12.18 16:42 #33504 Evgeni Gavrilovi #:あなたは常に、価格増分には予測力がないと書いてきた。それでも、あなたは価格増分だけを使い続けている。なぜですか？） Price has to tell a story. Maxim Dmitrievsky 2023.12.18 17:20 #33505 Evgeni Gavrilovi #:あなたは常に、価格増分には予測力がないと書いてきた。それでも、あなたは価格増分だけを使い続けている。なぜですか？） 私が書いたのですか？どちらかというと反対派が書いたものだと思う。まあ、時系列だけを考えれば、特別な選択はない。私もある記事で分数増分について書いた。その方がもう少し情報を保持できるようだ。もし小細工なしで、増分だけを使ったトレーニングをするとしたら、新しいデータでの結果によると、分数微分が本当に少し勝っている。自動特徴生成の実験もしてみたが、何の成果も得られなかった。そして、問題はパーティショニングとS/N比にあり、特徴量を総当たりする以外の方法で解決しなければならないことに気づきました。当時はいろいろなクレイジーなアイデアがあった。そして、一般的にはそれが正しいことだと学んだんだ。）誰も教えてくれないし、達人もいない。頼る人もいない。まだMT5でニューラルネットワークを教えていた頃、私は実験をしていました。その後、MT5の環境ではMOの面で息苦しさを感じたので、パイソンにしました。 Evgeni Gavrilovi 2023.12.18 18:58 #33506 機械学習の専門家の皆さんには、私のデータでモデルをテストすることをお勧めします。 ユーロ・ドル為替レートを予測するための世界国債インデックス、時間枠15分。 https://drive.google.com/file/d/1W4TOLbZCTCs3hEvGvptGxvTE6_r2TrWW/view Renat Akhtyamov 2023.12.18 21:58 #33507 Maxim Dmitrievsky #: 私の最後の2つの記事は、単純なレベルで、ニュアンス抜きで、これらのアプローチのすべてをほとんど説明している。記述されていないが、それに近いと言っておこう。私は今、彼らが研究したことの詳細を確認している。例えば、帰納的適合性と転帰的適合性は、各クラスラベルに対して別々に、1つまたは2つの分類子によってのみ異なる。後者の方が事後推定に優れている（正確である）。そして、私は帰納的な方法を使いました。もう1つは、より正確な推定のために、各サンプルを加えたり捨てたりしながらモデルを再トレーニングすることです。これは非常にコストがかかりますが、ある意味効率的です。しかし、シンプルで高速な分類器を使うこともできる。これは切り株のトレーニングの時にも書いた。 私の素晴らしさに対する拍手はないようだが...。 こんな感じか？ Maxim Dmitrievsky 2023.12.19 07:57 #33508 Renat Akhtyamov #:こんな感じか？ いや、MOとpythonを学ぶまでは、そのありがたみはわからないよ :) fxsaber 2023.12.19 18:26 #33509 ランダム ウォークだからである。 このようなやり方はすべきではない。 Forester 2023.12.19 19:23 #33510 SanSanychは、隣接するバー間の増分ではなく、0バーから計算された増分（累積増分と呼ぶことができます）を使用している可能性が高いです。 100本目のバーまでの累積増分は次のようになります：405,410,408pt、バーの増分は5,4,-2pt ... 累積トレンドは残りますが、バーの増分はほとんど見えません。まあ、記事のように混在している場合は、0近辺をさまようことになる。 ここでは、みんな0小節からの増分をカウントしていると思っていたのだが...。 1...334433453346334733483349335033513352335333543355335633573358...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
ウォッカと鹿肉とキュウリの夕べに読む本。
テーマを発展させ、異なるMOSH分野からのアプローチを頭の中でリンクさせようとしている。
医学のために。
グラフは2本の平行線の間を這う、
金融市場の比ではない。
---
週末に勾配降下法をやってみた。
I.O.D.を使わなくてもすぐにできる。
つまり、極限に近づく：
x0-x1
x0-x2
x0-x3
等々。
もちろん、それには何か意味がある。
薬のために。
グラフが2本の平行線の間を這っているところ、
金融市場の比ではない。
---
勾配降下は週末に吸われた。
MoDなしでもすぐにできる。
つまり、極値への近似値だ：
x0-x1
x0-x2
x0-x3
など
もちろん、何かある。
あなたは常に、価格増分には予測力がないと書いてきた。それでも、あなたは価格増分だけを使い続けている。なぜですか？）
あなたは常に、価格増分には予測力がないと書いてきた。それでも、あなたは価格増分だけを使い続けている。なぜですか？）
Price has to tell a story.
あなたは常に、価格増分には予測力がないと書いてきた。それでも、あなたは価格増分だけを使い続けている。なぜですか？）
機械学習の専門家の皆さんには、私のデータでモデルをテストすることをお勧めします。
ユーロ・ドル為替レートを予測するための世界国債インデックス、時間枠15分。
https://drive.google.com/file/d/1W4TOLbZCTCs3hEvGvptGxvTE6_r2TrWW/view
私の最後の2つの記事は、単純なレベルで、ニュアンス抜きで、これらのアプローチのすべてをほとんど説明している。記述されていないが、それに近いと言っておこう。私は今、彼らが研究したことの詳細を確認している。例えば、帰納的適合性と転帰的適合性は、各クラスラベルに対して別々に、1つまたは2つの分類子によってのみ異なる。後者の方が事後推定に優れている（正確である）。そして、私は帰納的な方法を使いました。もう1つは、より正確な推定のために、各サンプルを加えたり捨てたりしながらモデルを再トレーニングすることです。これは非常にコストがかかりますが、ある意味効率的です。しかし、シンプルで高速な分類器を使うこともできる。これは切り株のトレーニングの時にも書いた。
こんな感じか？
こんな感じか？
ランダム ウォークだからである。
このようなやり方はすべきではない。
100本目のバーまでの累積増分は次のようになります：405,410,408pt、バーの増分は5,4,-2pt ...
累積トレンドは残りますが、バーの増分はほとんど見えません。まあ、記事のように混在している場合は、0近辺をさまようことになる。
ここでは、みんな0小節からの増分をカウントしていると思っていたのだが...。