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 389 1...382383384385386387388389390391392393394395396...3399 新しいコメント Ivan Negreshniy 2017.06.09 19:58 #3881 ヴァシリー・ペレペルキン 機械を鍛えるより、まず鉄の神経と上層部のコネクションがないと、儲かる商売はできない。でも、それはタフで残忍な男の道であって、謙虚なインテリの道もあるはず......。 トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム コンピュータ学習：理論と実践（トレーディングだけでなく） サンサンチ・フォメンコ さん 2017.06.09 15:17 いいえ、もちろんそんなことはありません。何かの未来のために、安心感を得るのに忙しい。 Mihail Marchukajtes 2017.06.10 05:44 #3882 みなさん、こんにちは!!!!スレッドが生きているのが嬉しいので、一般の方に質問させてください。学習用のデータセットがあるのですが、残念ながら大きくなりすぎて学習に時間がかかりすぎています。誰か自作でモデルを作って、一緒に見てくれないかなぁ～！！！？ ファイル: BuySell.txt 368 kb Maxim Dmitrievsky 2017.06.10 05:52 #3883 ミハイル・マルキュカイツ みなさん、こんにちは!!!!嬉しいことに、このスレッドが枯渇せず、まだ健在なので、ユーザーに質問させてください。学習用のデータセットを持っているのですが、残念ながら大きくなりすぎて学習に時間がかかりすぎています。誰か自作でモデルを作って、一緒に見てくれないかなぁ～！！！？ 模型を作るためのセットの投げ方は決まっているのでしょうか？:)検証にはazure machine learning studioを使うと、クラウドでサクサク読めますよ。時間があれば、後で模型を作ってお見せしますよ。原則的に、詳細なヘルプとサンプルがあり、プログラミングなしで簡単にすべてを行うことができます。そして、学習させたモデルをクラウドにマウントし、その結果をWebrequest経由でbotで取得します。https://azure.microsoft.com/ru-ru/services/machine-learning/ Mihail Marchukajtes 2017.06.10 07:12 #3884 マキシム・ドミトリエフスキー モデルの作り方は決まっているのでしょうか？:)検証にはazure machine learning studioを使うと、クラウドでサクサク読めますよ。時間があれば、後で模型を作ってお見せしますよ。原則的に、詳細なヘルプと例があり、すべてがプログラミングなしで簡単に行えます。そして、学習させたモデルをクラウド上で構築し、その結果をWebリクエストでボットに取得させます。https://azure.microsoft.com/ru-ru/services/machine-learning/ 今度は私が考えてみます。 Maxim Dmitrievsky 2017.06.10 07:20 #3885 ミハイル・マルキュカイツ これから考えてみます。 もうやってますので、後日報告します)ただ、スタジオの場合は「;」ではなく「,」という区切り文字でセットを作らないと、カラムが正しく定義されないので注意が必要ですロシア語の例文付きマニュアルが充実していますクラシファイヤーReshetovのために元々用意されていたセット？ところで、OpenClのためにmql5で書き直した方がいいのでは？ Dr. Trader 2017.06.10 07:50 #3886 ミハイル・マルキュカイツ 誰か自作でモデルを作ってくれないかな！！！そして、一緒に見てみよう。 予測変数とターゲットが一致せず、モデルのトレーニングができないのですが。 Maxim Dmitrievsky 2017.06.10 07:52 #3887 blue decision trees, red Boosted decision trees, 2モデル比較, training/test sampling 7525 Maxim Dmitrievsky 2017.06.10 07:58 #3888 あとは実験をスタジオにアップロードして遊ぶだけ https://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/BuySell-created-on-10-06-2017学習モデルを変更したり、ニューラルネットワークなどの他のブロックに置き換えたり、特徴量フィルタや特徴量に対する変換を行ったり、などなど。決定木は正規化しなくても動作するので、ニューラルネットワークの場合は正規化も行う必要がある BuySell created on 10.06.2017 max Dmitrievskygallery.cortanaintelligence.com Tags: Just checking features and evaluate 2 models Mihail Marchukajtes 2017.06.10 08:12 #3889 Dr.トレーダー モデルのトレーニングができない、予測因子とターゲットが合わない。 要は分類作業なのですが...。 Mihail Marchukajtes 2017.06.10 08:24 #3890 マキシム・ドミトリエフスキーあとは実験をスタジオにアップロードして遊ぶだけ https://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/BuySell-created-on-10-06-2017学習モデルを変更したり、他のブロック（例えばニューロネット）を代用したり、特徴フィルタや特徴量に対する変換を行ったりするだけでよい。決定木は正規化しなくても動作するので、ニューラルネットワークの場合は正規化も必要です 実験はいいが、その結果をMTにどう生かすか？モデルをアンロードしてインジケータに入れれば、サンプル外領域での動作を確認できるのですが......？ 1...382383384385386387388389390391392393394395396...3399 新しいコメント 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
機械を鍛えるより、まず鉄の神経と上層部のコネクションがないと、儲かる商売はできない。
でも、それはタフで残忍な男の道であって、謙虚なインテリの道もあるはず......。
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サンサンチ・フォメンコ さん 2017.06.09 15:17
いいえ、もちろんそんなことはありません。
何かの未来のために、安心感を得るのに忙しい。
みなさん、こんにちは!!!!嬉しいことに、このスレッドが枯渇せず、まだ健在なので、ユーザーに質問させてください。学習用のデータセットを持っているのですが、残念ながら大きくなりすぎて学習に時間がかかりすぎています。誰か自作でモデルを作って、一緒に見てくれないかなぁ～！！！？
模型を作るためのセットの投げ方は決まっているのでしょうか？:)検証にはazure machine learning studioを使うと、クラウドでサクサク読めますよ。
時間があれば、後で模型を作ってお見せしますよ。原則的に、詳細なヘルプとサンプルがあり、プログラミングなしで簡単にすべてを行うことができます。
そして、学習させたモデルをクラウドにマウントし、その結果をWebrequest経由でbotで取得します。
https://azure.microsoft.com/ru-ru/services/machine-learning/
モデルの作り方は決まっているのでしょうか？:)検証にはazure machine learning studioを使うと、クラウドでサクサク読めますよ。
時間があれば、後で模型を作ってお見せしますよ。原則的に、詳細なヘルプと例があり、すべてがプログラミングなしで簡単に行えます。
そして、学習させたモデルをクラウド上で構築し、その結果をWebリクエストでボットに取得させます。
https://azure.microsoft.com/ru-ru/services/machine-learning/
今度は私が考えてみます。
これから考えてみます。
もうやってますので、後日報告します)ただ、スタジオの場合は「;」ではなく「,」という区切り文字でセットを作らないと、カラムが正しく定義されないので注意が必要です
ロシア語の例文付きマニュアルが充実しています
クラシファイヤーReshetovのために元々用意されていたセット？ところで、OpenClのためにmql5で書き直した方がいいのでは？
誰か自作でモデルを作ってくれないかな！！！そして、一緒に見てみよう。
blue decision trees, red Boosted decision trees, 2モデル比較, training/test sampling 7525
あとは実験をスタジオにアップロードして遊ぶだけ https://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/BuySell-created-on-10-06-2017
学習モデルを変更したり、ニューラルネットワークなどの他のブロックに置き換えたり、特徴量フィルタや特徴量に対する変換を行ったり、などなど。
決定木は正規化しなくても動作するので、ニューラルネットワークの場合は正規化も行う必要がある
モデルのトレーニングができない、予測因子とターゲットが合わない。
あとは実験をスタジオにアップロードして遊ぶだけ https://gallery.cortanaintelligence.com/Experiment/BuySell-created-on-10-06-2017
学習モデルを変更したり、他のブロック（例えばニューロネット）を代用したり、特徴フィルタや特徴量に対する変換を行ったりするだけでよい。
決定木は正規化しなくても動作するので、ニューラルネットワークの場合は正規化も必要です
実験はいいが、その結果をMTにどう生かすか？モデルをアンロードしてインジケータに入れれば、サンプル外領域での動作を確認できるのですが......？