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 445 1...438439440441442443444445446447448449450451452...3399 新しいコメント Vladimir Perervenko 2017.07.10 16:15 #4441 サンサニッチ・フォメンコ GARCHという非常に特殊なモデルをマスターしようとしています。元の系列を構成要素に分解し、その構成要素を別々にモデル化するところに魅力を感じます。そして、構成要素への分解は直感的で、モデルの再トレーニングに直結しています。私はモデルの再トレーニング機能にのみ興味があるので（TAでは再トレーニングされたExpert Advisorを最長6ヶ月のライフタイムで作成できます）、それがGARCHの選択の決め手となりました。NSでは、太いテールやキンクを許容するようなアプローチは意識していません...。NSモデルそのものは、本来のコタツの問題とは全く関係ないように思います。 GARCHでは、モデルをフィッティングしながら、そのモデルが将来学習データと全く同じ動きをするという根拠となるテストを実行することができます。今のところ、90％以上の確率でパラメータが変化するGARCHのあてはめ方がわからない。どのパッケージをお使いですか？fGarchをお使いでしょうか？頑張ってください。 СанСаныч Фоменко 2017.07.10 18:03 #4442 ウラジミール・ペレヴェンコどのパッケージをお使いですか？うまくいけばfGarch？頑張ってください。ラガーキー Forester 2017.07.10 18:04 #4443 NS、足場、その他MoD方式をご利用の皆様へ。 予想を受け取った後、どのように取引するのですか？ バリエーションがあります。 1) シグナルを受信し、オープンし、逆シグナルを待つ - すなわち、TPとSLなしで、回転前の取引です。 2) p. 1 + 反転（信号が反転せず、前の信号に続く場合 3）項目1＋TPとSL（TPとSLの選択方法-MTオプティマイザーを使うか、手動で行うか） 4）ポイント2＋TPとSL 5) ポイント＋トレーリングのいずれか、トレーリングには多くの種類がありますが、どれでしょうか？(MTオプティマイザーや手動で、どのようにtrailingパラメータを選択するのか）？他にバリエーションはありますか？ Yuriy Asaulenko 2017.07.10 18:24 #4444 エリブラリウスNS、足場、その他MO工法をご利用の皆様へ。 予想を受け取った後、どのように取引するのですか？ バリエーションがあります。 1) シグナルを受信し、オープンし、逆のシグナルを待つ - すなわち、TPとSLなしで、プレトレーディング。 2) P. 1 + シグナルが反転せず、追い風が吹いている場合の株数 3）ポイント1＋TPとSL（TPとSLの選択方法-MTオプティマイザーを使うか、手動で行うか） 4）ポイント2＋TPとSL 5) ポイント＋トレーリングのいずれか、トレーリングには多くの種類がありますが、どれでしょうか？(MTオプティマイザーや手動で、どのようにtrailingパラメータを選択するのか）？他の選択肢は？まだ、MOのシステムが動いていないことを先に断っておきますが）。しかし、思想は変わらず、私の論理に関するシステムと同様です。1.原則的に予測はしない。つまり、どこに、何が、本当に行くのか、思い込みは禁物です。相場の状況が統計的に特定の取引に適している場合にシグナルを受信する。もちろん、それが間違っている場合もあります。私のシステムでは、MOは論理に基づいたシステムを置き換えるのではなく、補完するものであるべきだという考え方があります。2.次に、通常のトランザクション対応です。簡単のために、トレーリングを考えてもよい。TPとSLはありません。インターネットが切断されるなど、不測の事態に備えた保護停止があります。他のトレーダーは違う方法をとっているかもしれません。意識していない。 Грааль 2017.07.11 00:08 #4445 elibrarius: NS、足場、その他MoD方式をご利用の皆様へ。 予想を受け取った後、どのように取引するのですか？ 2つのバリエーションがあります： 1）私たちはシグナルを取得し、オープン、逆のシグナルを待つ - すなわち、TPとSLなしで回転前の取引 2）ポイント1 + 追加、シグナルが逆でない場合、しかし以前のもの 3）ポイント1 + TPとSL、（どのようにあなたは、MTオプティマイザと手動または - TPとSLを選択します） 4）ポイント2 + TPとSL 5）ポイントのいずれか + 後尾、多くの種類の後続がありますそれはどののでしょう。(MTオプティマイザーを使うか、手動で選ぶか）。他にバリエーションはあるのでしょうか？私は、この予測を、ポートフォリオをどの程度、どの方向に維持するかの指標として利用しています。手動でトレード するならTP/CLを使いたい、ロボットは役に立たないし有害ですらある。 Dr. Trader 2017.07.11 00:22 #4446 エリブラリウスNS、足場、その他MO工法をご利用の皆様へ。 予想を受け取った後、どのように取引するのですか？ 1点目に取り組んでいます。 グレイルTP/CLは手動取引のためのもので、ロボットにとっては無意味であり、有害でさえあります。 TP/SLに苦労している、はっきりしない。もし、ほとんどすべての動作中のロボットを使って、テイクとストップを最適化し始めると、ロボットは新しいデータで損をし始めるのです。このような最適化は、特定のpipsのオーバーシュートや、二度と起こらない過去のドローダウンにつながり、ロボットはそれらを待ち受けることになるのです。 しかし、ロボットを最適化する前に、TPとSLの値をある程度一定にして、他のパラメータを最適化すれば、すべてがうまくいく可能性が高くなります。 とても不思議なことに、TP/SLを最適化する順番を最初と最後に変えるだけで、結果が全く違ってくるのです。 Maxim Dmitrievsky 2017.07.11 07:55 #4447 私はSL、固定、オプティマイザーを通してはいを使っています。もし私のトレードが15なら、テスターではもちろんオーバーフィットです。もし200以上でストップが25から40ポイント以内に最適化されているなら、オーバーフィットではなく、最適な値を探しているだけだと思います。狭いレンジでオプティマイザーも経由して、共通のトラリピ＋逆シグナルでのクローズ注文でテイクプロフィットとクローズ注文を配置しない。ポートフォリワイズだけならともかく、ストップがないとやっていけないのは同じです。何でも最適化できるので、TSの解数を限定し、きちんとしたテスト期間を設ければ、大きなフィッティングにはならない。TSがソリューションバリエーションに制限されないのであれば、当然スーパーフィッティングになります。最適化期間が長くなると、信号が平滑化され、あたかもノイズがひとりでに除去されるようになるが、ここでもNS（ネロンの数）に依存し、少なければ分類が荒くなり、システムは低姿勢になり、多ければオーバーフィットになるかもしれない。 СанСаныч Фоменко 2017.07.11 08:12 #4448 Dr.トレーダー 私のTP/SLはなんだか複雑で理解しがたいのです。もし、ほとんど全てのロボットを使って、テイクとストップの最適化を始めると、新しいデータでロボットは必死に損をし始めます。このような最適化は、特定のpipsのオーバーシュートや、二度と起こらない過去のドローダウンにつながり、ロボットはそれらを待ち受けることになるのです。 しかし、ロボットを最適化する前に、TPとSLの値をある程度一定にして、他のパラメータを最適化すれば、すべてがうまくいく可能性が高くなります。 とても不思議なことに、TP/SLを最適化する順番を最初と最後に変えるだけで、結果が全く違ってくるのです。ポジションのエントリーやエグジットは、フォレストやNS、あるいは単なるインジケーターの束など、適切な意思決定アルゴリズムによって処理されるべきものです。SLはポジションの問題とは全く関係ないはずです。SLはトレーディングシステムのパラメータではないので、最適化の対象にはなりません。SLはリスクマネジメントである。絶対にどんなポジション決定システムでも、残高の最大許容ドローダウンの決定が行われる。心理的なゆとりの問題、中古品のステータス（最後の、失うのが惜しくない...）です。フィギュアが決まって、それでおしまい。30％という数字は、信号で使われています。どこから来たのか？どこからともなく誰かが最適化したのでしょうか？アルゴリズムでドローダウン時にSL=30%に設定すれば、70%の資金保護になります。 Maxim Dmitrievsky 2017.07.11 08:20 #4449 サンサニッチ・フォメンコポジションのエントリーやエグジットは、フォレストやNS、あるいは単なるインジケーターの束など、適切な意思決定アルゴリズムによって処理されるべきものです。SLはポジションの問題とは全く関係ないはずです。SLはトレーディングシステムのパラメータではないので、最適化の対象にはなりません。SLはリスクマネジメントである。絶対にどんなポジション決定システムでも、残高の最大許容ドローダウンの決定が行われる。これは心理的なゆとりの問題で、中古品のステータス（最後の、失うのが惜しくない...）です。フィギュアが決まって、それでおしまい。30％という数字は、信号で使われています。どこから来たのか？どこからともなく誰かが最適化したのでしょうか？アルゴリズムでドローダウン時にSL=30%に設定すれば、70%の資金保護になります。 だから、意図的にTCバリアントのスペースを制限し、SLはシステムの一部であるだけでなく、そこに折りたたみまたは平均化されます。システムが1つの巨大なSLとストップを取るかもしれない一方で、あなたは多くの小さな負けトレードを行い、予想されるペイオフによって利益を得るかもしれませんが、ストップがないために利益を得られない場合、大きなミスバランスになります。どのようなシステムであっても、ストップによって制限されるエラーはあり、それ以外のものはありません。ここには心理学はないし、あってはならない。フォワードで再現可能なシステム特性があり、最小限の損失でシステムが停止したときの厳しい許容範囲があり、30％ではない。30%になったら、さようならです。私の場合、ドローダウンは10％が限界で、それ以上になると、ほとんどの場合、もう戻れないということになります。さらに、定期的に再トレーニングが必要なシステムの場合、つまり、長期間の安定性を予測することはできません。 Vizard_ 2017.07.11 09:26 #4450 Dr.トレーダー もし、ほとんど全てのロボットを使って、移動と停止を最適化し始めると、ロボットは新しいデータに対して必死に消耗し始める。 サンプル上のボラティリティ（取引間）を調整するだけです。今後、変更になった場合は、もちろんcpはp...予測モデルを作り、最適化の際にそれを考慮すると しかし、私たちには必要ありません。再投資によるロールオーバーがすべてです))))そして、報告者のFomenkoは、分散、異分散性などについて教えてくれるだろう))。http://radikal.ru/video/Eq6HXmqO3mH xv.mp4 -- Радикал-Видео radikal.ru Радикал-Фото - 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GARCHという非常に特殊なモデルをマスターしようとしています。元の系列を構成要素に分解し、その構成要素を別々にモデル化するところに魅力を感じます。そして、構成要素への分解は直感的で、モデルの再トレーニングに直結しています。私はモデルの再トレーニング機能にのみ興味があるので（TAでは再トレーニングされたExpert Advisorを最長6ヶ月のライフタイムで作成できます）、それがGARCHの選択の決め手となりました。
NSでは、太いテールやキンクを許容するようなアプローチは意識していません...。NSモデルそのものは、本来のコタツの問題とは全く関係ないように思います。
GARCHでは、モデルをフィッティングしながら、そのモデルが将来学習データと全く同じ動きをするという根拠となるテストを実行することができます。今のところ、90％以上の確率でパラメータが変化するGARCHのあてはめ方がわからない。
どのパッケージをお使いですか？fGarchをお使いでしょうか？
頑張ってください。
どのパッケージをお使いですか？うまくいけばfGarch？
頑張ってください。
ラガーキー
NS、足場、その他MoD方式をご利用の皆様へ。
予想を受け取った後、どのように取引するのですか？
バリエーションがあります。
1) シグナルを受信し、オープンし、逆シグナルを待つ - すなわち、TPとSLなしで、回転前の取引です。
2) p. 1 + 反転（信号が反転せず、前の信号に続く場合
3）項目1＋TPとSL（TPとSLの選択方法-MTオプティマイザーを使うか、手動で行うか）
4）ポイント2＋TPとSL
5) ポイント＋トレーリングのいずれか、トレーリングには多くの種類がありますが、どれでしょうか？(MTオプティマイザーや手動で、どのようにtrailingパラメータを選択するのか）？
他にバリエーションはありますか？
NS、足場、その他MO工法をご利用の皆様へ。
予想を受け取った後、どのように取引するのですか？
バリエーションがあります。
1) シグナルを受信し、オープンし、逆のシグナルを待つ - すなわち、TPとSLなしで、プレトレーディング。
2) P. 1 + シグナルが反転せず、追い風が吹いている場合の株数
3）ポイント1＋TPとSL（TPとSLの選択方法-MTオプティマイザーを使うか、手動で行うか）
4）ポイント2＋TPとSL
5) ポイント＋トレーリングのいずれか、トレーリングには多くの種類がありますが、どれでしょうか？(MTオプティマイザーや手動で、どのようにtrailingパラメータを選択するのか）？
他の選択肢は？
まだ、MOのシステムが動いていないことを先に断っておきますが）。しかし、思想は変わらず、私の論理に関するシステムと同様です。
1.原則的に予測はしない。つまり、どこに、何が、本当に行くのか、思い込みは禁物です。相場の状況が統計的に特定の取引に適している場合にシグナルを受信する。もちろん、それが間違っている場合もあります。私のシステムでは、MOは論理に基づいたシステムを置き換えるのではなく、補完するものであるべきだという考え方があります。
2.次に、通常のトランザクション対応です。簡単のために、トレーリングを考えてもよい。TPとSLはありません。インターネットが切断されるなど、不測の事態に備えた保護停止があります。
他のトレーダーは違う方法をとっているかもしれません。意識していない。
NS、足場、その他MoD方式をご利用の皆様へ。
予想を受け取った後、どのように取引するのですか？
2つのバリエーションがあります：
1）私たちはシグナルを取得し、オープン、逆のシグナルを待つ - すなわち、TPとSLなしで回転前の取引
2）ポイント1 + 追加、シグナルが逆でない場合、しかし以前のもの
3）ポイント1 + TPとSL、（どのようにあなたは、MTオプティマイザと手動または - TPとSLを選択します）
4）ポイント2 + TPとSL
5）ポイントのいずれか + 後尾、多くの種類の後続がありますそれはどののでしょう。(MTオプティマイザーを使うか、手動で選ぶか）。
他にバリエーションはあるのでしょうか？
私は、この予測を、ポートフォリオをどの程度、どの方向に維持するかの指標として利用しています。手動でトレード するならTP/CLを使いたい、ロボットは役に立たないし有害ですらある。
NS、足場、その他MO工法をご利用の皆様へ。
予想を受け取った後、どのように取引するのですか？
TP/CLは手動取引のためのもので、ロボットにとっては無意味であり、有害でさえあります。
しかし、ロボットを最適化する前に、TPとSLの値をある程度一定にして、他のパラメータを最適化すれば、すべてがうまくいく可能性が高くなります。
とても不思議なことに、TP/SLを最適化する順番を最初と最後に変えるだけで、結果が全く違ってくるのです。
私はSL、固定、オプティマイザーを通してはいを使っています。もし私のトレードが15なら、テスターではもちろんオーバーフィットです。もし200以上でストップが25から40ポイント以内に最適化されているなら、オーバーフィットではなく、最適な値を探しているだけだと思います。狭いレンジでオプティマイザーも経由して、共通のトラリピ＋逆シグナルでのクローズ注文でテイクプロフィットとクローズ注文を配置しない。ポートフォリワイズだけならともかく、ストップがないとやっていけないのは同じです。何でも最適化できるので、TSの解数を限定し、きちんとしたテスト期間を設ければ、大きなフィッティングにはならない。TSがソリューションバリエーションに制限されないのであれば、当然スーパーフィッティングになります。最適化期間が長くなると、信号が平滑化され、あたかもノイズがひとりでに除去されるようになるが、ここでもNS（ネロンの数）に依存し、少なければ分類が荒くなり、システムは低姿勢になり、多ければオーバーフィットになるかもしれない。
私のTP/SLはなんだか複雑で理解しがたいのです。もし、ほとんど全てのロボットを使って、テイクとストップの最適化を始めると、新しいデータでロボットは必死に損をし始めます。このような最適化は、特定のpipsのオーバーシュートや、二度と起こらない過去のドローダウンにつながり、ロボットはそれらを待ち受けることになるのです。しかし、ロボットを最適化する前に、TPとSLの値をある程度一定にして、他のパラメータを最適化すれば、すべてがうまくいく可能性が高くなります。
とても不思議なことに、TP/SLを最適化する順番を最初と最後に変えるだけで、結果が全く違ってくるのです。
ポジションのエントリーやエグジットは、フォレストやNS、あるいは単なるインジケーターの束など、適切な意思決定アルゴリズムによって処理されるべきものです。
SLはポジションの問題とは全く関係ないはずです。SLはトレーディングシステムのパラメータではないので、最適化の対象にはなりません。
SLはリスクマネジメントである。絶対にどんなポジション決定システムでも、残高の最大許容ドローダウンの決定が行われる。心理的なゆとりの問題、中古品のステータス（最後の、失うのが惜しくない...）です。フィギュアが決まって、それでおしまい。30％という数字は、信号で使われています。どこから来たのか？どこからともなく誰かが最適化したのでしょうか？アルゴリズムでドローダウン時にSL=30%に設定すれば、70%の資金保護になります。
ポジションのエントリーやエグジットは、フォレストやNS、あるいは単なるインジケーターの束など、適切な意思決定アルゴリズムによって処理されるべきものです。
SLはポジションの問題とは全く関係ないはずです。SLはトレーディングシステムのパラメータではないので、最適化の対象にはなりません。
SLはリスクマネジメントである。絶対にどんなポジション決定システムでも、残高の最大許容ドローダウンの決定が行われる。これは心理的なゆとりの問題で、中古品のステータス（最後の、失うのが惜しくない...）です。フィギュアが決まって、それでおしまい。30％という数字は、信号で使われています。どこから来たのか？どこからともなく誰かが最適化したのでしょうか？アルゴリズムでドローダウン時にSL=30%に設定すれば、70%の資金保護になります。
だから、意図的にTCバリアントのスペースを制限し、SLはシステムの一部であるだけでなく、そこに折りたたみまたは平均化されます。システムが1つの巨大なSLとストップを取るかもしれない一方で、あなたは多くの小さな負けトレードを行い、予想されるペイオフによって利益を得るかもしれませんが、ストップがないために利益を得られない場合、大きなミスバランスになります。
どのようなシステムであっても、ストップによって制限されるエラーはあり、それ以外のものはありません。
ここには心理学はないし、あってはならない。フォワードで再現可能なシステム特性があり、最小限の損失でシステムが停止したときの厳しい許容範囲があり、30％ではない。30%になったら、さようならです。私の場合、ドローダウンは10％が限界で、それ以上になると、ほとんどの場合、もう戻れないということになります。さらに、定期的に再トレーニングが必要なシステムの場合、つまり、長期間の安定性を予測することはできません。
もし、ほとんど全てのロボットを使って、移動と停止を最適化し始めると、ロボットは新しいデータに対して必死に消耗し始める。
サンプル上のボラティリティ（取引間）を調整するだけです。今後、変更になった場合は、もちろんcpはp...予測モデルを作り、最適化の際にそれを考慮すると
しかし、私たちには必要ありません。再投資によるロールオーバーがすべてです))))そして、報告者のFomenkoは、分散、異分散性などについて教えてくれるだろう))。
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