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 450 1...443444445446447448449450451452453454455456457...3399 新しいコメント Alexander Ivanov 2017.07.31 22:06 #4491 レシェトフが神に自己紹介したのか？ そうじゃなくて...最近、こんなことを書いていた...。冬... Vitaly Muzichenko 2017.07.31 22:12 #4492 アレクサンドル・イワノフ レシェトフが神に自己紹介したのか？ 私はしなかった...最近、こんなことを書いていた...。冬は...それが、どうなったのか知りたかったのです。 Alexander Ivanov 2017.07.31 22:15 #4493 世界の終わりが近づいている。そして、神様は自分のものを奪っていく...。そして、反キリストが現れる......。 Dr. Trader 2017.08.01 01:11 #4494 出力さ れます。うーん、故ユーリー・レシェトフ氏のソフトをお使いなのでしょうか？XGBはこのセットを1分間で65～67％の精度に研磨します。MLが1時間以上動いていると、何かおかしいと思うので、ニューラルネットワークには昔から好感を持っています。いいえ、ジュラのニューラルネットワークではありません。しかし、私は一度だけモデルを訓練するのではなく、予測変数の組み合わせやモデルのパラメータをいろいろと試してみるのです。出力は、各予測子やモデルパラメータの重要度に関する統計データであるべきで、すべてをフィッティングせずに学習できるようにします。 Dr. Trader 2017.08.01 05:43 #4495 今のところ、モデルのパラメータと予測変数の重みは完全とは言い難いので、将来的にはもっと良くなるはずです。トレーニング用にtrain.csvの10％（ランダム）を取りましたが、それ以外はかなり長い処理になります。 予測変数の重みは以下の通り。 0 0 3467.50163547078 0 0 184258.95892851 22315.6831463224 0.144079977475357 0 0 0.000324672622477092 39775.9969139879 6053.73861534689 0 0ゼロやそれに近いものはゴミで役に立たない、重みが高いほど予測因子が結果に与える影響が大きい。トレーニング時のlogloss (train.csvの10%の行) - 0.6895723、精度0.6402786テスト（test.csv全体）のLoglossは0.6928974、精度は0.6239073です。 学習例をもっと増やす必要があります。私が取った10%は非常に少なく、テストではloglossが著しく低下しました。例えばNumeraiの場合、最低でも50%の学習例が必要で、そうでないと新しいデータでの結果は全く意味がありません。 少なくとも50％以上の学習例を取らないと、新しいデータでの結果が全く良くならないんです。XGBはこのセットを1分間で65～67％の精度に研磨します。XGBに敬意を表し、有能な人の手にかかると、強いものになる。4時間で悪化した。FX、証券取引所、有料会員制など、どのようなデータですか？もし私が同じような予測因子を集めたとしたら、62％が現実的に利益をもたらすだろうか？ Maxim Dmitrievsky 2017.08.01 08:41 #4496 Dr.トレーダーそもそもどんなデータなんだ？FX、証券取引所、有料会員制？もし、私自身が同じような予測因子を集めた場合、62％が現実的に利益を生むのだろうか？この質問は、最初にするべきだと思います））データのソースを理解しないと、レベルが高くなります :)女の子と一緒に歩いていて、知り合いを通じて知り合いになり、夜が更ける頃に初めて-聞いて、あなたの名前は何ですか :)、彼女があなたは人生で良い反応をしている、あなたは遠くに行くだろう、と言うようなものです。 Vladimir Gribachev 2017.08.01 08:53 #4497 アレクサンドル・イワノフ レシェトフが神に自己紹介したのか？ 知らなかった...最近、こんなことを書いていた...。冬は...自分でもショック。安らかにお眠りください。 Alexander Ivanov 2017.08.01 08:54 #4498 ウラジーミル・グリバチョフ 自分でもショック。安らかにお眠りください。 彼の魂が安らかでありますように。 Maxim Dmitrievsky 2017.08.01 09:10 #4499 アレクサンドル・イワノフ 神よ、彼の魂をお慰めください。 私は彼の作品を読みましたが、型破りな考えを持つ非常に興味深い人物でした。私が再びこの話題を持ち出すまで、ミハイル以外、誰もあまり議論していなかったことに驚きさえしました。 toxic 2017.08.01 15:04 #4500 Dr.トレーダー トレーニング用には train.csvの 10%を使用。 学習用logloss（train.csvの10%の行） - 0.6895723、精度0.6402786 テスト（test.csv全体）のloglossは0.6928974、精度は0.6239073です。 学習例をもっと増やす必要があります。私が取った10%は非常に少なく、テストではloglossが著しく低下しました。 10％を取るしようとしなかったが、私は62％が良いと思う、私はテストで約66％を持っていた、ウィザードは、彼が67％を持っていたと述べた、もちろんトレーニングでサンプルlernaの100％で、。 例えば、Numeraiの場合、トレーニングサンプルの50％以上を取らないと、新しいデータでの結果は何も得られません。 正直言って全てが不明確、ゲージの良さが分からない、非常に霧がかかったような状態、トーナメントに答えを出す理由も不明、それによって予備ログロをカウントする理由も不明、1位だった人が突然0.7以上のログロで500位ラッシュ、全てランダム臭がする・・・。 XGBに敬意を払え、正しい使い方をすれば強いものになる。4時間で悪化したことがある。 特にC++で自分で作り直した時は強い。 そもそもどんなデータなんだ？ FX、証券取引所、有料会員制？もし私が同じような予測因子セットを自分で汲み上げるとしたら、62％が現実的に利益をもたらすだろうか？ データはすべて FORTSの Quickquick、Metatrader、そして http://www.investing.com などのウェブページから無料で解析したものです。秒単位で、どのようなパラメータでサインオフしていたようです。現実的な話ですが、適度なHFT（10秒～1分のポジション保有）を行うための取引インフラはQuickやPlazで行うべきで、これをゼロから行うとなると人海戦術になります。教授C++/Java/C#コーダー（ローカルであれば25〜50K$）、しかし、我々は世界のHFTの見通しは、すべての時間、特にウルトラ減少していることを考慮する必要があります、それは彼らが非常に厳しい資金組織によって独占されていると草の根トレーダーが利用できない、 我々は次の分を予測することに集中すべき、秒ではない、 これは夢の限界がある〜55％ であります。 1...443444445446447448449450451452453454455456457...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
そうじゃなくて...
レシェトフが神に自己紹介したのか？
私はしなかった...
それが、どうなったのか知りたかったのです。
うーん、故ユーリー・レシェトフ氏のソフトをお使いなのでしょうか？XGBはこのセットを1分間で65～67％の精度に研磨します。MLが1時間以上動いていると、何かおかしいと思うので、ニューラルネットワークには昔から好感を持っています。
いいえ、ジュラのニューラルネットワークではありません。しかし、私は一度だけモデルを訓練するのではなく、予測変数の組み合わせやモデルのパラメータをいろいろと試してみるのです。出力は、各予測子やモデルパラメータの重要度に関する統計データであるべきで、すべてをフィッティングせずに学習できるようにします。
今のところ、モデルのパラメータと予測変数の重みは完全とは言い難いので、将来的にはもっと良くなるはずです。
トレーニング用にtrain.csvの10％（ランダム）を取りましたが、それ以外はかなり長い処理になります。
予測変数の重みは以下の通り。
0
0
3467.50163547078
0
0
184258.95892851
22315.6831463224
0.144079977475357
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0.000324672622477092
39775.9969139879
6053.73861534689
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ゼロやそれに近いものはゴミで役に立たない、重みが高いほど予測因子が結果に与える影響が大きい。
トレーニング時のlogloss (train.csvの10%の行) - 0.6895723、精度0.6402786
テスト（test.csv全体）のLoglossは0.6928974、精度は0.6239073です。
学習例をもっと増やす必要があります。私が取った10%は非常に少なく、テストではloglossが著しく低下しました。例えばNumeraiの場合、最低でも50%の学習例が必要で、そうでないと新しいデータでの結果は全く意味がありません。
XGBはこのセットを1分間で65～67％の精度に研磨します。
XGBに敬意を表し、有能な人の手にかかると、強いものになる。4時間で悪化した。
FX、証券取引所、有料会員制など、どのようなデータですか？もし私が同じような予測因子を集めたとしたら、62％が現実的に利益をもたらすだろうか？
そもそもどんなデータなんだ？FX、証券取引所、有料会員制？もし、私自身が同じような予測因子を集めた場合、62％が現実的に利益を生むのだろうか？
この質問は、最初にするべきだと思います））データのソースを理解しないと、レベルが高くなります :)
女の子と一緒に歩いていて、知り合いを通じて知り合いになり、夜が更ける頃に初めて-聞いて、あなたの名前は何ですか :)、彼女があなたは人生で良い反応をしている、あなたは遠くに行くだろう、と言うようなものです。
レシェトフが神に自己紹介したのか？
知らなかった...
自分でもショック。
安らかにお眠りください。
自分でもショック。
安らかにお眠りください。
神よ、彼の魂をお慰めください。
トレーニング用には train.csvの 10%を使用。
学習用logloss（train.csvの10%の行） - 0.6895723、精度0.6402786
テスト（test.csv全体）のloglossは0.6928974、精度は0.6239073です。
学習例をもっと増やす必要があります。私が取った10%は非常に少なく、テストではloglossが著しく低下しました。
10％を取るしようとしなかったが、私は62％が良いと思う、私はテストで約66％を持っていた、ウィザードは、彼が67％を持っていたと述べた、もちろんトレーニングでサンプルlernaの100％で、。
例えば、Numeraiの場合、トレーニングサンプルの50％以上を取らないと、新しいデータでの結果は何も得られません。
正直言って全てが不明確、ゲージの良さが分からない、非常に霧がかかったような状態、トーナメントに答えを出す理由も不明、それによって予備ログロをカウントする理由も不明、1位だった人が突然0.7以上のログロで500位ラッシュ、全てランダム臭がする・・・。
XGBに敬意を払え、正しい使い方をすれば強いものになる。4時間で悪化したことがある。
特にC++で自分で作り直した時は強い。
そもそもどんなデータなんだ？ FX、証券取引所、有料会員制？もし私が同じような予測因子セットを自分で汲み上げるとしたら、62％が現実的に利益をもたらすだろうか？
データはすべて FORTSの Quickquick、Metatrader、そして http://www.investing.com などのウェブページから無料で解析したものです。秒単位で、どのようなパラメータでサインオフしていたようです。現実的な話ですが、適度なHFT（10秒～1分のポジション保有）を行うための取引インフラはQuickやPlazで行うべきで、これをゼロから行うとなると人海戦術になります。教授C++/Java/C#コーダー（ローカルであれば25〜50K$）、しかし、我々は世界のHFTの見通しは、すべての時間、特にウルトラ減少していることを考慮する必要があります、それは彼らが非常に厳しい資金組織によって独占されていると草の根トレーダーが利用できない、 我々は次の分を予測することに集中すべき、秒ではない、 これは夢の限界がある〜55％ であります。