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 483

 
マキシム・ドミトリエフスキー

なるほど......だから、出力がクラス分けされる確率と、インクリメントの確率は関係ないんですね......ここも混乱する人がいて、初心者にはあいまいなところなんですが......。一方、確率を出力するニューラルネットワーク(例えばソフトマックス層)の場合、0.5以上の確率でクラスが決定されるのであれば、何のために確率が必要なのだろうか。そして、回帰モデルを使用して、出力値の正規化をすべて取り除くことができます...ところで、私は入力の正規化が不要なランダムフォレストを使用しています。

確率は、あなたの森のコードを見て、それはちょうどこのまたはそのクラスに投票した木の割合です。
 
ヴィザード_。

くそっ、ここに絵を描いているのに))))

x = インクリメント(最初の差分)
ターゲット = x > 0

target = f(x)
ターゲット = x > 0

lloss=0
probability=1


ええ、ありがとうございます。これで私の仮説が確かなものか反証されたのか、本当にわかりません。)

 
イワン・ネグレシュニー
確率、森のコードを見てください、あるクラスに投票した木の割合に過ぎません。

そういうことだ)

 
マキシム・ドミトリエフスキー

ええ、ありがとうございます。これで私の仮説が確かなものか反証されたのか、本当にわかりません。)


これを使って いたんです。

コードも理解できない

 
ヴィザード_。

48 parrallelは、私が見つけたものを見ました。覚えてない、使ったデータで有馬を倒して、また時間と曜日を 足しただけだ。

今は、今までのFXの習慣を捨てて、純粋なMOになるように実験中です。パターンを評価するための利益のチャートも、ワイプなどの指標もない。代わりにリグレッション(先の小節ごとの利益)、複雑なクロスバリデーション、特殊なパターンがあります。eurusd m5で10000バーの履歴でモデルを学習させ、約0.001のr^2、つまりほぼ52%の精度を得て、今後も劣化のない結果にとどめることができました。スプレッドがゼロなら、5桁の2ポイントでも利益が出そうだ。しかし、それだけでは十分ではありません。

また、ディーリングセンターがエキスパートアドバイザーの破壊に本気で取り組んでいる恐れが強く、この万能薬の探索全体が意味をなさない。あるディーリングハウスでは、すでに数年前から稼働中のEAを潰しており、数ヶ月間利益をもたらしているEAでも、1週間で全て残高が無くなっているところもあるそうです。今は変な業者が増えてきて、信頼できる儲かる業者が1社しか残っていないんです。困難な時代がやってくる。

 
Dr.トレーダー

また、ディーリングセンターが本気で働くEAを潰そうとしているのではないかとの懸念も強く、この万能薬探しは意味がない。もう数年前から動くEAを潰しているディーリングハウスがあるのですが、数ヶ月間利益をもたらしているEAでも、1週間で全て残高が無くなっています。今は変な業者が増えてきて、信頼できる儲かる業者は1社しか残っていない。困難な時代がやってくる。


これまでも、そしてこれからも、彼らは取引を台無しにし、マークする...システムがスリッページで打ち負かされないなら、彼らはピンを引く、それは何度も起こっている。

でも、交換があるんです。

 
Dr.トレーダー

今は、昔のFXの習慣を捨てて、純粋なMOに移行しようと実験中です。パターンを評価するための利益のチャートも、ワイプなどの指標もない。代わりにリグレッション(先の小節ごとの利益)、複雑なクロスバリデーション、特殊なパターンがあります。私はeurusd m5で10000本の履歴でモデルを学習させ、約0.001のr^2、つまりほぼ52%の精度を得ることができ、今後も劣化のない結果を維持することができました。スプレッドがゼロなら、5桁の2ポイントでも利益が出そうだ。しかし、それだけでは十分ではありません。

また、ディーリングセンターがエキスパートアドバイザーの破壊に本気で取り組んでいる恐れが強く、この万能薬の探索全体が意味をなさない。あるディーリングハウスでは、すでに数年前から稼働中のEAを潰しており、数ヶ月間利益をもたらしているEAでも、1週間で全て残高が無くなってしまっているところもあるそうです。今は変な業者が増えてきて、信頼できる儲かる業者は1社しか残っていない。これからが大変な時代です。

TSの実験までは至っていませんが、ランダムなサンプルに対する学習済みNSの結果は印象的でした。分類失敗率はわずか6%の-(0.1)です。以前、このスレッドで私は正確な数字を述べたと思います。

しかし、習得には時間がかかり、苦痛を伴います。中間チェック、調整を除いて、純粋な時間は23時間。3ヶ月の実務研修で十分であり、それ以上は確認しない。

イマイチ、MLPで十分です。

 
ユーリイ・アサウレンコ

TCの実験には至りませんでしたが、ランダムなサンプルに対する学習済みNSの結果は印象的です。分類失敗率はわずか6%-(0.1)。以前、このスレッドで正確な数字を出したと思います。

しかし、習得には時間がかかり、苦痛を伴います。中間チェック、調整を除いて純粋な時間は23時間です。3ヶ月の実務研修で十分であり、それ以上は確認しない。

イマイチ、MLPで十分です。


バックアップには何層/何神経細胞があるのですか? 古典的なNSは遅いので、足場に切り替えたのはそのためです

 
マキシム・ドミトリエフスキー

バックプロップ学習ですか? 何層/何ニューロンですか? 古典的なNSは遅いので、足場構築に切り替えたわけです。

51ニューロンConfiguration -15,20,15,10,5,1.はい、シミュレーテッドアニーリングによるBPトレーニングです。

先ほどから確実に結果が出ていますね。見たい人がいれば、繰り返し見ることができます。

一般的に、もし一度でも3ヶ月に訓練するために、その後23時間 - ロジック上の通常のTCとカブを掻くに比べて、ヤッホー。

また、私のパソコンは遅いので、最新のものであれば、少なくとも2倍は速くなるでしょう。

 

仕事が盛んなんですね...。よくやった!!!

Vizard、私に捧げるビデオに拍手喝采!!!!本当に何のためにあるのかわからないのですが、彼は最善を尽くしてくれているので、感謝してもしきれません :-)

MT5への変換の問題で戻ってきました。議題について2点質問させていただきます。

1.mt5で使用する場合は、このインジケーターを 参考にさせていただき、結果も見てみたいと思います。

2.隣接するすべての指標を更新した後に、その指標の計算を行うにはどうしたらよいですか?せめて計算を30秒遅らせるとか...。

このOnTimerの機能がよくわからない。

ありがとうございました。

ファイル:
NMT5.mq5  13 kb
理由: