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 501 1...494495496497498499500501502503504505506507508...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2017.10.04 10:38 #5001 サンサニッチ・フォメンコ 私の投稿から何も理解できなかったんですね。全くありません。そして、あなたがいるせいで支店が可哀想です。ああ、それなら外挿ができると主張する現場の同志を定義すべきですね :)) Maxim Dmitrievsky 2017.10.04 11:09 #5002 して います。実は、この問題提起は興味深いものなのです。 回帰y = f(x)の場合，forestは学習点がないところから「外挿」することができませんが，MLPでは 可能です。ただし，それも多項式回帰のスタイルで，せいぜい木からチャート定数を「よりきれいに」する程度です。 しかし、SansanychとLehaはある面では正しい。なぜなら、回帰y = f(x)は我々のトレーダーが必要とするものではない。xがNativityからの時間なら、我々はそのような関係に興味がないし、他の特徴の空間では、将来の時間の点は必ずしも我々の指標特徴の学習サンプルの外にあるわけではないからだ。 なぜ木の森が定数を出すのか、線形回帰も 明らかだが、なぜMLPが擬似多項式 回帰を出すのか、私は「見えない」透明性を追求しなければならない...。単純な例ですが、価格を予測し、不完全な価格区間で足場を学習させた場合、学習区間外の価格を予測する必要があるときに、それを予測することができなくなるのです。このような状況は特殊であり、適切なトレーニングを行うべきことは明らかです。あなたの写真に写っているのは、まさに私が言いたかったことです。 Maxim Dmitrievsky 2017.10.04 11:49 #5003 (見れないこぼしてどうする？ペイント )) Maxim Dmitrievsky 2017.10.04 11:51 #5004 よく考えていなかったのです。線形時間記号がないので、全く問題ありません。「トレーニング間隔外」は、非常に稀な異常値だけで、そこにあるはずのないもの、クソブラックスワンです :)あ、ターゲットインターバルだと思ってた...よく考えてない。 fxsaber 2017.10.04 12:26 #5005 このことについて、尊敬する支部の方々にお聞きしたいのですが 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 取引量の多い1000銘柄の気配値表。過去1年間のデータです。 fxsaber さん 2017.10.04 14:19 「ポータフルのリバランスをすれば、すべてうまくいく」というのは、多くの人が言うことで、元の価格系列の代わりに、SB（ランダムウォーク）をカウントシステムに滑り込ませるまでです。SBの後の大多数は、実データと全く同じ絵を見ることができます。しかし、リバランスについてのフレーズを言って同じ結論を出すことは、SBである以上、もはや不可能なのです。そして、「大丈夫だろう」は除外される。私が思うに、問題は、実際の価格データがSBとどの程度 違うのか、ということが重要なポイントになります。私の理解が正しければ、差が大きければ大きいほど、利益を絞り出すチャンスが増えるということです。その逆も然りで、「違いなし-利益なし」まで。 Андрей 2017.10.04 13:23 #5006 他の予測も同様 です。なぜMLPが擬似多項式 回帰をするのかが「わからない」。1つのニューロンがなぜ線形回帰を 行うのか、それが低レベルでどのように起こるのかを理解し、次に多ニューロンおよび多層セットでどのように非線形の変形が得られるのかを容易に理解することができます。また、Random ForestやKnnなどのカーネルツールは局所補間を行うだけで、他の投影では外挿かもしれませんが、RFは広い範囲で関数を構築（スイープ）しませんが、多層ペルセプトロンでは可能です。 Андрей 2017.10.04 13:27 #5007 fxsaber私が思うに、重要なのは、「実際の価格データはSBとどの程度 違うのか」ということです。私の理解が正しければ、差が大きければ大きいほど、利益を絞り出すチャンスが増えるということです。その逆も然りで、「違いなし-利益なし」まで。確かに違いはあるのですが、ほんのわずかな違いなので、目視では気づかないのです。しかも、その差額のほとんどは、すでに貿易コストに含まれている。 Дмитрий 2017.10.04 13:32 #5008 fxsaber このテーマについて、参加者の皆様にお伺いします。私が思うに、重要なのは、「実際の価格データはSBとどの程度 違うのか」ということです。私の理解が正しければ、差が大きければ大きいほど、利益を絞り出すチャンスが増えるということです。その逆も然りで、「違いなし-利益なし」まで。その違いは、価格系列に比較的大きな放出があることと、弱い「季節性」（時間帯／取引セッション、曜日など）があることである。まあ、あと「太い」テールも。 fxsaber 2017.10.04 13:34 #5009 ディミトリ その違いは、価格系列の放出が比較的大きいことと、弱い「季節性」（時間帯・取引セッション、曜日など）があることである。複数のSBを異なる間隔でつなぎ合わせて、同じ効果を得ることも可能です。まあ、あと「太い」テールも。SBを "シックテール "にする。 Дмитрий 2017.10.04 13:35 #5010 fxsaber複数のSBを間隔をあけて接着しても、同じ効果が得られます。シックテイル」SBを撮る。SBを価格帯の看板に合わせることは可能ですが、これだけ変身してしまうと、もはやSBとは言えません。何が言いたいのか？ 1...494495496497498499500501502503504505506507508...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
私の投稿から何も理解できなかったんですね。全くありません。
そして、あなたがいるせいで支店が可哀想です。
ああ、それなら外挿ができると主張する現場の同志を定義すべきですね :))
実は、この問題提起は興味深いものなのです。
回帰y = f(x)の場合，forestは学習点がないところから「外挿」することができませんが，MLPでは 可能です。ただし，それも多項式回帰のスタイルで，せいぜい木からチャート定数を「よりきれいに」する程度です。
しかし、SansanychとLehaはある面では正しい。なぜなら、回帰y = f(x)は我々のトレーダーが必要とするものではない。xがNativityからの時間なら、我々はそのような関係に興味がないし、他の特徴の空間では、将来の時間の点は必ずしも我々の指標特徴の学習サンプルの外にあるわけではないからだ。
なぜ木の森が定数を出すのか、線形回帰も 明らかだが、なぜMLPが擬似多項式 回帰を出すのか、私は「見えない」透明性を追求しなければならない...。
単純な例ですが、価格を予測し、不完全な価格区間で足場を学習させた場合、学習区間外の価格を予測する必要があるときに、それを予測することができなくなるのです。このような状況は特殊であり、適切なトレーニングを行うべきことは明らかです。
あなたの写真に写っているのは、まさに私が言いたかったことです。
こぼしてどうする？
ペイント ))
線形時間記号がないので、全く問題ありません。「トレーニング間隔外」は、非常に稀な異常値だけで、そこにあるはずのないもの、クソブラックスワンです :)
あ、ターゲットインターバルだと思ってた...よく考えてない。
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取引量の多い1000銘柄の気配値表。過去1年間のデータです。
fxsaber さん 2017.10.04 14:19
「ポータフルのリバランスをすれば、すべてうまくいく」というのは、多くの人が言うことで、元の価格系列の代わりに、SB（ランダムウォーク）をカウントシステムに滑り込ませるまでです。
SBの後の大多数は、実データと全く同じ絵を見ることができます。しかし、リバランスについてのフレーズを言って同じ結論を出すことは、SBである以上、もはや不可能なのです。そして、「大丈夫だろう」は除外される。
私が思うに、問題は、実際の価格データがSBとどの程度 違うのか、ということが重要なポイントになります。私の理解が正しければ、差が大きければ大きいほど、利益を絞り出すチャンスが増えるということです。その逆も然りで、「違いなし-利益なし」まで。
なぜMLPが擬似多項式 回帰をするのかが「わからない」。
1つのニューロンがなぜ線形回帰を 行うのか、それが低レベルでどのように起こるのかを理解し、次に多ニューロンおよび多層セットでどのように非線形の変形が得られるのかを容易に理解することができます。また、Random ForestやKnnなどのカーネルツールは局所補間を行うだけで、他の投影では外挿かもしれませんが、RFは広い範囲で関数を構築（スイープ）しませんが、多層ペルセプトロンでは可能です。
私が思うに、重要なのは、「実際の価格データはSBとどの程度 違うのか」ということです。私の理解が正しければ、差が大きければ大きいほど、利益を絞り出すチャンスが増えるということです。その逆も然りで、「違いなし-利益なし」まで。
確かに違いはあるのですが、ほんのわずかな違いなので、目視では気づかないのです。しかも、その差額のほとんどは、すでに貿易コストに含まれている。
このテーマについて、参加者の皆様にお伺いします。
私が思うに、重要なのは、「実際の価格データはSBとどの程度 違うのか」ということです。私の理解が正しければ、差が大きければ大きいほど、利益を絞り出すチャンスが増えるということです。その逆も然りで、「違いなし-利益なし」まで。
その違いは、価格系列に比較的大きな放出があることと、弱い「季節性」（時間帯／取引セッション、曜日など）があることである。
まあ、あと「太い」テールも。
その違いは、価格系列の放出が比較的大きいことと、弱い「季節性」（時間帯・取引セッション、曜日など）があることである。
複数のSBを異なる間隔でつなぎ合わせて、同じ効果を得ることも可能です。
まあ、あと「太い」テールも。
SBを "シックテール "にする。
複数のSBを間隔をあけて接着しても、同じ効果が得られます。
シックテイル」SBを撮る。
SBを価格帯の看板に合わせることは可能ですが、これだけ変身してしまうと、もはやSBとは言えません。
何が言いたいのか？