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 508 1...501502503504505506507508509510511512513514515...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2017.10.11 19:34 #5071 まさかね。私はあなたがあまりにも多くを理想化し、何らかの理由で何が合う "すべてのトレーダー "に一般化しようとしていると思う、ちょうどいくつかの種類の教祖のように、あなたは花婿のように、取引のコースを販売していないのですか？(なんちゃって） 期待される利益を考えると、リスク（ロット）には最適なものがあります。それは心理学に依存するものではなく、「誰に何が効くか」という問題でもないのです。 再び過去の経験則から、あなたがダウンして預金の半分の最大に、例えば、テストのものに比べて高い着陸を期待することができますが、リスクは利益に比例します。 あなたは小さなリスク（年間預金の<10％）を取る場合たとえば、それは資本の10％を取引のようなもので、90％がお金に嘘をつくだろうが、それはインフレを防ぐために保全戦略としてのみフィットし、それは稼いでいない、90％は他の戦略や資産に投資し、多様化する必要があるでしょう、というだけのこと。また、分散投資によるわずかな緩和効果で、リスクと利益はほぼ比例するため、資金管理によってリスクを大幅に取り除き、利益を増やすことはできません。ほとんどのトレーダーは、ドローダウンが非常に少なく、利益が大きい、比較的リスクの少ないシステムを必要としています。そうでなければ、マーケットを生き抜くことができません。つまり、そういうことです :) 彼らはクッションを持っておらず、わずかな％の上昇を待つことができないからです。例えば、あなたのようなロジックでは、月に100％やることになっていれば、平均ドローダウンは50％のはずですが、ドローダウン50％は原則として預金のリターンがない点ですから、殺しているようなものですね。と100％未満月の大半は外国為替フォーラムに興味がないだろう、あなたは投票を行い、良いクッションとこれらの専門家の、どのくらいの利益を望んでいる人は1％になります尋ねる...まあ、このフォーラムでは、より多くのがありますそれ以外に、たとえばゼロからマーケットで上昇する方法はないのか？ あるわけがない 私は第一人者ではなく、ただ興味本位でトレーダーとたくさんコミュニケーションをとっているだけです :) Maxim Dmitrievsky 2017.10.12 10:33 #5072 えーえー...。微妙に荒らしてるのか、よほど本気で妄想してるのかわからんが。全てに意味がある」とおっしゃいましたが、なぜまた小さなストップと大きな利益の話になるのでしょうか？私はあなたに私の芸術的能力の範囲内で、図に与え、ここで白黒それはあなたが大幅に利益を減らすことなく、リスクを軽減することはできません、つまり、小さな停止 - 小さな利益（もちろん、平均的に）であることは明らかである。CAN、それこそアルゴトレーダーが非効率なところを探っているのです。そして、それができないなら、ほとんどの人は市場でやることがまったくない、という話です。資金管理などの話ではなく、純粋なトレーディングの話です。絵に描いたような利益とリスクの比率はどこから出てきたのでしょうか、錯覚ですよね。この人は1万円持っているので、あなたの理屈では年率5～50％の市場で得るものは何もないことになります。数学的な頭脳を持っていても、数学と冷静なものの見方は必ずしもイコールではない。例えばパレート原理や損益分岐点など、何らかの公式を真理として提示することはできますが、それは現実について何も語っていないのです。あとはすべて現実とは関係なく、憶測に過ぎない。厩務員さんに関しては、同陣営でなくても、架空の生徒の掲示板の半分くらいは持っていますよ :)これは、ランダム・フォレストが 外挿できるかどうかというような、明白なことについての議論である...明らかに違うが、議論する必要がある、外挿の概念と何か他のものを選ぶ :)) Maxim Dmitrievsky 2017.10.12 10:57 #5073 気をつけなければならないことがあります。もう一度、予測にいくつかの利点で、例えば53から55パーセント、最適なリスク管理戦略は、それからの偏差がある - 利益の減少を与えるだろう、平均的に。少なくとも1日600万ドル 取引されるFXでは、1000万ドル持っている人と100ドル持っている人の戦略に本質的な差はないのです。FXで金額の違う取引をすると大きな差があり、特にHFTは取引を始めると顕著に現れます。ブローカーの不文律のようなもの。分散型なので、そこに流動性はありません。また、雑魚に通用する戦略が大物に通用しないこともよくあります。金額の違いによる取引時の根本的な考え方の違い。 Forester 2017.10.12 12:06 #5074 私が間違っているかもしれませんが、通常平均化される、つまりラグが生じる指標ではなく、純粋な価格データでネットワークを訓練する方が良いように思います。 例えば、HighとLow、ティックとリアルボリューム、合計で1バーあたり4つのエントリーを設定するのがよいでしょう。 ネットワークが曲線の形状を理解するためには、例えば100本のバーを入力する必要があり、これはニューラルネットワークにとって合計400の入力となる。 M1で3ヶ月間、約5万本のトレーニング履歴があります。 この方法についてどう思われますか？ 内部レイヤーをいくつ作るか？400-100-25-1など、たくさん必要なようです。このようなネットワークは、習得するのに非常に長い時間がかかると思います。また、最適なパラメータが見つからない場合もあります。1000個、2000個と入力したらどうでしょう？何かを達成するのは非現実的でしょうか？ Maxim Dmitrievsky 2017.10.12 14:06 #5075 それだけ です。 1）その通り！（笑NO!なぜ、先進国では禁止されているのでしょうか？なぜ、「適格投資家」を発明したのか？具体的にはどんな取引が禁止されているのでしょうか？どんなビジネスでも、どんな商売でも、非効率が存在する限り、それを積極的に利用し、主なことはそれについてあまり語らないことです。これらは常に一時的なものであり、生涯にわたって安定的に機能するものではありません。だから、モデルが動かなくなったかどうかをいち早く理解するための適切な停止基準が必要だと、上に書いたのです。そして、すべてをあきらめることにしたんですね。年率5～50％、ドローダウン2～25％、以上。 Maxim Dmitrievsky 2017.10.12 14:21 #5076 エリブラリウス 私が間違っているかもしれませんが、ネットワークは純粋な価格データで学習させた方が良いように思います。 例えば、HighとLow、ティック、実数量を設定し、1バーあたり合計4つの入力を行うのがよいでしょう。 ネットワークが曲線の形状を理解するためには、例えば100本のバーを入力する必要があり、合計400の入力をニューラルネットワークに与える必要があります。 M1で3ヶ月間のトレーニング履歴は約5万本です。 この方法についてどう思われますか？ 内部レイヤーをいくつ作るか？400-100-25-1など、たくさん必要なようです。このようなネットワークは、習得するのに非常に長い時間がかかると思います。また、最適なパラメータが見つからない場合もあります。1000個、2000個と入力したらどうでしょう？何かを実現することは、まったく不可能なのでしょうか？リカレントネットワーク、フィードプライス、詳しくは知りませんが、GPUで学習させるとうまくいき、時間がかかるとのことです。 Vizard_ 2017.10.12 14:22 #5077 MO + MO = ))) Aleksey Terentev 2017.10.13 06:40 #5078 エリブラリウス 私が間違っているかもしれませんが、ネットワークは純粋な価格データで学習させた方が良いように思います。 例えば、HighとLow、ティックとリアルボリューム、合計で1バーあたり4つのエントリーを設定するのがよいでしょう。 カーブの形状を理解するためには、例えば100本のバーを入力する必要があり、これはニューラルネットワークにとって合計400の入力となる。 M1で3ヶ月間、約5万本のトレーニング履歴があります。 この方法についてどう思われますか？ 内部レイヤーをいくつ作るか？どうやら、400-100-25-1などの量も必要なようです。このようなネットワークは、習得するのに非常に長い時間がかかると思います。また、最適なパラメータが見つからない場合もあります。1000個、2000個と入力したらどうでしょう？全く何も手に入らないというのは非現実的でしょうか？ OHLC -> Buy/Sell (7000 bars)の分類問題で、[64 GRU + 32 GRU + 2 Dense]のネットワークが24回の学習で0.9 - 0.8%の精度を出す。しかも、これを30秒程度で。 Grigoriy Chaunin 2017.10.13 07:07 #5079 L2の正規化式が必要です。見つからないんです。誰か助けてくれるかもしれません。 Forester 2017.10.13 07:37 #5080 アレクセイ・テレンテフ OHLCによる分類問題で、ネットワーク[64 GRU + 32 GRU + 2 Dense] → Buy/Sell モデル (7000 bar)、~24回のトレーニング実行で、0.9 - 0.8の精度を得ることができました。しかも、これを30秒程度で。 この結果は、トレーディングではどうなのでしょうか？預金の増加率（月/年）はどのくらいですか？7000本ではなく、100000本を目指してトレーニングすると？ 1...501502503504505506507508509510511512513514515...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
私はあなたがあまりにも多くを理想化し、何らかの理由で何が合う "すべてのトレーダー "に一般化しようとしていると思う、ちょうどいくつかの種類の教祖のように、あなたは花婿のように、取引のコースを販売していないのですか？(なんちゃって）
期待される利益を考えると、リスク（ロット）には最適なものがあります。それは心理学に依存するものではなく、「誰に何が効くか」という問題でもないのです。 再び過去の経験則から、あなたがダウンして預金の半分の最大に、例えば、テストのものに比べて高い着陸を期待することができますが、リスクは利益に比例します。 あなたは小さなリスク（年間預金の<10％）を取る場合たとえば、それは資本の10％を取引のようなもので、90％がお金に嘘をつくだろうが、それはインフレを防ぐために保全戦略としてのみフィットし、それは稼いでいない、90％は他の戦略や資産に投資し、多様化する必要があるでしょう、というだけのこと。また、分散投資によるわずかな緩和効果で、リスクと利益はほぼ比例するため、資金管理によってリスクを大幅に取り除き、利益を増やすことはできません。
ほとんどのトレーダーは、ドローダウンが非常に少なく、利益が大きい、比較的リスクの少ないシステムを必要としています。そうでなければ、マーケットを生き抜くことができません。つまり、そういうことです :) 彼らはクッションを持っておらず、わずかな％の上昇を待つことができないからです。例えば、あなたのようなロジックでは、月に100％やることになっていれば、平均ドローダウンは50％のはずですが、ドローダウン50％は原則として預金のリターンがない点ですから、殺しているようなものですね。と100％未満月の大半は外国為替フォーラムに興味がないだろう、あなたは投票を行い、良いクッションとこれらの専門家の、どのくらいの利益を望んでいる人は1％になります尋ねる...まあ、このフォーラムでは、より多くのがあります
それ以外に、たとえばゼロからマーケットで上昇する方法はないのか？ あるわけがない
私は第一人者ではなく、ただ興味本位でトレーダーとたくさんコミュニケーションをとっているだけです :)えーえー...。
微妙に荒らしてるのか、よほど本気で妄想してるのかわからんが。
全てに意味がある」とおっしゃいましたが、なぜまた小さなストップと大きな利益の話になるのでしょうか？私はあなたに私の芸術的能力の範囲内で、図に与え、ここで白黒それはあなたが大幅に利益を減らすことなく、リスクを軽減することはできません、つまり、小さな停止 - 小さな利益（もちろん、平均的に）であることは明らかである。
CAN、それこそアルゴトレーダーが非効率なところを探っているのです。そして、それができないなら、ほとんどの人は市場でやることがまったくない、という話です。資金管理などの話ではなく、純粋なトレーディングの話です。絵に描いたような利益とリスクの比率はどこから出てきたのでしょうか、錯覚ですよね。この人は1万円持っているので、あなたの理屈では年率5～50％の市場で得るものは何もないことになります。
数学的な頭脳を持っていても、数学と冷静なものの見方は必ずしもイコールではない。例えばパレート原理や損益分岐点など、何らかの公式を真理として提示することはできますが、それは現実について何も語っていないのです。
あとはすべて現実とは関係なく、憶測に過ぎない。厩務員さんに関しては、同陣営でなくても、架空の生徒の掲示板の半分くらいは持っていますよ :)
これは、ランダム・フォレストが 外挿できるかどうかというような、明白なことについての議論である...明らかに違うが、議論する必要がある、外挿の概念と何か他のものを選ぶ :))
もう一度、予測にいくつかの利点で、例えば53から55パーセント、最適なリスク管理戦略は、それからの偏差がある - 利益の減少を与えるだろう、平均的に。少なくとも1日600万ドル 取引されるFXでは、1000万ドル持っている人と100ドル持っている人の戦略に本質的な差はないのです。
FXで金額の違う取引をすると大きな差があり、特にHFTは取引を始めると顕著に現れます。ブローカーの不文律のようなもの。分散型なので、そこに流動性はありません。また、雑魚に通用する戦略が大物に通用しないこともよくあります。金額の違いによる取引時の根本的な考え方の違い。
例えば、HighとLow、ティックとリアルボリューム、合計で1バーあたり4つのエントリーを設定するのがよいでしょう。
ネットワークが曲線の形状を理解するためには、例えば100本のバーを入力する必要があり、これはニューラルネットワークにとって合計400の入力となる。
M1で3ヶ月間、約5万本のトレーニング履歴があります。
この方法についてどう思われますか？
内部レイヤーをいくつ作るか？400-100-25-1など、たくさん必要なようです。
このようなネットワークは、習得するのに非常に長い時間がかかると思います。また、最適なパラメータが見つからない場合もあります。
1000個、2000個と入力したらどうでしょう？何かを達成するのは非現実的でしょうか？
1）その通り！（笑NO!なぜ、先進国では禁止されているのでしょうか？なぜ、「適格投資家」を発明したのか？
具体的にはどんな取引が禁止されているのでしょうか？どんなビジネスでも、どんな商売でも、非効率が存在する限り、それを積極的に利用し、主なことはそれについてあまり語らないことです。これらは常に一時的なものであり、生涯にわたって安定的に機能するものではありません。だから、モデルが動かなくなったかどうかをいち早く理解するための適切な停止基準が必要だと、上に書いたのです。そして、すべてをあきらめることにしたんですね。年率5～50％、ドローダウン2～25％、以上。
私が間違っているかもしれませんが、ネットワークは純粋な価格データで学習させた方が良いように思います。
例えば、HighとLow、ティック、実数量を設定し、1バーあたり合計4つの入力を行うのがよいでしょう。
ネットワークが曲線の形状を理解するためには、例えば100本のバーを入力する必要があり、合計400の入力をニューラルネットワークに与える必要があります。
M1で3ヶ月間のトレーニング履歴は約5万本です。
この方法についてどう思われますか？
内部レイヤーをいくつ作るか？400-100-25-1など、たくさん必要なようです。
このようなネットワークは、習得するのに非常に長い時間がかかると思います。また、最適なパラメータが見つからない場合もあります。
1000個、2000個と入力したらどうでしょう？何かを実現することは、まったく不可能なのでしょうか？
リカレントネットワーク、フィードプライス、詳しくは知りませんが、GPUで学習させるとうまくいき、時間がかかるとのことです。
MO + MO = )))
私が間違っているかもしれませんが、ネットワークは純粋な価格データで学習させた方が良いように思います。
例えば、HighとLow、ティックとリアルボリューム、合計で1バーあたり4つのエントリーを設定するのがよいでしょう。
カーブの形状を理解するためには、例えば100本のバーを入力する必要があり、これはニューラルネットワークにとって合計400の入力となる。
M1で3ヶ月間、約5万本のトレーニング履歴があります。
この方法についてどう思われますか？
内部レイヤーをいくつ作るか？どうやら、400-100-25-1などの量も必要なようです。
このようなネットワークは、習得するのに非常に長い時間がかかると思います。また、最適なパラメータが見つからない場合もあります。
1000個、2000個と入力したらどうでしょう？全く何も手に入らないというのは非現実的でしょうか？
L2の正規化式が必要です。見つからないんです。誰か助けてくれるかもしれません。
OHLCによる分類問題で、ネットワーク[64 GRU + 32 GRU + 2 Dense] → Buy/Sell モデル (7000 bar)、~24回のトレーニング実行で、0.9 - 0.8の精度を得ることができました。しかも、これを30秒程度で。