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 524 1...517518519520521522523524525526527528529530531...3399 新しいコメント Konstantin Kopylov 2017.11.16 15:24 #5231 私の名前はグリゴリー・ショーニン です。これがテストデータで実現できたことです。ネットワークは、macd、atr、stochasticの指標で動いています。インジケーターパラメーターはデフォルトで誤信号はほとんどありません。黄色のドットはネットワーク動作。しかし、ネットワークは信号を見落とす。指標とそのパラメータについて、何かアイデアが欲しいのですが。お願いします、教えてください。あなたのシステムは何に基づいて書かれていますか、コードの例やフォーラムに投稿されたインジケータがあるかもしれません。どうぞ、よろしくお願いします。 Mihail Marchukajtes 2017.11.17 04:06 #5232 Dr.トレーダー教師クラスを作成 するためのいくつかの指標を取り、その値の一部をNAに置き換えるような、ランダムな教師へのクラス分配は非常に危険です。たとえ良い予測因子と良い教師クラスがあり、新しいデータで良い結果を保持していたとしても、クラスの値を微調整しようとすると、モデルが完全に壊れてしまう可能性があります。予測変数の指標とクラスの指標を見つけることで、新しいデータでもモデルが利益を出し続けることができ、大きな成功を 収めました。私は、次のバーの色（つまり、買い/売り）の2つの簡単なクラスを取ることをお勧めします開始します。少なくとも10000の学習例（履歴バー）を取り、モデルを学習させ、次の履歴の10000バー（学習時にモデルにとって未知であったもの）で結果を評価します。新旧のデータでモデルの精度を同じレベルに維持できる予測因子を見つけることができたら、教師の授業の指標を選び始めることができるのです。そして、最初に利用可能な指標を取るだけでは、新しいデータに対してモデルの精度が保てないことが判明するのです。なぜ、ある指標は教師に役立ち、ある指標はそうでないのか、私にはわかりません。今、これらの指標が働いているのは、特に運がいいというわけではありません。学習サイズや指標のパラメータの選択が幸運だった場合に起こることがあります。要は、次に一緒に良い機種を手に入れるのは不可能ということです。でも、市場の秘密は教えてあげよう（マジシャンが見逃さないようにね）NSが長く働くためには、常に価格を予測したり、分類するための根拠を見つける必要があります！！！！！。もう100回くらい書いてますね。CLOSEの理由となるようなデータを取る必要がある。そして、価格に基づいてあらゆる取引戦略を構築することができます。Volim+Delta+建玉=Closeです。謎は簡単に解けました :-)開いただけでは、勝利とはいえない。中身の使い方を正しく理解する必要があります。 СанСаныч Фоменко 2017.11.17 06:46 #5233 ミハイル・マルキュカイツ NSが長く、常に働くためには、価格の予測や分類の根拠を見つけることが必要です!!!!もう100回くらい書いてる。CLOSEの理由となるようなデータを取る必要がある。そして、価格に基づいてあらゆる取引戦略を構築することができる...。シンプルなだけに、とても魅力的なアイデアです。そして、何を取引するのか：価格の乖離？ トレンド？ レベル？そして、様々な注文をどのように説明するのか。マーケットから外れているのか、中にいるのか、外にいるのか、ポジションを保有しているのか、など。同じ種類の "OUT "があるのか、複数あるのか。これらの事情を考慮し始めると、「先生」を構築することは極めて困難であることがわかる。しかし、これらの状況をすべて考慮せずに賢明な教師を構築することは不可能であり、あるいは意思決定ブロックの外に何かを追加しなければならない。そして、先生が構築されたら、その先生の「原因となる」予測因子を見つけなければならないわけです。そして、トレーダー博士が 書いた「モデルの精度は、古いデータでも新しいデータでもほぼ同じに 保たれる」という言葉を知るとき。 Aleksey Terentev 2017.11.17 07:17 #5234 サンサニッチ・フォメンコ 先生のお話では、すでに 次のような指標を提案させていただきましたが、これは先のことを考えると、価格の動向をよく反映していると思います。 double iCustomAuto(const int bar, const string symbol = NULL, const int period = PERIOD_CURRENT) { // Generate custom signals for ML if( bar >= Bars-2 || 2 >= bar ) { return 0.0; } // double ema22, double ema21, ema20, ema2_, ema2__, result = 0.0; // ema22 = iMA( symbol, period, 2, 0, MODE_EMA, PRICE_OPEN, bar+2 ); ema21 = iMA( symbol, period, 2, 0, MODE_EMA, PRICE_OPEN, bar+1 ); ema20 = iMA( symbol, period, 2, 0, MODE_EMA, PRICE_OPEN, bar ); ema2_ = iMA( symbol, period, 2, 0, MODE_EMA, PRICE_OPEN, bar-1 ); ema2__ = iMA( symbol, period, 2, 0, MODE_EMA, PRICE_OPEN, bar-2 ); if( ema20 < ema2_ ) { result = 1.0; if( ema21 < ema20 ) { result = 0.6; } if( ema2_ > ema2__ ) { // ema22 < ema21 && ema21 > ema20 && result = 0.3; } } else if( ema20 > ema2_ ) { result = -1.0; if( ema21 > ema20 ) { result = -0.6; } if( ema2_ < ema2__ ) { // ema22 > ema21 && ema21 < ema20 && result = -0.3; } } return result; }; Forester 2017.11.17 07:38 #5235 アレクセイ・テレンテフ先生については、すでに 次のような指標を提案しましたが、この指標は先々の価格動向をよく反映しています。 6クラス。どのような行動を意味するのか？1と-1の買い/売り。他の人はどうですか？ モデルは歪みなく（クラスの1つを優勢に予測する場合）得ることができるのか？3クラスだとどう考えても歪率に勝てない。例を真似してクラス別に揃えるのだって、何の役にも立たない。しかも、6個もある！？ Mihail Marchukajtes 2017.11.17 08:00 #5236 サンサニッチ・フォメンコ シンプルなだけに、とても魅力的なアイデアです。そして、何を取引するのか：価格の乖離？ トレンド？ レベル？そして、様々な注文をどのように説明するのか。マーケットから外れているのか、中にいるのか、外にいるのか、ポジションを保有しているのか、など。同じ種類の "OUT "があるのか、複数あるのか。これらの事情を考慮し始めると、「先生」を構築することは極めて困難であることがわかる。しかし、これらの状況をすべて考慮せずに賢明な教師を構築することは不可能であり、あるいは意思決定ブロックの外に何かを追加しなければならない。そして、先生が構築されたら、その先生の「原因となる」予測因子を見つけなければならないわけです。そして、トレーダー博士が 書いた「古いデータでも新しいデータでもモデルの精度はほぼ変わらない」ということを教えるとき。実は、先生というのは、未来を見ていれば誰でもいいんです。1気圧でも十分です。そして、エントリーは、先ほど書いたものになります。信じてください、彼らはあなたが使うべきものです、しかし、どのように？は別の話であり、そこに市場の秘密があります...。 Aleksey Terentev 2017.11.17 08:05 #5237 エリブラリウス 6クラス。どのような行動を意味するのか？1と-1はどうやら買い/売りのようです。他の人はどうですか？ モデルは歪みなく（クラスの1つを優勢に予測する場合）得ることができるのか？3クラスだとどう考えても歪率に勝てない。例を真似してクラス別に揃えるのだって、何の役にも立たない。しかも、6人もいるんですよ！？ 誰も全部使うことを強制しているわけではありません。モジュール内の1ユニットでフィルタリングすればいいだけです。大げさに言わないでください。 Petros Shatakhtsyan 2017.11.17 08:57 #5238 ユートピアばかりというのは理解できない。FXの機械学習は無駄なものです。FXでは、常に新しい状況が発生し、止まっていることはありません。サッカーのように常に新しい判断をしなければならないのです。ボールがどこに出てくるかは予想がつきません。ロボットに新しい判断を教えることはできない。ロボットに作曲や詩を教えることができないのと同じです。知性もなければ、直感もない。プログラムすることはできません。 Renat Akhtyamov 2017.11.17 09:06 #5239 ペトロス・シャタフツィヤンこのユートピアの意味がわからない。FXの機械学習は無駄なものです。FXは、常に新しい状況が発生し、止まっていることはありません。サッカーのように常に新しい判断をしなければならないのです。ボールがどこに出てくるかは予想がつきません。ロボットに新しい判断を教えることはできない。詩や音楽の作曲を教えることができないのと同じです。知性もなければ、直感もない。プログラムすることは不可能です。 スケジュールを変更し、NSは以前とは異なる新しい解決策を見出す、もし私がこのテーマを正しく理解しているならば。だからNEURO-なんです。 Mihail Marchukajtes 2017.11.17 11:04 #5240 ペトロス・シャタフツィヤンこのユートピアの意味がわからない。FXの機械学習は無駄なものです。FXは、常に新しい状況が発生し、止まっていることはありません。サッカーのように常に新しい判断をしなければならないのです。ボールがどこに出てくるかは予想がつきません。ロボットに新しい判断を教えることはできない。詩や音楽の作曲を教えることができないのと同じです。知性もなければ、直感もない。プログラムすることは不可能です。本当に......。あなたは自分の言っていることが理解できていないだけで、だからこんなにネガティブになっているのです。NSはデータを一般化することができ、それは学習に関与していなかったどんな新しい例でも十分である。正しく解釈してください...。 1...517518519520521522523524525526527528529530531...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
これがテストデータで実現できたことです。ネットワークは、macd、atr、stochasticの指標で動いています。インジケーターパラメーターはデフォルトで誤信号はほとんどありません。黄色のドットはネットワーク動作。しかし、ネットワークは信号を見落とす。指標とそのパラメータについて、何かアイデアが欲しいのですが。
お願いします、教えてください。あなたのシステムは何に基づいて書かれていますか、コードの例やフォーラムに投稿されたインジケータがあるかもしれません。どうぞ、よろしくお願いします。
教師クラスを作成 するためのいくつかの指標を取り、その値の一部をNAに置き換えるような、ランダムな教師へのクラス分配は非常に危険です。
たとえ良い予測因子と良い教師クラスがあり、新しいデータで良い結果を保持していたとしても、クラスの値を微調整しようとすると、モデルが完全に壊れてしまう可能性があります。予測変数の指標とクラスの指標を見つけることで、新しいデータでもモデルが利益を出し続けることができ、大きな成功を 収めました。
私は、次のバーの色（つまり、買い/売り）の2つの簡単なクラスを取ることをお勧めします開始します。少なくとも10000の学習例（履歴バー）を取り、モデルを学習させ、次の履歴の10000バー（学習時にモデルにとって未知であったもの）で結果を評価します。新旧のデータでモデルの精度を同じレベルに維持できる予測因子を見つけることができたら、教師の授業の指標を選び始めることができるのです。そして、最初に利用可能な指標を取るだけでは、新しいデータに対してモデルの精度が保てないことが判明するのです。なぜ、ある指標は教師に役立ち、ある指標はそうでないのか、私にはわかりません。
今、これらの指標が働いているのは、特に運がいいというわけではありません。学習サイズや指標のパラメータの選択が幸運だった場合に起こることがあります。要は、次に一緒に良い機種を手に入れるのは不可能ということです。でも、市場の秘密は教えてあげよう（マジシャンが見逃さないようにね）
NSが長く働くためには、常に価格を予測したり、分類するための根拠を見つける必要があります！！！！！。もう100回くらい書いてますね。CLOSEの理由となるようなデータを取る必要がある。そして、価格に基づいてあらゆる取引戦略を構築することができます。
Volim+Delta+建玉=Closeです。
謎は簡単に解けました :-)
開いただけでは、勝利とはいえない。中身の使い方を正しく理解する必要があります。
NSが長く、常に働くためには、価格の予測や分類の根拠を見つけることが必要です!!!!もう100回くらい書いてる。CLOSEの理由となるようなデータを取る必要がある。そして、価格に基づいてあらゆる取引戦略を構築することができる...。
シンプルなだけに、とても魅力的なアイデアです。
そして、何を取引するのか：価格の乖離？ トレンド？ レベル？そして、様々な注文をどのように説明するのか。マーケットから外れているのか、中にいるのか、外にいるのか、ポジションを保有しているのか、など。同じ種類の "OUT "があるのか、複数あるのか。
これらの事情を考慮し始めると、「先生」を構築することは極めて困難であることがわかる。しかし、これらの状況をすべて考慮せずに賢明な教師を構築することは不可能であり、あるいは意思決定ブロックの外に何かを追加しなければならない。
そして、先生が構築されたら、その先生の「原因となる」予測因子を見つけなければならないわけです。そして、トレーダー博士が 書いた「モデルの精度は、古いデータでも新しいデータでもほぼ同じに 保たれる」という言葉を知るとき。
先生のお話では、すでに 次のような指標を提案させていただきましたが、これは先のことを考えると、価格の動向をよく反映していると思います。
先生については、すでに 次のような指標を提案しましたが、この指標は先々の価格動向をよく反映しています。
モデルは歪みなく（クラスの1つを優勢に予測する場合）得ることができるのか？3クラスだとどう考えても歪率に勝てない。例を真似してクラス別に揃えるのだって、何の役にも立たない。しかも、6個もある！？
シンプルなだけに、とても魅力的なアイデアです。
そして、何を取引するのか：価格の乖離？ トレンド？ レベル？そして、様々な注文をどのように説明するのか。マーケットから外れているのか、中にいるのか、外にいるのか、ポジションを保有しているのか、など。同じ種類の "OUT "があるのか、複数あるのか。
これらの事情を考慮し始めると、「先生」を構築することは極めて困難であることがわかる。しかし、これらの状況をすべて考慮せずに賢明な教師を構築することは不可能であり、あるいは意思決定ブロックの外に何かを追加しなければならない。
そして、先生が構築されたら、その先生の「原因となる」予測因子を見つけなければならないわけです。そして、トレーダー博士が 書いた「古いデータでも新しいデータでもモデルの精度はほぼ変わらない」ということを教えるとき。
実は、先生というのは、未来を見ていれば誰でもいいんです。1気圧でも十分です。そして、エントリーは、先ほど書いたものになります。信じてください、彼らはあなたが使うべきものです、しかし、どのように？は別の話であり、そこに市場の秘密があります...。
6クラス。どのような行動を意味するのか？1と-1はどうやら買い/売りのようです。他の人はどうですか？
モデルは歪みなく（クラスの1つを優勢に予測する場合）得ることができるのか？3クラスだとどう考えても歪率に勝てない。例を真似してクラス別に揃えるのだって、何の役にも立たない。しかも、6人もいるんですよ！？
ユートピアばかりというのは理解できない。
FXの機械学習は無駄なものです。FXでは、常に新しい状況が発生し、止まっていることはありません。
サッカーのように常に新しい判断をしなければならないのです。ボールがどこに出てくるかは予想がつきません。ロボットに新しい判断を教えることはできない。
ロボットに作曲や詩を教えることができないのと同じです。知性もなければ、直感もない。
プログラムすることはできません。
このユートピアの意味がわからない。
FXの機械学習は無駄なものです。FXは、常に新しい状況が発生し、止まっていることはありません。
サッカーのように常に新しい判断をしなければならないのです。ボールがどこに出てくるかは予想がつきません。ロボットに新しい判断を教えることはできない。
詩や音楽の作曲を教えることができないのと同じです。知性もなければ、直感もない。
プログラムすることは不可能です。
このユートピアの意味がわからない。
FXの機械学習は無駄なものです。FXは、常に新しい状況が発生し、止まっていることはありません。
サッカーのように常に新しい判断をしなければならないのです。ボールがどこに出てくるかは予想がつきません。ロボットに新しい判断を教えることはできない。
詩や音楽の作曲を教えることができないのと同じです。知性もなければ、直感もない。
プログラムすることは不可能です。
本当に......。あなたは自分の言っていることが理解できていないだけで、だからこんなにネガティブになっているのです。NSはデータを一般化することができ、それは学習に関与していなかったどんな新しい例でも十分である。正しく解釈してください...。