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 554 1...547548549550551552553554555556557558559560561...3399 新しいコメント Forester 2018.01.06 17:58 #5531 ミハイル・マルキュカイツデータの重複があると、モデルの戦闘への参加が遅れるので注意しましょう。これは、後に受信する信号の品質に直接影響します...。個人的には、次のような方法論を選びました。買いシグナルで得られたモデルを反転させ、同じ部分の売りシグナルでテストしてみました。そのため、貴重な時間を無駄にすることなく、モデルの能力を適切に見積もることができるのです。IMHO 古典的なtrain|valid|testメソッドを使ってモデルのティーチングとテストをやってみたいのです。モデルが機能すれば、テストは実トレードになります。つまり、NSでtrain|validを使い、得られた設定で実トレードを実行するのです。それとも電車1本で十分なのかな？そのため、実際の取引に近い形でトレーニングを行うことができます。最後の手段として、トレインプロット前のデータで検証することができます。 Mihail Marchukajtes 2018.01.06 18:27 #5532 ところで、そうなんです。また、コントロール部はトレーニー部の前にあることもあります。私もそうなのですが、分類があるので、順番は関係ないんです。予測や回帰の場合、データの順番は重要である。しかし、私の場合、コントロールセクションが学習セクションと同じマーケット期間に該当するため、買いと売りに分けることが最も重要です。データが正反対なだけで、現時点で有効な法律やニュースは、トレーニング編もコントロール編もすべて同じです。この場合、Trainセクションの直後に取引が開始されるため、TSの時間が長くなる可能性があります。 Ivan Negreshniy 2018.01.06 18:47 #5533 ミハイル・マルキュカイツ個人的には、次のような方法論を選びました。買いシグナルで得られたモデルを反転させ、同じ部分の売りシグナルでテストしてみました。そのため、貴重な時間を無駄にすることなく、モデルの能力を適切に見積もることができるのです。IMHO例えば1.0から-1.0までBuyとSellの出力値で、0.0付近は全てフラットというモデルを一つ教えてはどうでしょうか。 Ivan Negreshniy 2018.01.06 18:50 #5534 エリブラリウス train|valid|testという古典的な方法論でモデルの学習とテストをやってみたいのです。つまり、NSにtrain|validを送り、受け取った設定で実トレードを実行します。それとも電車1本で十分なのかな？そのため、実際の取引に近い形でトレーニングを行うことができます。最後の手段として、事前学習データで検証することもあります。 トレーニング、テスト、バリデーションの回数や順序についてはここで議論されていますが、クロスバリデーションについては語られていませんね、おそらく誰もがデフォルトで使っているか、誰も使っていないか・・・。 Forester 2018.01.06 18:54 #5535 イワン・ネグレシュニー トレーニング、テスト、バリデーションのセクションの数や順序については議論されるが、クロスバリデーションについては語られない、おそらく誰もがデフォルトで使っているか、誰も使っていないのだろう...。クロスバリデーションは、データが少ないときに、少なくとも検証するための材料が必要なときに使う、と書いてありました。FXでは、数年分の数百万本の分足という大量のデータが存在します。誰も使っていないのでは？ Ivan Negreshniy 2018.01.06 18:59 #5536 エリブラリウスクロスバリデーションでは、データが少なく、何か頼るものが必要なときに使われることをカイオールしています。FXでは、数年にわたる数百万本の分足という大量のデータが存在します。誰も使っていないのでは？ 入力データを手動でシャッフルして組み合わせる効果を相殺するには、ちょうどいい方法だと私は思います。 Mihail Marchukajtes 2018.01.06 19:09 #5537 イワン・ネグレシュニー同じモデルで、出力にBuyとSellの値、例えば1.0から-1.0まで、0.0付近はすべてフラットになるように教えてはどうでしょうか。それは...我々の方法ではない。買いと売りを一度に教えることで、チェック......の部分がなくなります。 Grigoriy Chaunin 2018.01.06 20:21 #5538 イワン・ネグレシュニーMT5のライブラリは便利ですが、Pythonのスクリプトファイルと同期させるのが面倒です。MQLの変数とPythonの変数をローカル辞書を介して直接同期させ、EAのコード内の文字列定数から直接Pythonのコード断片を実行する方が良いと思います。試しにbcc64をコマンドラインからコンパイルしてみたところ、python3.6で問題なく動きました。この機能を御社のライブラリに追加していただけるとうれしいのですが。ちなみに、この新しいニューラルネットワークについては、こちらの枝に書きましたが、FisherのIrisを使った例でのテストの予備結果では、TensorFlowのDNNよりも3桁以上速く学習し、テスト結果も同じです。考えておくよ。私のライブラリから、任意のPythonスクリプトを実行し、そこから任意の関数を実行することができます。ライブラリーは複雑ではありません。私や他の多くの人にとっても十分なものになると思います。 Ivan Negreshniy 2018.01.06 20:55 #5539 グリゴーリイ チャーニン 考えておくよ。私のライブラリから、任意のPythonスクリプトを実行し、そこから任意の関数を実行することができます。ライブラリーは複雑ではありません。私にとっても、他の多くの人にとっても、十分なものになると思います。 なぜなら、スクリプトが別々のファイルからロードされ、DLLのグローバル変数を通じて 引数とその関数の値が同期されるのは、必ずしも最良の方法ではないからです。 Grigoriy Chaunin 2018.01.06 21:06 #5540 そうですね。図書館が変わる可能性は非常に高いです。今は、Pythonを上級レベルでマスターすることと、データサイエンスを極めることが課題です。そのための時間ばかり。そして、実用的なモデルが出来上がるのはいつなのか。もう、MTにどう取り付けるか考えてしまいます。Renatが隣のスレッドで、Python、R、C#を追加すると書いていました。ただ、単純にMetaEditorで動作させるのか、MQLと連携させるのかがよくわからない。メタエディターで作業するだけでは、あまり都合がよくありません。統合の方が可能性が高いと思います。それはかっこいいですね。そして、私が取り組んでいるPythonとの連携は、一時的な解決策です。 1...547548549550551552553554555556557558559560561...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
データの重複があると、モデルの戦闘への参加が遅れるので注意しましょう。これは、後に受信する信号の品質に直接影響します...。
個人的には、次のような方法論を選びました。買いシグナルで得られたモデルを反転させ、同じ部分の売りシグナルでテストしてみました。そのため、貴重な時間を無駄にすることなく、モデルの能力を適切に見積もることができるのです。IMHO
ところで、そうなんです。また、コントロール部はトレーニー部の前にあることもあります。私もそうなのですが、分類があるので、順番は関係ないんです。予測や回帰の場合、データの順番は重要である。
しかし、私の場合、コントロールセクションが学習セクションと同じマーケット期間に該当するため、買いと売りに分けることが最も重要です。データが正反対なだけで、現時点で有効な法律やニュースは、トレーニング編もコントロール編もすべて同じです。この場合、Trainセクションの直後に取引が開始されるため、TSの時間が長くなる可能性があります。
個人的には、次のような方法論を選びました。買いシグナルで得られたモデルを反転させ、同じ部分の売りシグナルでテストしてみました。そのため、貴重な時間を無駄にすることなく、モデルの能力を適切に見積もることができるのです。IMHO
例えば1.0から-1.0までBuyとSellの出力値で、0.0付近は全てフラットというモデルを一つ教えてはどうでしょうか。
train|valid|testという古典的な方法論でモデルの学習とテストをやってみたいのです。つまり、NSにtrain|validを送り、受け取った設定で実トレードを実行します。それとも電車1本で十分なのかな？そのため、実際の取引に近い形でトレーニングを行うことができます。最後の手段として、事前学習データで検証することもあります。
トレーニング、テスト、バリデーションのセクションの数や順序については議論されるが、クロスバリデーションについては語られない、おそらく誰もがデフォルトで使っているか、誰も使っていないのだろう...。
クロスバリデーションは、データが少ないときに、少なくとも検証するための材料が必要なときに使う、と書いてありました。FXでは、数年分の数百万本の分足という大量のデータが存在します。誰も使っていないのでは？
クロスバリデーションでは、データが少なく、何か頼るものが必要なときに使われることをカイオールしています。FXでは、数年にわたる数百万本の分足という大量のデータが存在します。誰も使っていないのでは？
同じモデルで、出力にBuyとSellの値、例えば1.0から-1.0まで、0.0付近はすべてフラットになるように教えてはどうでしょうか。
それは...我々の方法ではない。買いと売りを一度に教えることで、チェック......の部分がなくなります。
MT5のライブラリは便利ですが、Pythonのスクリプトファイルと同期させるのが面倒です。
MQLの変数とPythonの変数をローカル辞書を介して直接同期させ、EAのコード内の文字列定数から直接Pythonのコード断片を実行する方が良いと思います。
試しにbcc64をコマンドラインからコンパイルしてみたところ、python3.6で問題なく動きました。
この機能を御社のライブラリに追加していただけるとうれしいのですが。
ちなみに、この新しいニューラルネットワークについては、こちらの枝に書きましたが、FisherのIrisを使った例でのテストの予備結果では、TensorFlowのDNNよりも3桁以上速く学習し、テスト結果も同じです。
考えておくよ。私のライブラリから、任意のPythonスクリプトを実行し、そこから任意の関数を実行することができます。ライブラリーは複雑ではありません。私や他の多くの人にとっても十分なものになると思います。
考えておくよ。私のライブラリから、任意のPythonスクリプトを実行し、そこから任意の関数を実行することができます。ライブラリーは複雑ではありません。私にとっても、他の多くの人にとっても、十分なものになると思います。
そうですね。図書館が変わる可能性は非常に高いです。今は、Pythonを上級レベルでマスターすることと、データサイエンスを極めることが課題です。そのための時間ばかり。そして、実用的なモデルが出来上がるのはいつなのか。もう、MTにどう取り付けるか考えてしまいます。
Renatが隣のスレッドで、Python、R、C#を追加すると書いていました。ただ、単純にMetaEditorで動作させるのか、MQLと連携させるのかがよくわからない。メタエディターで作業するだけでは、あまり都合がよくありません。統合の方が可能性が高いと思います。それはかっこいいですね。そして、私が取り組んでいるPythonとの連携は、一時的な解決策です。