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 557 1...550551552553554555556557558559560561562563564...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2018.01.09 07:18 #5561 サンサニッチ・フォメンコガーチを使ったエクササイズで、すごいパターンができました。トレードセッションや 平日依存のためか、あるいはトレード時間とは関係なく、フローティングしているのか。すなわち、価格が変わっていない、すなわち、取引したくない) СанСаныч Фоменко 2018.01.09 07:46 #5562 マキシム・ドミトリエフスキー その原因は、取引時間帯 なのか、日替わりなのか...あるいは、取引時間帯に関係なく浮遊しているのか...確認する必要があります。つまり、arimaはトレンドを差し引けばそのような相場でも動くはずで、トレンドはМАшкаを使って別途定義する必要があることがわかりました6)。これがH1です。ここでは、その増分だけを紹介します。インターバルは週末です。これはxtsの描画方法であり、これらの値はファイルにはありません。上図から抜粋した増分の絶対値（拡大図）です。PS.arimaが機能しないのは分散は明らかに変数レバレッジ効果があるあるのは歪みその結果、H0「ARCH効果がない」という検定が棄却されることになる Alexander_K2 2018.01.09 09:08 #5563 マキシム・ドミトリエフスキー学習サンプルの限界を超えた単純なNSは、むしろうまく機能しないことがわかった（超正接定数になる）...回帰の場合、つまり、RFよりあまり良くない。かいがんぶつhttps://habrahabr.ru/post/322438/特にマクシムのために、リチャード・ファインマンの著作を調べました。これは、60年代に彼が書いたものです。彼は、老いも若きも、賢い者も愚かな者も、要するに皆一様に、価格そのものではなく、価格の確率関数に取り組むよう促したのである。:))) Maxim Dmitrievsky 2018.01.09 09:22 #5564 Alexander_K2 です。 特にマキシムのためにリチャード・ファインマンの作品を調べました。これは、60年代に書いたものです。そして、老いも若きも、賢い者も愚かな者も、要するに皆一様に、価格そのものではなく、価格の確率関数に取り組むように促したのである。:)))私の現在の状況は、一方のNSが最も確率の高い事象を予測することを学び（100％の予測などありえない）、もう一方がその確率に基づいた取引を学んでいる、という感じです。問題は案件の数でしょうか...もっと作りたいのですが、質が落ちてきているようですもっと欲しいのに、品質が悪くなり始める。 Alexander_K2 2018.01.09 09:33 #5565 マキシム・ドミトリエフスキー 私の現在の状況は次のようなものです。一方のNSは最も確率の高い事象を 予測することを学び、もう一方はその確率に基づいて取引することを学んでいます。もっと増やしてほしいが、質が落ちてきている。О!これが、良い方向に進んでいるように思えるのですモデルの案件不足に悩む......まあ、飽き性なんですよ。しかし、もしあなたが取引の量と質を両立させることができたら、私はあなたのシグナルに最初にサインアップします。なぜなら、確率で仕事をすることが正しい方法だからです。がんばってください。 Maxim Dmitrievsky 2018.01.09 09:40 #5566 Alexander_K2 です。О!今なら、いい方向にいきそうですね現在、私の機種はトレード不足で悩んでいます......まあ、飽きっぽいので。しかし、もしあなたが取引の量と質を両立させることができたら、私はあなたのシグナルを購読する最初の一人になるでしょう。がんばってください。理論的には、SanSanychが見せてくれたような、ある種のインサイダー・ヒントや、現時点で存在する特定の市場条件(分布？)の検索がなければ不可能なようです。が、そうですか、ありがとうございます :) Alexander_K2 2018.01.09 12:10 #5567 マキシム・ドミトリエフスキーR.Feynmanは、状態Aから状態Bへの遷移の確率の振幅を計算する際に、次の量を入力として使用した。S=(X(t)-X(t-1))/deltaT,どこX(t)は現在値である。X(t-1)-前回値deltaT - X(t)とX(t-1)の間の時間．まさにこのデータをNSで使うべきかもしれませんね。 Maxim Dmitrievsky 2018.01.09 12:20 #5568 Alexander_K2： R.Feynmanは、状態Aから状態Bへの遷移の確率の振幅を計算する際に、次の値を入力として使用した。S=(X(t)-X(t-1))/deltaT,どこX(t)は現在値である。X(t-1)-前回値deltaT - X(t)とX(t-1)の間の時間．NSに挟み込むべきデータなのかも？が、通常 log(x(t)/x(t-n)) が使われるので、試してみてください。しかし、私は異なる期間（ラグ）を持つ他の予測因子を持っています。もちろん、指数関数的な 時間を取ることもできますが、多くの履歴が必要です。 Alexander_K2 2018.01.09 12:37 #5569 マキシム・ドミトリエフスキー が、通常 log(x(t)/x(t-n)) が使われるので、試してみてください。しかし、私は異なる期間（ラグ）を持つ他の予測因子を持っています。もちろん、指数関数的な時間を取ることもできますが、それには多くの歴史が必要です。ファインマンは量子とデルタT-->0を扱った。この場合、これは刻みの間の時間である。なんか、私もNSに興味が出てきた・・・。ダメだこりゃ...。また何か理論的な作業を始めるかもしれません :)))) Maxim Dmitrievsky 2018.01.09 12:43 #5570 Alexander_K2 です。 ファインマンは量子とデルタT-->0を扱った。この場合、これは刻みの間の時間である。NSにも興味が湧いてきた...。ダメだこりゃ...。また何か理論を展開しようと思っています :))))まあ、教えることがあるのなら、いいんじゃないでしょうか :) 1...550551552553554555556557558559560561562563564...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
ガーチを使ったエクササイズで、すごいパターンができました。
トレードセッションや 平日依存のためか、あるいはトレード時間とは関係なく、フローティングしているのか。
すなわち、価格が変わっていない、すなわち、取引したくない)
その原因は、取引時間帯 なのか、日替わりなのか...あるいは、取引時間帯に関係なく浮遊しているのか...確認する必要があります。
つまり、arimaはトレンドを差し引けばそのような相場でも動くはずで、トレンドはМАшкаを使って別途定義する必要があることがわかりました6)。
これがH1です。
ここでは、その増分だけを紹介します。インターバルは週末です。これはxtsの描画方法であり、これらの値はファイルにはありません。
上図から抜粋した増分の絶対値（拡大図）です。
PS.
arimaが機能しないのは
その結果、H0「ARCH効果がない」という検定が棄却されることになる
学習サンプルの限界を超えた単純なNSは、むしろうまく機能しないことがわかった（超正接定数になる）...回帰の場合、つまり、RFよりあまり良くない。
かいがんぶつ
https://habrahabr.ru/post/322438/
特にマクシムのために、リチャード・ファインマンの著作を調べました。
これは、60年代に彼が書いたものです。
彼は、老いも若きも、賢い者も愚かな者も、要するに皆一様に、価格そのものではなく、価格の確率関数に取り組むよう促したのである。:)))
特にマキシムのためにリチャード・ファインマンの作品を調べました。
これは、60年代に書いたものです。
そして、老いも若きも、賢い者も愚かな者も、要するに皆一様に、価格そのものではなく、価格の確率関数に取り組むように促したのである。:)))
私の現在の状況は、一方のNSが最も確率の高い事象を予測することを学び（100％の予測などありえない）、もう一方がその確率に基づいた取引を学んでいる、という感じです。
問題は案件の数でしょうか...もっと作りたいのですが、質が落ちてきているようです
もっと欲しいのに、品質が悪くなり始める。
私の現在の状況は次のようなものです。一方のNSは最も確率の高い事象を 予測することを学び、もう一方はその確率に基づいて取引することを学んでいます。
もっと増やしてほしいが、質が落ちてきている。
О!これが、良い方向に進んでいるように思えるのです
モデルの案件不足に悩む......まあ、飽き性なんですよ。
しかし、もしあなたが取引の量と質を両立させることができたら、私はあなたのシグナルに最初にサインアップします。なぜなら、確率で仕事をすることが正しい方法だからです。がんばってください。
О!今なら、いい方向にいきそうですね
現在、私の機種はトレード不足で悩んでいます......まあ、飽きっぽいので。
しかし、もしあなたが取引の量と質を両立させることができたら、私はあなたのシグナルを購読する最初の一人になるでしょう。がんばってください。
理論的には、SanSanychが見せてくれたような、ある種のインサイダー・ヒントや、現時点で存在する特定の市場条件(分布？)の検索がなければ不可能なようです。
が、そうですか、ありがとうございます :)
R.Feynmanは、状態Aから状態Bへの遷移の確率の振幅を計算する際に、次の量を入力として使用した。
S=(X(t)-X(t-1))/deltaT,
どこ
X(t)は現在値である。
X(t-1)-前回値
deltaT - X(t)とX(t-1)の間の時間．
まさにこのデータをNSで使うべきかもしれませんね。
R.Feynmanは、状態Aから状態Bへの遷移の確率の振幅を計算する際に、次の値を入力として使用した。
S=(X(t)-X(t-1))/deltaT,
どこ
X(t)は現在値である。
X(t-1)-前回値
deltaT - X(t)とX(t-1)の間の時間．
NSに挟み込むべきデータなのかも？
が、通常 log(x(t)/x(t-n)) が使われるので、試してみてください。
しかし、私は異なる期間（ラグ）を持つ他の予測因子を持っています。
もちろん、指数関数的な 時間を取ることもできますが、多くの履歴が必要です。
が、通常 log(x(t)/x(t-n)) が使われるので、試してみてください。
しかし、私は異なる期間（ラグ）を持つ他の予測因子を持っています。
もちろん、指数関数的な時間を取ることもできますが、それには多くの歴史が必要です。
ファインマンは量子とデルタT-->0を扱った。この場合、これは刻みの間の時間である。
なんか、私もNSに興味が出てきた・・・。ダメだこりゃ...。また何か理論的な作業を始めるかもしれません :))))
ファインマンは量子とデルタT-->0を扱った。この場合、これは刻みの間の時間である。
NSにも興味が湧いてきた...。ダメだこりゃ...。また何か理論を展開しようと思っています :))))
まあ、教えることがあるのなら、いいんじゃないでしょうか :)