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 559 1...552553554555556557558559560561562563564565566...3399 新しいコメント Yuriy Asaulenko 2018.01.10 16:13 #5581 マキシム・ドミトリエフスキー そして、ここで私は予測するものを作り、いくつかの履歴ですぐにその品質を評価します。品質が問題なければ、2番目のものに予測に従ってトレードすることを教え、それはただどこで買うべきか/売るべきかを定義します。(最初はファジーロジックだけだったのですが、ブール演算のものにも変更することにしました）。オプティマイザーは一般的に物事を行うかもしれませんが、クラウドでは高すぎます。パラメータがたくさんある場合、トレーニングと同じ24時間がかかります - タスクは同じです - ターゲットf-fionを最適化することです。おそらく、MTの最適化もNSの学習も、何らかの目標関数を見つけることが目的なのだろう。しかし、結果として得られる機能は、物理的な意味も含めて大きく異なっているのです。SZY 前の記事に加えて。私のNSには雲は必要ない。すべて自宅のパソコンで行っています。そうですね、時間がかかりますね、本当に24時間では。ちなみに、これらのVSDにはMQLは必要ありません（その機能も制限もありません）。 Maxim Dmitrievsky 2018.01.10 16:25 #5582 ユーリイ・アサウレンコ MTやNSの学習における最適化の目的は、おそらく何らかの目標関数の探索であろう。しかし、結果として得られる機能は、物理的な意味も含めて大きく異なっています。トレーニングに1日もかけたくない、手作業で再トレーニングしたくない...高速で、長期間にわたってテスターで再現可能で、必要に応じて自動再トレーニングができるものが欲しいタスクの非自明性を考慮すると、高速なアルゴリズムといくつかの最適化しか残されていない自分でいろいろなテスターやスライダーを書いたり、プログラムの組み合わせを変えたりするのは、無駄だから開発者にやってもらおう...と、私はただのトレーダーですがもし、R/Pythonとの優れた統合が実現されるなら、それは彼らが望んでいることですが、私たちは次に進むことができます。自慢じゃないですが :) 時間の見積もりは正しくないと思います。 Forester 2018.01.10 16:30 #5583 ユーリイ・アサウレンコ そして3つ目は、教えるときに、ほとんどのローカル記事のように、MLPに自分の解答を押し付けないことです。セルフトレーニングのことでしょうか？どうすればいいのでしょうか？ Yuriy Asaulenko 2018.01.10 16:36 #5584 マキシム・ドミトリエフスキー トレーニングに1日もかけたくない、手作業で再トレーニングしたくない...高速で、長期間にわたってテスターで再現可能で、必要に応じて自動再トレーニングができるものが欲しいタスクの非自明性を考慮すると、高速なアルゴリズムといくつかの最適化しかありません。春先までNSの堅牢なシステムを構築できなかったら、もういいや、自慢できないし......。）NSとは半年ほど前から、投射型のアプローチに取り組んでいたところです。そして、少しずつ市場の仕事に移っていくのです。また、さまざまな高速アルゴリズムや変種を試すよりも、多少なりとも結果がわかっている状態で24時間トレーニングする方がよいでしょう。ちなみに、私は4、5回目の挑戦で納得のいく結果が得られました。2ヶ月ほどで完成しました。(そのうち、直接的にトレーニングに費やしたのは5日間だけ）。 Yuriy Asaulenko 2018.01.10 16:44 #5585 エリブラリウス自己学習ということですか？どうすればいいのでしょうか？いいえ、自己学習ではありません。エポック間の中間設定を行った通常のBP。掛け算の表を、自分でもよく分かっていない先生と一緒に学ぶことを想像してみてください。まさに、その思いからスタートしたのです）。ハイキンが説明した、学習順序の正解・不正解の比率が現実に即していること、に行き着いた。 Maxim Dmitrievsky 2018.01.10 16:50 #5586 ユーリイ・アサウレンコNSとは、シェルアプローチの練習だけで約半年を費やしました。そして、少しずつ市場の仕事に移っていくのです。また、さまざまなアルゴリズムやバリエーションを使い分けるよりも、多少なりとも結果がわかっている状態で24時間トレーニングする方がよいでしょう。ちなみに、私は4、5回目の挑戦で納得のいく結果が得られました。2ヶ月ほどで完成しました。このうち、研修に直接参加したのは5日間だけです）。また、約半年...それはちょっと稼ぐが、より多くの必要があり、それは、NSです:)月平均5％では満足できない・・・数百％稼いだアービトラージの後に Yuriy Asaulenko 2018.01.10 17:13 #5587 マキシム・ドミトリエフスキー それも半年くらい前の...なんとなく稼いでるけど、もっと稼がないと！NSです。:)月平均5％では満足できない...アービトラージ後、数百％の儲けがあったとき上のどこかにテスト結果のグラフをあげました。何も問題はないようです。3カ月に1回の再トレーニングで問題ない。今のところ、その必要はありません。先ほどの警告-実社会の具体的なデータは公開されていない。それに関する憶測を肯定も否定もしない)。 Forester 2018.01.10 17:52 #5588 ユーリイ・アサウレンコそして3つ目は、教える際に、多くのローカル記事のように、MLPに自分の解を押し付けない ことです。... いいえ、セルフトレーニングではありません。エポック間の中間設定を行った通常のBP。掛け算の表を、自分でもよく分かっていない先生と一緒に学ぶことを想像してみてください。まさに、その思いからスタートしたのです）。ハイキンが説明した、 学習順序 の正解・不正解の比率が現実に即していること、に行き着いた。意味がわからない...。まあ、それでも答えのある「学習シーケンス」があるのなら、MLPに「自分の解を押し付けている」ことになるのでしょう。 Yuriy Asaulenko 2018.01.10 18:10 #5589 エリブラリウスよくわからないことが...さて、もしまだ答えのある「学習シーケンス」があるのなら、あなたはまだMLPに「自分の解を押し付けている」 ことになりますね。 押し付けているわけではないんですね。例えば、トレーニングでNSにエントリーポイントを課すと、そうなります。例えば、学習中にエントリーポイントをランダムに決定したとします。結果はもちろん分かっている。NSの仕事は、どれが正しくてどれが正しくないかを学ぶことである。ストラテジーは、学習中に直接生成されます。統計的に重要でない、あるいは「ランダムな」「正しい」入力は、NS自体の学習時に破棄される。誰に何を押し付けているのですか？ revers45 2018.01.10 21:41 #5590 掛け算表を知らない先生と、それを押し付けないNS開発者、ランダムな正解、もう注ぎ込まない! 1...552553554555556557558559560561562563564565566...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
そして、ここで私は予測するものを作り、いくつかの履歴ですぐにその品質を評価します。品質が問題なければ、2番目のものに予測に従ってトレードすることを教え、それはただどこで買うべきか/売るべきかを定義します。
(最初はファジーロジックだけだったのですが、ブール演算のものにも変更することにしました）。
オプティマイザーは一般的に物事を行うかもしれませんが、クラウドでは高すぎます。パラメータがたくさんある場合、トレーニングと同じ24時間がかかります - タスクは同じです - ターゲットf-fionを最適化することです。
おそらく、MTの最適化もNSの学習も、何らかの目標関数を見つけることが目的なのだろう。しかし、結果として得られる機能は、物理的な意味も含めて大きく異なっているのです。
SZY 前の記事に加えて。
私のNSには雲は必要ない。すべて自宅のパソコンで行っています。そうですね、時間がかかりますね、本当に24時間では。ちなみに、これらのVSDにはMQLは必要ありません（その機能も制限もありません）。
MTやNSの学習における最適化の目的は、おそらく何らかの目標関数の探索であろう。しかし、結果として得られる機能は、物理的な意味も含めて大きく異なっています。
トレーニングに1日もかけたくない、手作業で再トレーニングしたくない...高速で、長期間にわたってテスターで再現可能で、必要に応じて自動再トレーニングができるものが欲しい
タスクの非自明性を考慮すると、高速なアルゴリズムといくつかの最適化しか残されていない
自分でいろいろなテスターやスライダーを書いたり、プログラムの組み合わせを変えたりするのは、無駄だから開発者にやってもらおう...と、私はただのトレーダーですが
もし、R/Pythonとの優れた統合が実現されるなら、それは彼らが望んでいることですが、私たちは次に進むことができます。
自慢じゃないですが :) 時間の見積もりは正しくないと思います。
そして3つ目は、教えるときに、ほとんどのローカル記事のように、MLPに自分の解答を押し付けないことです。
セルフトレーニングのことでしょうか？どうすればいいのでしょうか？
トレーニングに1日もかけたくない、手作業で再トレーニングしたくない...高速で、長期間にわたってテスターで再現可能で、必要に応じて自動再トレーニングができるものが欲しい
タスクの非自明性を考慮すると、高速なアルゴリズムといくつかの最適化しかありません。
春先までNSの堅牢なシステムを構築できなかったら、もういいや、自慢できないし......。）
NSとは半年ほど前から、投射型のアプローチに取り組んでいたところです。そして、少しずつ市場の仕事に移っていくのです。また、さまざまな高速アルゴリズムや変種を試すよりも、多少なりとも結果がわかっている状態で24時間トレーニングする方がよいでしょう。
ちなみに、私は4、5回目の挑戦で納得のいく結果が得られました。2ヶ月ほどで完成しました。(そのうち、直接的にトレーニングに費やしたのは5日間だけ）。
自己学習ということですか？どうすればいいのでしょうか？
いいえ、自己学習ではありません。エポック間の中間設定を行った通常のBP。
掛け算の表を、自分でもよく分かっていない先生と一緒に学ぶことを想像してみてください。まさに、その思いからスタートしたのです）。
ハイキンが説明した、学習順序の正解・不正解の比率が現実に即していること、に行き着いた。
NSとは、シェルアプローチの練習だけで約半年を費やしました。そして、少しずつ市場の仕事に移っていくのです。また、さまざまなアルゴリズムやバリエーションを使い分けるよりも、多少なりとも結果がわかっている状態で24時間トレーニングする方がよいでしょう。
ちなみに、私は4、5回目の挑戦で納得のいく結果が得られました。2ヶ月ほどで完成しました。このうち、研修に直接参加したのは5日間だけです）。
また、約半年...それはちょっと稼ぐが、より多くの必要があり、それは、NSです:)月平均5％では満足できない・・・数百％稼いだアービトラージの後に
それも半年くらい前の...なんとなく稼いでるけど、もっと稼がないと！NSです。:)月平均5％では満足できない...アービトラージ後、数百％の儲けがあったとき
上のどこかにテスト結果のグラフをあげました。何も問題はないようです。
3カ月に1回の再トレーニングで問題ない。今のところ、その必要はありません。
先ほどの警告-実社会の具体的なデータは公開されていない。それに関する憶測を肯定も否定もしない)。
ユーリイ・アサウレンコ
そして3つ目は、教える際に、多くのローカル記事のように、MLPに自分の解を押し付けない ことです。
...
いいえ、セルフトレーニングではありません。エポック間の中間設定を行った通常のBP。
掛け算の表を、自分でもよく分かっていない先生と一緒に学ぶことを想像してみてください。まさに、その思いからスタートしたのです）。
ハイキンが説明した、 学習順序 の正解・不正解の比率が現実に即していること、に行き着いた。
意味がわからない...。
まあ、それでも答えのある「学習シーケンス」があるのなら、MLPに「自分の解を押し付けている」ことになるのでしょう。
よくわからないことが...
さて、もしまだ答えのある「学習シーケンス」があるのなら、あなたはまだMLPに「自分の解を押し付けている」 ことになりますね。