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 59

[Alexey Burnakov]

方法については、記事を読むことをお勧めします。業界では、どの方法がベストなのか、経験的に確立された見解があります。この記事は分類問題についてのものです : http://www.cs.cornell.edu/~caruana/ctp/ct.papers/caruana.icml06.pdf

そして、何も発明する必要はないのです。

しかし、もちろん例外もあります。すべてはデータ次第です。

[Yury Reshetov]

Dr.トレーダー

つまり、「私のウェブサイトにつながる最初のグーグルのリンクを見てください」ということです :)

他のリンク先を見ることを誰も止めはしません。googleのトップに自分のサイトへのリンクを貼ってないよね？したがって、すべての苦情は、Googleのインデックスは、サイトを希望するように、私には、検索エンジンのサポートチームに対処していないという事実についてです。

Dr.トレーダー

私は、あなたが2つのモデルの委員会を持っていることを発見した、これは私が理解し、上に書いた方法ではありません。

申し訳ありませんが、私はテレパシーの訓練を受けていないので、あなたが何を言いたいのかを遠くから読み取ることはできません。ですから、文部科学省に対して、なぜテレパシー教育がすべての教育機関の必修カリキュラムに含まれていないのか、苦情を申し立てることもできます。あるいは、このフォームに対するあなたの考えをもっと具体的に教えてください。

[mytarmailS]

ミハイル・マルキュカイツ
モデルが40～50％以上の汎化率を上げることはほとんどありませんでしたが、データをどうするか考えた末に分類後に得られるモデルの本質とは。同じデータでも、今は70％以上、平均80～90％のモデルが得られ、将来的には未知のデータでも10～12分の1程度の誤差になると思います。稼ぐには十分な量です)。

認知度を上げるためには、どんな奇跡の変身が必要なのか、教えてもらえるかもしれませんね。

[Mihail Marchukajtes]

Dr.トレーダー
そうですね、私も厳密に買い/売りを分類しようとしています。しかし、どうやってオリジナルの6つの入力を手に入れたのでしょうか？何か既知の戦略から取っただけなのでしょうか？十分なエントリーは、最も重要なことの一つです。それどころか、何千ものエントリー（100本以上の価格と指標）があり、数十本を残してふるいにかける必要があるのです。

私の戦略はシンプルです。これは、トーマス・デマークのシークエンスで、売買のシグナルを出すものです。100pips以上の利益が出たシグナルは1、それ以外は0とし、シグナルの瞬間にインジケーターの値を保存し、90％の汎化モデルを取得しています。以上です...。

マジックワンドクロスをシステムの基本として使うこともできますね。また、かなり良いものになると思います。つまり、こんな感じです。要は、データを正しく用意することなのですが...。

最後の2つはゼトスコアモデルとケリー係数なので、贅沢は言えませんが...。

  double PONT1=iBullsPower(NULL,0,PONT,PRICE_CLOSE,i)+iBearsPower(NULL,0,PONT,PRICE_CLOSE,i);
  double MOM=iMomentum(NULL,0,PONT,PRICE_CLOSE,i);
  double Dstoh=iStochastic(NULL,0,PONT,PONT+9,PONT+9,MODE_EMA,0,MODE_MAIN,i);
  double STD=iStdDev(NULL,0,PONT,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,i);
  double Force=iForce(NULL,0,PONT,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,i);
  double VolM=iCustom(NULL, 0, "BetterVolume 1.4.1",9,i);
  double EMA=Close[i]-iCustom(NULL, 0, "9MAMA_NK",0.5,0.05,1,i);
  double Zscore=iCustom(NULL, 0, "TDSEQUENTA v2015",5,8,12,9,i);
  double Nstep=iCustom(NULL, 0, "TDSEQUENTA v2015",5,8,12,10,i);

[Mihail Marchukajtes]

初心者のためのサンプラー切れ、サンプル切れの赤線後。かなり実現性が高いように思います。でも、今日もミスがありましたが、それはそれでいいんです......。ノーミスなんてありえない...。

[Yury Reshetov]

Mihail Marchukajtes：

私の戦略はシンプルです。これは、トーマス・デマークのシークエンスで、売買のシグナルを出すものです。100pips以上の利益が出たシグナルは1、それ以外は0とし、シグナルの瞬間にインジケーターの値を保存し、90％の汎化モデルを取得しています。以上です。

つまり、将来の収益性による分類（1 - 少なくとも100 pips、0 - 100 pips未満）であって、シグナルの方向による分類ではないのでしょうか？また、ディマークのシーケンサーで、どのように方向を決めているのでしょうか？

[Mihail Marchukajtes]

ユーリー・レシェトフ
つまり、収益性の分類（1 - 少なくとも100 pips、0 - 100 pips未満）ではなく、シグナルの方向によるものですか？また、ディマークのシーケンサーによって、どのように方向性を定めているのでしょうか？

システム自体が買いシグナルや売りシグナルを出し、これが方向性です。クラシファイアは、シグナルが買いであれば、NSが「はい、これは正しいシグナルです」と言えば、買い、「いいえ、これは正しいシグナルではありません」と言えば、売りとします。それは、売るときも同じ...。真か偽を売る、それ故に結論を出す・・・。

[Yury Reshetov]

ミハイル・マルキュカイツ

システム自体が買いシグナルや売りシグナルを出し、これが方向性であり、クラシファイアは、シグナルが買いであれば、NSが「はい、これは正しいシグナルです」と言えば、買い、「いいえ、これは正しいシグナルではありません」と言えば、売り、と言うのである。それは、売るときも同じ...。信号が真か偽なら、結論を出そう...。

CVSで分類するためのサンプルをフォーラムにアップロードしていただけませんか？

[Mihail Marchukajtes]

そして、どんな入力データも出力データに変換することができ、システムはしばらくの間動作するので、探している人は必ず見つけることができます :-)

つまり、ちょっとしたデータ操作で、90％という許容範囲の数字に一般化のレベルが上がってしまうのです......。

[Alexey Burnakov]

ミハイル・マルキュカイツ

しかも、どんな入力データも出力データに変換でき、しばらくはシステムが動くので、探している人は必ず見つかります :-)

だから、本当に小さなデータいじりで、一般化のレベルが90％の許容範囲内の数字まで成長する......というわけだ。

データの学習と検証の期間は？2、3日のような気がするのですが？正直なところ、まったく何も書いてないんです。