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 618 1...611612613614615616617618619620621622623624625...3399 新しいコメント Anatolii Zainchkovskii 2018.01.28 09:46 #6171 アレクセイ・テレンテフ そして、入力に100本のバーを常時適用する。ニューラルネットワークのモデルは、入力-100、隠れ家-x、出力-5となる。この場合、静的な100本のバーのモデルは去勢されることになり、可能性のあるパターンを探すという目的のためにはつながらないのではないかと思います( Maxim Dmitrievsky 2018.01.28 09:51 #6172 アナトリー・ザイニチコフスキーマキシム、ニューラルネットワークをモノペアーで動かしているんだろう？その後、フォワードでより良いパフォーマンスを発揮するかもしれない便利な列を作ることができると考えたことがありますか？実際、例えばヘッドショルダーの形状はあまり発生しませんが、1時間に1回できることを想像してみると...。市場のシンボルを正確に把握しているのであれば、別のアプローチになるかもしれませんが、私は一人でやるのは嫌ですね、市場に何の影響も与えませんから。 Alexander_K2 2018.01.28 09:56 #6173 マキシム・ドミトリエフスキー そう、私はちょうどポートフォリオを組んでいて、最初は回帰を使って、次にNSを使いたかったのですが、完成しませんでした...同じ非定常性が得られるので、楽器の選択が難しいのです...主にこの戦略を使ってインデックスを取引する必要があります マキシム ニューラルネットワークの入力に何を供給しているのですか？Koldunは入力にインクリメントを使っていますが、皆さんはどうですか？ Anatolii Zainchkovskii 2018.01.28 09:57 #6174 マキシム・ドミトリエフスキー はい、私はちょうどポートフォリオを構築していた、最初は回帰を使用して、次にNSを使用したかったが、私は終了しませんでした...それは同じ非定常性を取得し、それはツールを拾うのは難しい...主にこのような戦略を使用してインデックスを取引する必要があります。モデル長を長くする簡単なサイクルを追加して、いつでも良い画像が得られるようになったからかもしれません。 しかし、フォワードウォーターも同じように半々の効果なので、何らかの方法に頼る必要がありますね......。 Anatolii Zainchkovskii 2018.01.28 09:58 #6175 ちなみに、インクリメントそのものは別として、各バーの時間を定性的なパラメーターとしてあげると...。 Alexander_K2 2018.01.28 10:00 #6176 アナトリー・ザイニチコフスキーところで、インクリメントとは別に、各バーの時間を定性的なパラメーターとしてあげたいのですが......。 それこそが、あるべき姿なのです。サンプル量は確率論から計算する必要があります。 Anatolii Zainchkovskii 2018.01.28 10:02 #6177 Alexander_K2 です。 まさにその通りです。そして、サンプル量は確率論から計算する必要があります。ボリュームについて理解できないのですが、トレーニングには1万件の状態例があれば十分ではないですか？ Alexander_K2 2018.01.28 10:08 #6178 アナトリー・ザイニチコフスキー ボリュームについて理解できないのですが、トレーニングには1万件の状態例があれば十分ではないですか？ かなりね。ただし、各ペアで別々に計算する必要があります。違うんです。確率密度関数と振幅は大きく異なる。 Forester 2018.01.28 10:13 #6179 Alexander_K2 です。 かなりね。ただし、各ペアで別々に計算する必要があります。彼らは別の犬です。確率密度関数と振幅は大きく異なる。 そして、なぜ計算するかというと、例えば2万円を予備費として持っていく、それだけなのです Anatolii Zainchkovskii 2018.01.28 10:17 #6180 Alexander_K2 です。 かなりね。しかし、それぞれのペアについて別々に計算する必要があります。違うんです。確率密度関数と振幅は大きく異なる。私のポートフォリオ・アプローチでは、ペアを別々にカウントする必要はないと思います...ポートフォリオ自体の増分とタイムポイントを取るだけです...。 1...611612613614615616617618619620621622623624625...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、入力に100本のバーを常時適用する。ニューラルネットワークのモデルは、入力-100、隠れ家-x、出力-5となる。
この場合、静的な100本のバーのモデルは去勢されることになり、可能性のあるパターンを探すという目的のためにはつながらないのではないかと思います(
マキシム、ニューラルネットワークをモノペアーで動かしているんだろう？その後、フォワードでより良いパフォーマンスを発揮するかもしれない便利な列を作ることができると考えたことがありますか？実際、例えばヘッドショルダーの形状はあまり発生しませんが、1時間に1回できることを想像してみると...。
市場のシンボルを正確に把握しているのであれば、別のアプローチになるかもしれませんが、私は一人でやるのは嫌ですね、市場に何の影響も与えませんから。
そう、私はちょうどポートフォリオを組んでいて、最初は回帰を使って、次にNSを使いたかったのですが、完成しませんでした...同じ非定常性が得られるので、楽器の選択が難しいのです...主にこの戦略を使ってインデックスを取引する必要があります
はい、私はちょうどポートフォリオを構築していた、最初は回帰を使用して、次にNSを使用したかったが、私は終了しませんでした...それは同じ非定常性を取得し、それはツールを拾うのは難しい...主にこのような戦略を使用してインデックスを取引する必要があります。
モデル長を長くする簡単なサイクルを追加して、いつでも良い画像が得られるようになったからかもしれません。 しかし、フォワードウォーターも同じように半々の効果なので、何らかの方法に頼る必要がありますね......。
ちなみに、インクリメントそのものは別として、各バーの時間を定性的なパラメーターとしてあげると...。
ところで、インクリメントとは別に、各バーの時間を定性的なパラメーターとしてあげたいのですが......。
まさにその通りです。そして、サンプル量は確率論から計算する必要があります。
ボリュームについて理解できないのですが、トレーニングには1万件の状態例があれば十分ではないですか？
ボリュームについて理解できないのですが、トレーニングには1万件の状態例があれば十分ではないですか？
かなりね。ただし、各ペアで別々に計算する必要があります。彼らは別の犬です。確率密度関数と振幅は大きく異なる。
かなりね。しかし、それぞれのペアについて別々に計算する必要があります。違うんです。確率密度関数と振幅は大きく異なる。
私のポートフォリオ・アプローチでは、ペアを別々にカウントする必要はないと思います...ポートフォリオ自体の増分とタイムポイントを取るだけです...。