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 619 1...612613614615616617618619620621622623624625626...3399 新しいコメント Yuriy Asaulenko 2018.01.28 10:22 #6181 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？十分であるかどうかは別として。何を教えるか、どう教えるかによります。私の最初のバージョンでは、〜10000は全く何もなかった。そして、後者では、同じNSで教えるモデルを変えたら、すべてがうまくいくのです。 Aleksey Terentev 2018.01.28 10:34 #6182 アナトリー・ザイニチコフスキー この場合、静的な100本バーモデルは去勢されることになり、望ましい可能性のあるパターンの探索につながらないのではないかと思います( 同じバーを食べさせろとは言っていない。=) 私は、アーキテクチャは一定であるべきで、新しいケースごとに「注目」のウィンドウを進めていくと言っているのです。こうすることで、特定のデータセットの連続性と1つの性質が追跡できるようになる。 1回の学習刻み：iは現在のインデックス。入力 = [i-100, i], 出力 = [i+1, i+6]。そして、それに応じてiは毎回新しくなる。 Anatolii Zainchkovskii 2018.01.28 10:43 #6183 アレクセイ・テレンテフ 同じバーを出せとは言っていない。=) 私が言いたいのは、アーキテクチャは一定であるべきで、新しい案件ごとに「注目」のウィンドウを前方に移動させるということです。こうすることで、特定のデータセットの連続性と1つの性質が追跡できるようになる。 1回の学習刻み：iは現在のインデックス。入力 = [i-100, i], 出力 = [i+1, i+6]。そして、それに応じてiは毎回新しくなる。例えば、5つのプライスクローズ・エントリーと1つのプライスクローズ・エグジットがあり、バーシフトすることによって、この5つのバーから6番目のパターンを探しているのです。この5本のバーの組み合わせが同じに見えるということは、あらかじめ規定されていないんです。ここで、組み合わせが毎回同じに見えるとしたら、ニューラルネットワークの答えはどうなるのだろうか。答える必要はないと思います。さてさらに、私の場合、組み合わせはいつも同じだが、長さが違うのでカットできないことが判明した。長さの依存性はフォワードでは重要ではありませんが、私も重要だと思うので、長さを切ることはできません。短いものは長くしようかと思ったのですが、そうすると本来の賭けであるイメージが崩れてしまいます。おそらく、完全に混乱していると思います...。 Forester 2018.01.28 10:54 #6184 削減されない場合は、いくつかのニューラルネットワークが必要で、100 by 200、250 Maxim Dmitrievsky 2018.01.28 10:55 #6185 Alexander_K2 です。 マキシム、入力ニューラルネットに何を送り込むのですか？Von Koldunはインクリメントを入力し、あなたは？も）、ラグが異なるので、分布のモーメントを追加したい。と遅れる。フィードバックがあるネットワーク実は、ネットワークは2つあるんです。でも、最近ダラダラしています...たぶん、本を読みすぎたからだと思うのですが...。1.5週間で1000ページの本を3冊 :D Maxim Dmitrievsky 2018.01.28 10:57 #6186 アナトリー・ザイニチコフスキー モデルを定常的な長さにするため、正しい結果が得られないのでは？ と思い、簡単なサイクルを加えてモデルの長さを長くすることで抜け出し、今ではいつでも良い写真が撮れるようになりました。 しかし、前方の水は相変わらず半々で、今は仕切り直しの方法を探しています......。ポートフォリオは非定常であり、シグマからシグマへ行くわけではなく、定期的にクラックが発生し、再計算してまたクラックが発生します。もし、いくつかの指数や株式の間にグローバルな決定論がない場合、ポートフォリオの取引は1つのシンボルを取引するようなものだが、追加コストがかかる。または1つのシンボルを分解 し、そこからポートフォリオを作成し、1つのシンボルを取引する ))) Anatolii Zainchkovskii 2018.01.28 10:57 #6187 エリブラリウス切らないのであれば、100×200、250と複数のニューラルネットワークが必要ですアドバイスありがとうございます、その方が正しいのでしょうが、ロボットでは1つのネットワークではなく、複数のネットワークからの信号を入れるだけです... Forester 2018.01.28 11:01 #6188 アナトリー・ザイニチコフスキー アドバイスありがとうございます。ロボットに信号を入れるのは、1つのネットワークからではなく、複数のネットワークからにしたほうがいいかもしれませんね．なぜ複数なのか？データが送信された長さのものから。長さの違う2本目からは答えを出すことができません。アンサンブルではありません。でも、ひとつひとつは......そうですね。 Anatolii Zainchkovskii 2018.01.28 11:13 #6189 elibrarius: なぜ複数なのか？データを提出した長さのものから。長さの違う2本目からは答えが出ません。だから、アンサンブルは無理なんです。でも、一人ずつなら、ね。モデルを作って、モデルの長さを決めて、現在のモデルの長さに合った学習済みのネットワークを 立ち上げるというロジックになります。ただ、最終的には長さ別のモデルだけでなく、複数のネットワークが同時にロボット内に存在することになります。 Anatolii Zainchkovskii 2018.01.28 11:15 #6190 マキシム・ドミトリエフスキー まあ、ポートフォリオの非定常性は、シグマからシグマになるわけではなく、定期的にクラックが発生し、再計算するとまたクラックが発生するというものです例えば、ある指数や株式の間のようなグローバルな決定論がない場合、ポートフォリオを取引することは、1つのシンボルを取引するようなものですが、余分なコストがかかるのです。その通りですが、ポートフォリオを設定することで、1つのペアでそのような形が現れるのを待たずに、毎時間分析できる利点があります。 別の言い方をすると、例えば、将来の1バーを予測するために履歴から10バーだけ分析します。ニューラルネットワークはこの10バーから何百ものパターンを見つけますが、私は1パターンでニューラルネットワークを訓練してフォワードすることを提案しています。 1...612613614615616617618619620621622623624625626...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
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？
十分であるかどうかは別として。何を教えるか、どう教えるかによります。
私の最初のバージョンでは、〜10000は全く何もなかった。そして、後者では、同じNSで教えるモデルを変えたら、すべてがうまくいくのです。
この場合、静的な100本バーモデルは去勢されることになり、望ましい可能性のあるパターンの探索につながらないのではないかと思います(
私は、アーキテクチャは一定であるべきで、新しいケースごとに「注目」のウィンドウを進めていくと言っているのです。こうすることで、特定のデータセットの連続性と1つの性質が追跡できるようになる。
1回の学習刻み：iは現在のインデックス。入力 = [i-100, i], 出力 = [i+1, i+6]。そして、それに応じてiは毎回新しくなる。
同じバーを出せとは言っていない。=)
私が言いたいのは、アーキテクチャは一定であるべきで、新しい案件ごとに「注目」のウィンドウを前方に移動させるということです。こうすることで、特定のデータセットの連続性と1つの性質が追跡できるようになる。
1回の学習刻み：iは現在のインデックス。入力 = [i-100, i], 出力 = [i+1, i+6]。そして、それに応じてiは毎回新しくなる。
例えば、5つのプライスクローズ・エントリーと1つのプライスクローズ・エグジットがあり、バーシフトすることによって、この5つのバーから6番目のパターンを探しているのです。この5本のバーの組み合わせが同じに見えるということは、あらかじめ規定されていないんです。ここで、組み合わせが毎回同じに見えるとしたら、ニューラルネットワークの答えはどうなるのだろうか。答える必要はないと思います。さてさらに、私の場合、組み合わせはいつも同じだが、長さが違うのでカットできないことが判明した。長さの依存性はフォワードでは重要ではありませんが、私も重要だと思うので、長さを切ることはできません。短いものは長くしようかと思ったのですが、そうすると本来の賭けであるイメージが崩れてしまいます。おそらく、完全に混乱していると思います...。
削減されない場合は、いくつかのニューラルネットワークが必要で、100 by 200、250
マキシム、入力ニューラルネットに何を送り込むのですか？Von Koldunはインクリメントを入力し、あなたは？
も）、ラグが異なるので、分布のモーメントを追加したい。
と遅れる。フィードバックがあるネットワーク実は、ネットワークは2つあるんです。
でも、最近ダラダラしています...たぶん、本を読みすぎたからだと思うのですが...。1.5週間で1000ページの本を3冊 :D
モデルを定常的な長さにするため、正しい結果が得られないのでは？ と思い、簡単なサイクルを加えてモデルの長さを長くすることで抜け出し、今ではいつでも良い写真が撮れるようになりました。 しかし、前方の水は相変わらず半々で、今は仕切り直しの方法を探しています......。
ポートフォリオは非定常であり、シグマからシグマへ行くわけではなく、定期的にクラックが発生し、再計算してまたクラックが発生します。
もし、いくつかの指数や株式の間にグローバルな決定論がない場合、ポートフォリオの取引は1つのシンボルを取引するようなものだが、追加コストがかかる。
または1つのシンボルを分解 し、そこからポートフォリオを作成し、1つのシンボルを取引する )))
切らないのであれば、100×200、250と複数のニューラルネットワークが必要です
アドバイスありがとうございます、その方が正しいのでしょうが、ロボットでは1つのネットワークではなく、複数のネットワークからの信号を入れるだけです...
アドバイスありがとうございます。ロボットに信号を入れるのは、1つのネットワークからではなく、複数のネットワークからにしたほうがいいかもしれませんね．
なぜ複数なのか？データが送信された長さのものから。長さの違う2本目からは答えを出すことができません。
アンサンブルではありません。でも、ひとつひとつは......そうですね。
なぜ複数なのか？データを提出した長さのものから。長さの違う2本目からは答えが出ません。
だから、アンサンブルは無理なんです。でも、一人ずつなら、ね。
モデルを作って、モデルの長さを決めて、現在のモデルの長さに合った学習済みのネットワークを 立ち上げるというロジックになります。ただ、最終的には長さ別のモデルだけでなく、複数のネットワークが同時にロボット内に存在することになります。
まあ、ポートフォリオの非定常性は、シグマからシグマになるわけではなく、定期的にクラックが発生し、再計算するとまたクラックが発生するというものです
例えば、ある指数や株式の間のようなグローバルな決定論がない場合、ポートフォリオを取引することは、1つのシンボルを取引するようなものですが、余分なコストがかかるのです。
その通りですが、ポートフォリオを設定することで、1つのペアでそのような形が現れるのを待たずに、毎時間分析できる利点があります。 別の言い方をすると、例えば、将来の1バーを予測するために履歴から10バーだけ分析します。ニューラルネットワークはこの10バーから何百ものパターンを見つけますが、私は1パターンでニューラルネットワークを訓練してフォワードすることを提案しています。