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 625 1...618619620621622623624625626627628629630631632...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2018.01.29 13:21 #6241 エリブラリウスなぜ、そんなに遠くに持っていくのですか？隣から取らないといけないのでは...？ 私は任意の、それはあくまで例として...元の行にもっと似ているように、例えば、取る Forester 2018.01.29 13:24 #6242 回帰分析や価格予測をされているのですね？ 初めての分類の実験が、ちょっとしょんぼりしてきました...。予報士に転職しようと思っています。 Maxim Dmitrievsky 2018.01.29 13:29 #6243 エリブラリウス 回帰と価格予測を扱っているのでしょうか？ 分類の最初の実験に飽きてきた...。予報士に転職しようと思っています。交互に 今は1台分、今はもう1台分と、一度に3台分持っています。回帰は価格と予測のスプレッドを構築し、モデルの品質を目視でも確認できるため、非常に便利です。 Anatolii Zainchkovskii 2018.01.29 13:33 #6244 マックス、リスペクト。クールな予感...。1小節先まで予測するのですね。そして質問ですが、RFベースなのかニューラルネットベースなのか？ Maxim Dmitrievsky 2018.01.29 13:39 #6245 アナトリー・ザイニチコフスキー マックス、リスペクト。クールな予感...。1小節先まで予測するのですね？そして質問ですが、RFとニューラルネットのどちらで構築されているのでしょうか？ これはRFで...どう説明したらいいのか...基本的に2つのペアの間のスプレッドを示し、与えられた計算式の代わりにRF（通常線形回帰によって 行われる）を通してカウントされます。 Forester 2018.01.29 13:51 #6246 ネットでの回帰・予測は、歴史上の類似サイト・パターンを探すのとほぼ同じものが出てきそうで怖いです（3ヶ月前にやりました）。NSは、市場に典型的な状況がほとんどないため、教えることが全くない印象です。 大金を手にした特別に訓練されたロボットが、わざとパターンを破っているかです。 私のパターン・ファインダーは、典型的なダブル・トップを検出することができなかった。なぜなら、過去1年間、最も類似した20のケースで、価格はダブル・トップのパターンをやり過ごし、さらに上に飛んでいったからである。 予測は、赤（高）と白（低）の太線、履歴からのグレーと暗赤色のバリエーションで表現されています。はい、そして最も似ている亜種も、それほど似ていません。 また、ある方向に予測すると、価格が反対方向に行くこともあります。 つまり、コインと同じように50/50なのです。 Anatolii Zainchkovskii 2018.01.29 13:54 #6247 マキシム・ドミトリエフスキー これはRFで...どう説明したらいいのか...要するに2つのペアの間のスプレッドを示し、与えられた計算式の代わりにRF（通常線形回帰によって 行われる）でカウントされます。 このビデオは、回帰手法ではなく、RFが通貨ペアのウェイトを調整する方法を示しているのですね。ウェイトの変化は、実はとてもゆっくりなのです......。というわけで、フォワードは真実の計算の領域に長く入っているようだ...。 Maxim Dmitrievsky 2018.01.29 13:58 #6248 アナトリー・ザイニチコフスキー このビデオは、rFが回帰アプローチの代わりに通貨ペアの重みを調整する方法を示しているのでしょうか？ そうであれば、それは本当の予測器ではありませんね。実は、ウェイトの変化はとてもゆっくりなのです......。というわけで、フォワードは真実の計算の領域に長く入っているようだ...。 まあそうなんだけど、線形モデルじゃなくて非線形モデルなんだよなあ Anatolii Zainchkovskii 2018.01.29 14:00 #6249 マキシム・ドミトリエフスキー そうですね、線形モデルから非線形モデルになっただけです。RFの乗算表を使っての解答を見ましたが、500本では正確な答えが出ないことがわかり、複雑な計算もありません。 曲線の挙動はどうでしょう、1万本必要でしょうか？ また、市場データのノイズの多さも要因になりますね......。 Maxim Dmitrievsky 2018.01.29 14:01 #6250 アナトリー・ザイニチコフスキーRFの乗算表を使っての解答を見ましたが、500本でも正確な答えを出すには足りないことがわかりましたし、複雑な計算もありません。 カーブの挙動はどうでしょうか、それなら1万本必要でしょうか？ そして市場データのノイズがそれを感じさせます.........。なぜか、いや、木が余っている...10本でも良い答えが出た（何本設定したかは覚えていない） 500は、あらゆるデータセットに十分な量です。 しかし、10本の木があれば、すべてがうまくいく 2018.01.29 21:02:59.333 RF sample (GBPUSD,H1) Info=1 RMSE Error=0.00415 2018.01.29 21:02:59.335 RF sample (GBPUSD,H1) Тест 1 >> 9*1=9 // 9*1=9 // 3*1=3 // 5*7=35 // 9*1=9 // 1*9=9 // 3*1=3 // 7*5=35 // 5*2=10 // 1*8=9 // 2018.01.29 21:02:59.335 RF sample (GBPUSD,H1) Тест 2 >> 8.3*3.7=32.00(30.71) // 6.4*1.2=6.00(7.68) // 4.0*5.9=24.00(23.60) // 3.1*4.1=11.70(12.71) // 6.4*1.8=12.20(11.52) // 1...618619620621622623624625626627628629630631632...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
なぜ、そんなに遠くに持っていくのですか？隣から取らないといけないのでは...？
初めての分類の実験が、ちょっとしょんぼりしてきました...。予報士に転職しようと思っています。
回帰と価格予測を扱っているのでしょうか？
分類の最初の実験に飽きてきた...。予報士に転職しようと思っています。
交互に
今は1台分、今はもう1台分と、一度に3台分持っています。回帰は価格と予測のスプレッドを構築し、モデルの品質を目視でも確認できるため、非常に便利です。
マックス、リスペクト。クールな予感...。1小節先まで予測するのですね？そして質問ですが、RFとニューラルネットのどちらで構築されているのでしょうか？
ネットでの回帰・予測は、歴史上の類似サイト・パターンを探すのとほぼ同じものが出てきそうで怖いです（3ヶ月前にやりました）。
私のパターン・ファインダーは、典型的なダブル・トップを検出することができなかった。なぜなら、過去1年間、最も類似した20のケースで、価格はダブル・トップのパターンをやり過ごし、さらに上に飛んでいったからである。
予測は、赤（高）と白（低）の太線、履歴からのグレーと暗赤色のバリエーションで表現されています。
はい、そして最も似ている亜種も、それほど似ていません。
また、ある方向に予測すると、価格が反対方向に行くこともあります。つまり、コインと同じように50/50なのです。
これはRFで...どう説明したらいいのか...要するに2つのペアの間のスプレッドを示し、与えられた計算式の代わりにRF（通常線形回帰によって 行われる）でカウントされます。
このビデオは、rFが回帰アプローチの代わりに通貨ペアの重みを調整する方法を示しているのでしょうか？ そうであれば、それは本当の予測器ではありませんね。実は、ウェイトの変化はとてもゆっくりなのです......。というわけで、フォワードは真実の計算の領域に長く入っているようだ...。
そうですね、線形モデルから非線形モデルになっただけです。
RFの乗算表を使っての解答を見ましたが、500本では正確な答えが出ないことがわかり、複雑な計算もありません。 曲線の挙動はどうでしょう、1万本必要でしょうか？ また、市場データのノイズの多さも要因になりますね......。
RFの乗算表を使っての解答を見ましたが、500本でも正確な答えを出すには足りないことがわかりましたし、複雑な計算もありません。 カーブの挙動はどうでしょうか、それなら1万本必要でしょうか？ そして市場データのノイズがそれを感じさせます.........。
なぜか、いや、木が余っている...10本でも良い答えが出た（何本設定したかは覚えていない）
500は、あらゆるデータセットに十分な量です。
しかし、10本の木があれば、すべてがうまくいく