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 70 1...636465666768697071727374757677...3399 新しいコメント mytarmailS 2016.07.27 05:13 #691 mytarmailS:こんにちは。私はmxnetパッケージhttp://tjo-en.hatenablog.com/entry/2016/03/30/233848 から畳み込みネットワークを実行しようとしていますが、ネットワークは主に画像で動作し、データは行列を含む多次元配列の形式をとるため、「私たちの」データ、すなわち文字列の形で実行する方法がよく分かりません。要するに、誰かが理解して実行する方法を知っているなら、私はネットワークの例を非常に感謝するでしょう、例えば「アイリス」で新しいトピックの熱で私のポストに気づかなかった、一日で+10ページが冗談ではありません)それにしても．助けてください、本当に必要です、結果を公表します。 Mihail Marchukajtes 2016.07.27 05:21 #692 mytarmailS: でも、ここでReshetovの分類器を使っている人はあなた以外にはいませんよ。何をどのようにするのかをきちんと説明していただければ、各自がアルゴリズムとトレードバックテストの両方を実装することができると思うのですが、いかがでしょうか？何をどうすればいいのか、きちんと説明するだけなんですね。一週間前に同じコンセプトで実施したが、うまくいかなかったと言ったのに、デタラメだと言うのか。そして、実装とバックテストを、それぞれ異なるバリエーションで手に入れることができるのです...。 Ү なるほど、ここの皆さんはオプティマイザーを使っているのだと思いました。データを準備するためにRにプログラムする内容はどうすればわかりますか？私はReshetovのオプティマイザーを使って仕事をしていますが、うまくいっていますよ。あくまでツールであって、まともなインプットとデオを帽子で見つけるだけで、最適化のスピードが上がったことを考えれば、難しいことではないと思うのですが......。 mytarmailS 2016.07.27 05:38 #693 ミハイル・マルキュカイツ データを準備するためにRにプログラムする内容はどうすればわかりますか？ 何を説明されても、私たちはプログラムします、私たちは何を話しているのか理解できません... Dr. Trader 2016.07.27 05:41 #694 mytarmailS:こんにちは。私は、パッケージmxnet http://tjo-en.hatenablog.com/entry/2016/03/30/233848から畳み込みネットワークを実行 しようとしていますが、かなり、というか、ネットワークは写真で主に動作し、データは行列を持つ多次元配列の形式を取るので、すなわち文字列の形で、 "私たちの "データでそれを実行する方法は明らかではありません、要するに、誰かが理解して実行する方法を知っていれば、ネットワークの例については非常に感謝されるだろう、例えば、 "虹彩 FXで畳み込みネットワークをいきなり動かすことはできません。予測力は、モデル自体の構成に大きく依存します。画像認識の予測能力は、ネットワークを何層にするか、コアのピクセルグリッドはどうするかなど、構成を変えるだけで何カ月もかけて常に向上させています。これまでの最適な構成を探す作業は、FXではまったく意味がない。このモデルには目もくれません。FXのネットワーク構成を計算するのに役立つ学者の個人的な研究の場合のみ、それはまだ意味があります。 Mihail Marchukajtes 2016.07.27 05:47 #695 mytarmailS: 何を説明しても、プログラムする、何の話かわからない......。 何を説明すればいいのでしょうか？私はニューラルネットワークの 開発者ではなく、ユーザーなのですが......。 Yury Reshetov 2016.07.27 05:58 #696 ミハイル・マルキュカイツ Market Makerの使い方がわからない場合、すでにお持ちでない場合は確証が持てません。ただ、データを用意するためにRにプログラムするのはどうしたらいいのでしょうか？私はReshetovのオプティマイザーを使って仕事をしていますが、うまくいっていますよ。あくまでツールであって、まともなインプットとデオを帽子で見つけるだけで、最適化のスピードが上がったことを考えれば、難しいことではないと思うのですが......。他のソフトに乗り換えるように説得しても無駄だ。それは心理的に難しいことで、私自身の経験からもわかるし、他の人たちの様子も何度も見てきた。例えば、私がある組織で働いていたとき、新しいコンピュータを導入し、Windowsを立ち上げたことがあります。しかし、人々はWordやExcelを使いこなせず、MS-DOSを立ち上げ、Lexiconというテキストエディタで表も含めてすべての文書を記入していた。他のソフトウェアへの大量移行が始まるには、例えば収益性のあるシグナルという形で具体的な結果が示される必要がある。AfterEffects Expert Advisorを作成した際に、そのシグナルもデモで立ち上げてみました。その利益を見たユーザーがExpert Advisorをダウンロードするようになったのです。現在、AfterEffectsの最適化について説明したページが、長期間シグナルが無効になっているにもかかわらず、統計によると最もアクセス数が多いページとなっています。どうやら、Expert Advisorを取引で運用し、利益を得て、他の人にアドバイスした人がいるようです。jPredictionでも同様のことが必要です。MetaTraderで完全自動のjPredictionバンドルを構築し、少なくともデモで利益を得て、シグナルを実行し、ユーザーへのインストラクションを作成する。そして、人々が参加するのです。 mytarmailS 2016.07.27 06:05 #697 ミハイル・マルキュカイツ 何を説明するんだ？私はニューラルネットワークの開発者ではなく、ユーザーなのですが......。OMG・・・。私が「あなたと同じことをしたのに結果がゼロだった」と書いたら、「データを正しく準備しなければならない」と言われましたが、どういうことでしょうか。説明できますか？ СанСаныч Фоменко 2016.07.27 08:12 #698 ユーリー・レシェトフjPredictionでも同様のことが必要です。MetaTraderで完全自動のjPredictionバンドルを構築し、少なくともデモで利益を得て、シグナルを実行し、ユーザーへの指示を作成する。そうすれば、人々は手に取るようにわかるでしょう。現代風に言えば、jPredictionは全くソフトウェアではなく、Rと比較するのは、うーーーん・・・という状態です。想像力が必要なんです。jPredictionは分類器の1つで、しかも全体が分類されているので、比較する環境は重要です。さらに重要なことがあります。初期データの準備のために、十分な大きさのツールセットを用意することが重要である。それに、結果を評価するために十分な大きさのツールを揃えることも重要です。でも、ごめん、また小物の宣伝かよ...。みんなを混乱させてる... Dr. Trader 2016.07.27 08:30 #699 アレクセイ・ブルナコフ ちなみに、データを掲載しました。誰がやろうとしているのだろうか。トレード推定用のアウトオブサンプルのセットは別途掲載します。1;0;1ではなく、3時間間隔の価格差の値が存在することになります。そして、予測されたシグナルに対するトレードの期待値を計算することができるのです。試しに1週間以内にモデルをトレーニングしてみます。そうすれば、fronttestで、そのファイルのまだ知られていない続きでテストすることもできる。しかし、私が取り組んでいるアルゴリズムは2つのクラスで構築されており、3つではモデルを評価するためのフィットネス関数に問題があるというニュアンスがあります。今、モデルには2つの可能なクラスがあり、分類結果は売り/買いの0か1になっています。あなたの3つのクラスに対して同じコードを適用しますが、出力は(0;0.5;1)にスケーリングされますが、これは最良のアプローチではありません。neuronkaで3つのクラスに対応する3つの出力を作り、分類の結果を最も大きな値の出力とするのがよいでしょう。あなたのデータでは、どちらの方法が良いのか分からないので、両方のモデルを作ってみますが、どちらが良い結果が出るのでしょうか。 Alexey Burnakov 2016.07.27 09:17 #700 Dr.トレーダー試しに1週間以内にモデルをトレーニングしてみます。そうすれば、fronttestで、そのファイルのまだ知られていない続きでテストすることもできる。しかし、私が取り組んでいるアルゴリズムは2つのクラスで構築されており、3つではモデルを評価するためのフィットネス関数に問題があるというニュアンスがあります。今、モデルには2つの可能なクラスがあり、分類結果は売り/買いの0か1になっています。あなたの3つのクラスに対して同じコードを適用しますが、出力は(0;0.5;1)にスケーリングされますが、これは最良のアプローチではありません。neuronkaで3つのクラスに対応する3つの出力を作り、分類の結果を最も大きな値の出力とするのがよいでしょう。あなたのデータでは、どちらの方法が良いのか分からないので、両方のモデルを作ってみますが、どちらが良い結果が出るのでしょうか。 ありがとうございます。ゼロを取り除くようにしてください。狭いチャネルでの値動きを意味する。そうすると、残り2クラスとなります。 1...636465666768697071727374757677...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
こんにちは。
私はmxnetパッケージhttp://tjo-en.hatenablog.com/entry/2016/03/30/233848 から畳み込みネットワークを実行しようとしていますが、ネットワークは主に画像で動作し、データは行列を含む多次元配列の形式をとるため、「私たちの」データ、すなわち文字列の形で実行する方法がよく分かりません。要するに、誰かが理解して実行する方法を知っているなら、私はネットワークの例を非常に感謝するでしょう、例えば「アイリス」で
新しいトピックの熱で私のポストに気づかなかった、一日で+10ページが冗談ではありません)
それにしても．助けてください、本当に必要です、結果を公表します。
でも、ここでReshetovの分類器を使っている人はあなた以外にはいませんよ。何をどのようにするのかをきちんと説明していただければ、各自がアルゴリズムとトレードバックテストの両方を実装することができると思うのですが、いかがでしょうか？何をどうすればいいのか、きちんと説明するだけなんですね。一週間前に同じコンセプトで実施したが、うまくいかなかったと言ったのに、デタラメだと言うのか。そして、実装とバックテストを、それぞれ異なるバリエーションで手に入れることができるのです...。
データを準備するためにRにプログラムする内容はどうすればわかりますか？
こんにちは。
私は、パッケージmxnet http://tjo-en.hatenablog.com/entry/2016/03/30/233848から畳み込みネットワークを実行 しようとしていますが、かなり、というか、ネットワークは写真で主に動作し、データは行列を持つ多次元配列の形式を取るので、すなわち文字列の形で、 "私たちの "データでそれを実行する方法は明らかではありません、要するに、誰かが理解して実行する方法を知っていれば、ネットワークの例については非常に感謝されるだろう、例えば、 "虹彩
何を説明しても、プログラムする、何の話かわからない......。
Market Makerの使い方がわからない場合、すでにお持ちでない場合は確証が持てません。ただ、データを用意するためにRにプログラムするのはどうしたらいいのでしょうか？私はReshetovのオプティマイザーを使って仕事をしていますが、うまくいっていますよ。あくまでツールであって、まともなインプットとデオを帽子で見つけるだけで、最適化のスピードが上がったことを考えれば、難しいことではないと思うのですが......。
他のソフトに乗り換えるように説得しても無駄だ。それは心理的に難しいことで、私自身の経験からもわかるし、他の人たちの様子も何度も見てきた。例えば、私がある組織で働いていたとき、新しいコンピュータを導入し、Windowsを立ち上げたことがあります。しかし、人々はWordやExcelを使いこなせず、MS-DOSを立ち上げ、Lexiconというテキストエディタで表も含めてすべての文書を記入していた。
他のソフトウェアへの大量移行が始まるには、例えば収益性のあるシグナルという形で具体的な結果が示される必要がある。AfterEffects Expert Advisorを作成した際に、そのシグナルもデモで立ち上げてみました。その利益を見たユーザーがExpert Advisorをダウンロードするようになったのです。現在、AfterEffectsの最適化について説明したページが、長期間シグナルが無効になっているにもかかわらず、統計によると最もアクセス数が多いページとなっています。どうやら、Expert Advisorを取引で運用し、利益を得て、他の人にアドバイスした人がいるようです。
jPredictionでも同様のことが必要です。MetaTraderで完全自動のjPredictionバンドルを構築し、少なくともデモで利益を得て、シグナルを実行し、ユーザーへのインストラクションを作成する。そして、人々が参加するのです。
何を説明するんだ？私はニューラルネットワークの開発者ではなく、ユーザーなのですが......。
OMG・・・。
私が「あなたと同じことをしたのに結果がゼロだった」と書いたら、「データを正しく準備しなければならない」と言われましたが、どういうことでしょうか。説明できますか？
jPredictionでも同様のことが必要です。MetaTraderで完全自動のjPredictionバンドルを構築し、少なくともデモで利益を得て、シグナルを実行し、ユーザーへの指示を作成する。そうすれば、人々は手に取るようにわかるでしょう。
現代風に言えば、jPredictionは全くソフトウェアではなく、Rと比較するのは、うーーーん・・・という状態です。想像力が必要なんです。
jPredictionは分類器の1つで、しかも全体が分類されているので、比較する環境は重要です。
さらに重要なことがあります。
初期データの準備のために、十分な大きさのツールセットを用意することが重要である。それに、結果を評価するために十分な大きさのツールを揃えることも重要です。
でも、ごめん、また小物の宣伝かよ...。みんなを混乱させてる...
ちなみに、データを掲載しました。誰がやろうとしているのだろうか。トレード推定用のアウトオブサンプルのセットは別途掲載します。1;0;1ではなく、3時間間隔の価格差の値が存在することになります。そして、予測されたシグナルに対するトレードの期待値を計算することができるのです。
試しに1週間以内にモデルをトレーニングしてみます。そうすれば、fronttestで、そのファイルのまだ知られていない続きでテストすることもできる。しかし、私が取り組んでいるアルゴリズムは2つのクラスで構築されており、3つではモデルを評価するためのフィットネス関数に問題があるというニュアンスがあります。
今、モデルには2つの可能なクラスがあり、分類結果は売り/買いの0か1になっています。あなたの3つのクラスに対して同じコードを適用しますが、出力は(0;0.5;1)にスケーリングされますが、これは最良のアプローチではありません。neuronkaで3つのクラスに対応する3つの出力を作り、分類の結果を最も大きな値の出力とするのがよいでしょう。あなたのデータでは、どちらの方法が良いのか分からないので、両方のモデルを作ってみますが、どちらが良い結果が出るのでしょうか。
試しに1週間以内にモデルをトレーニングしてみます。そうすれば、fronttestで、そのファイルのまだ知られていない続きでテストすることもできる。しかし、私が取り組んでいるアルゴリズムは2つのクラスで構築されており、3つではモデルを評価するためのフィットネス関数に問題があるというニュアンスがあります。
今、モデルには2つの可能なクラスがあり、分類結果は売り/買いの0か1になっています。あなたの3つのクラスに対して同じコードを適用しますが、出力は(0;0.5;1)にスケーリングされますが、これは最良のアプローチではありません。neuronkaで3つのクラスに対応する3つの出力を作り、分類の結果を最も大きな値の出力とするのがよいでしょう。あなたのデータでは、どちらの方法が良いのか分からないので、両方のモデルを作ってみますが、どちらが良い結果が出るのでしょうか。