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 721 1...714715716717718719720721722723724725726727728...3399 新しいコメント Alexander_K2 2018.02.27 20:44 #7201 マキシム・ドミトリエフスキーあと1つでトピックが終わり、グレイルも出てきますが、やることがたくさんありますね :)まあ、分布やサンプルサイズの計算方法、取引の強弱の考慮の仕方など、何かあれば私に聞いてください。私は年寄りで、若い人に秘密はありません。 Maxim Dmitrievsky 2018.02.27 20:50 #7202 Alexander_K2 です。いや、分布のこととか、サンプルサイズの計算方法とか、取引強度の考慮の仕方とか、何かあれば聞いてください。私は老人なので、若い人たちに秘密はありません。いや、市場を研究する自己学習システムがあるんだ、詳しくは後で完成したら説明するよ。 mavar 2018.02.27 22:38 #7203 みなさん、こんにちは。 トレーニングサンプルの作成で頭を痛めた。良いエントリーポイントを探すための正しい方向性、あるいは考え方を教えてください。 私のネットワークでは、5本のローソク足から上昇バーの出現を予測することができるようですが、取引に成功するためには十分ではありません。ストップ&プロフィットで、すべてを吹き飛ばす。 入るタイミングを見極めるトレーニングサンプルの作り方とは? 私は歴史的なサンプル(ツールSIH3-18分を取った)のすべての上昇ろうそくを マークこの式。 if Open + 4 < Close and // тело свечи растущее и более 4-х пунктов Open + 10 < High and // От Open до High цена вырастет более чем на 10 пунктов 5 < Open - Low < 10 // Нижний хвост свечи от 5 до 10 пунктов このようなバーの出現を予測するようにネットワークを訓練しましたが、エントリーするのは常にOpenより上、ストップロスは利益より上にあり、よくトリガーされます。オープン後のローソク足の多くは、まず下降し、その後上昇に転じ、まずストップにヒットします。そこで、まっすぐ上に向かうニューロニクスのエントリーポイントをどう表現するか、頭を悩ませています。 Mihail Marchukajtes 2018.02.28 05:48 #7204 マキシム・ドミトリエフスキー少しは進歩したんだ、リブ。 をauetsampleで表示します。 ただ、このテーマをサポートするために そして、さっそく質問です。ここでどんな結論が導き出されるのでしょうか?これは引き際なのか、それともモデルが能力を使い果たしたのか......。 Maxim Dmitrievsky 2018.02.28 05:59 #7205 ミハイル・マルキュカイツそして、単刀直入に質問します。ここでどんな結論が導き出されるのでしょうか?これはスランプなのか、それともモデルのポテンシャルを使い果たしたのか? 私もこのカーブは好きではありません。やるなら最低でも5年先でないとね。ここでは、まぐれ当たりです。 私が確実に、そして取り返しのつかないことを知っているのは、NSを自社のマークで使うのは大失敗だということです...幸運の確率は100万分の1です。このトピック全体がその証拠です。 Mihail Marchukajtes 2018.02.28 06:12 #7206 マキシム・ドミトリエフスキーあ、そういえば、私もカーブが苦手です。やるなら、最低でも5年後に伸びるように。ここでは、まぐれ当たりです。 私が確実に、そして取り返しのつかないことを知っているのは、NSを自社のマークで使うのは完全に行き止まりだということです...幸運の確率は100万分の1です。このトピックがそれを証明していますね。実際に理由を聞いてみました。TCが急落し始めると、回復するのかどうかが問題になる。急落が止まり、残高の成長期が始まるのでしょうか?戦略を貫くべきか、それともバランスを取り直す時期なのか。このような疑問は、沈む瞬間に生まれます。ドローダウンなのか、全損なのか?それは、ただ...ただ、声に出して考えてみただけです。 Maxim Dmitrievsky 2018.02.28 06:16 #7207 ミハイル・マルキュカイツだから聞いたんです。TCが流出し始めると、回復できるかどうかが問題になります。急落が止まり、残高の成長期が始まるのでしょうか?戦略を貫くべきか、それともバランスを取り直すべきか?このような疑問は、沈む瞬間に生まれます。ドローダウンなのか、全損なのか?それは、ただ...ただ、声を大にして言いたいのは......。クロスバリデーションをしないとわからない。 履歴ごとの 負けトレードの最大数を見ていて、最大数を超えたらスイッチを切るようにしていたんです。その結果、ドローダウンは最小限に抑えられましたが、私の利益も小さくなってしまいました。しかし、私のボットは3ヶ月間チュールを選択し、1000以下の取引をしていますが、それでもOOSではかなり弱くなっています :) メモリーセルを追加することでより面白くなりましたが、まだ同じではなく、もっと複雑さが必要です。 Dr. Trader 2018.02.28 07:00 #7208 マバーそのようなバーの出現を予測するようにネットワークを学習させたのですが、いつもOpenより上でエントリーしてしまい、ストップロスが利益より高くなり、よくトリガーを引いてしまうのです。オープン後のローソク足の多くは、まず下降し、その後上昇に転じ、まずストップにヒットします。そこで、すぐに上がるネウロイのエントリーポイントをどう示すか、頭を悩ませているところです。まず、このような取引戦略をmt5のテスターで確認するのが良いでしょう。テスターが損失を示した場合、神経回路を訓練してはいけません、それは何の役にも立ちません。 例えば、私はバーごとの価格の上昇(Open[0] - Open[1], Open[1]-Open[2], など)を予測するように学習させています。これは回帰と呼ばれます。ニューロニックで良い結果が出れば、利益を出すことが望めます。 mavar 2018.02.28 10:47 #7209 Dr.トレーダーまずは、このような取引開始ストラテジーをmt5のテスターでテストしてみるとよいでしょう。テスターでも損失が出るようなら、ニューロニクスのトレーニングはしない方がいい、無駄になってしまう。 例えば、私はバーごとの価格の上昇(Open[0] - Open[1], Open[1]-Open[2], など)を予測するように学習させています。これは回帰と呼ばれます。ニューロニックで良い結果が出れば、利益を出すことが望めます。正しく認識されるのですが、正しいエントリーポイントを選択することができません。ローソクの見た目ではなく、下がらずに入る瞬間を正確に認識できるようなネットワークを教えたい。私のストップはすべてを壊す。 そんな条件は書けません。誰か教えてくれないかな? テスターではニューロニックとの統合の関係で動作しないのでテストできません。Strategy Testerはpythonで書かれていて、情報をファイルを通してやり取りしているため、そこで確認することができません。 Sergey Novokhatskiy 2018.02.28 15:42 #7210 自動化の見通しはあるのでしょうか。 1...714715716717718719720721722723724725726727728...3399 新しいコメント 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
あと1つでトピックが終わり、グレイルも出てきますが、やることがたくさんありますね :)
まあ、分布やサンプルサイズの計算方法、取引の強弱の考慮の仕方など、何かあれば私に聞いてください。私は年寄りで、若い人に秘密はありません。
いや、分布のこととか、サンプルサイズの計算方法とか、取引強度の考慮の仕方とか、何かあれば聞いてください。私は老人なので、若い人たちに秘密はありません。
いや、市場を研究する自己学習システムがあるんだ、詳しくは後で完成したら説明するよ。
みなさん、こんにちは。
トレーニングサンプルの作成で頭を痛めた。良いエントリーポイントを探すための正しい方向性、あるいは考え方を教えてください。
私のネットワークでは、5本のローソク足から上昇バーの出現を予測することができるようですが、取引に成功するためには十分ではありません。ストップ&プロフィットで、すべてを吹き飛ばす。
入るタイミングを見極めるトレーニングサンプルの作り方とは?
私は歴史的なサンプル(ツールSIH3-18分を取った)のすべての上昇ろうそくを マークこの式。
このようなバーの出現を予測するようにネットワークを訓練しましたが、エントリーするのは常にOpenより上、ストップロスは利益より上にあり、よくトリガーされます。オープン後のローソク足の多くは、まず下降し、その後上昇に転じ、まずストップにヒットします。そこで、まっすぐ上に向かうニューロニクスのエントリーポイントをどう表現するか、頭を悩ませています。
少しは進歩したんだ、リブ。
をauetsampleで表示します。
ただ、このテーマをサポートするために
そして、さっそく質問です。ここでどんな結論が導き出されるのでしょうか?これは引き際なのか、それともモデルが能力を使い果たしたのか......。
そして、単刀直入に質問します。ここでどんな結論が導き出されるのでしょうか?これはスランプなのか、それともモデルのポテンシャルを使い果たしたのか?
私もこのカーブは好きではありません。やるなら最低でも5年先でないとね。ここでは、まぐれ当たりです。
私が確実に、そして取り返しのつかないことを知っているのは、NSを自社のマークで使うのは大失敗だということです...幸運の確率は100万分の1です。このトピック全体がその証拠です。
あ、そういえば、私もカーブが苦手です。やるなら、最低でも5年後に伸びるように。ここでは、まぐれ当たりです。
私が確実に、そして取り返しのつかないことを知っているのは、NSを自社のマークで使うのは完全に行き止まりだということです...幸運の確率は100万分の1です。このトピックがそれを証明していますね。
実際に理由を聞いてみました。TCが急落し始めると、回復するのかどうかが問題になる。急落が止まり、残高の成長期が始まるのでしょうか?戦略を貫くべきか、それともバランスを取り直す時期なのか。このような疑問は、沈む瞬間に生まれます。ドローダウンなのか、全損なのか?それは、ただ...ただ、声に出して考えてみただけです。
だから聞いたんです。TCが流出し始めると、回復できるかどうかが問題になります。急落が止まり、残高の成長期が始まるのでしょうか?戦略を貫くべきか、それともバランスを取り直すべきか?このような疑問は、沈む瞬間に生まれます。ドローダウンなのか、全損なのか?それは、ただ...ただ、声を大にして言いたいのは......。
クロスバリデーションをしないとわからない。
履歴ごとの 負けトレードの最大数を見ていて、最大数を超えたらスイッチを切るようにしていたんです。その結果、ドローダウンは最小限に抑えられましたが、私の利益も小さくなってしまいました。しかし、私のボットは3ヶ月間チュールを選択し、1000以下の取引をしていますが、それでもOOSではかなり弱くなっています :)
メモリーセルを追加することでより面白くなりましたが、まだ同じではなく、もっと複雑さが必要です。
そのようなバーの出現を予測するようにネットワークを学習させたのですが、いつもOpenより上でエントリーしてしまい、ストップロスが利益より高くなり、よくトリガーを引いてしまうのです。オープン後のローソク足の多くは、まず下降し、その後上昇に転じ、まずストップにヒットします。そこで、すぐに上がるネウロイのエントリーポイントをどう示すか、頭を悩ませているところです。
まず、このような取引戦略をmt5のテスターで確認するのが良いでしょう。テスターが損失を示した場合、神経回路を訓練してはいけません、それは何の役にも立ちません。
例えば、私はバーごとの価格の上昇(Open[0] - Open[1], Open[1]-Open[2], など)を予測するように学習させています。これは回帰と呼ばれます。ニューロニックで良い結果が出れば、利益を出すことが望めます。
まずは、このような取引開始ストラテジーをmt5のテスターでテストしてみるとよいでしょう。テスターでも損失が出るようなら、ニューロニクスのトレーニングはしない方がいい、無駄になってしまう。
例えば、私はバーごとの価格の上昇(Open[0] - Open[1], Open[1]-Open[2], など)を予測するように学習させています。これは回帰と呼ばれます。ニューロニックで良い結果が出れば、利益を出すことが望めます。
正しく認識されるのですが、正しいエントリーポイントを選択することができません。ローソクの見た目ではなく、下がらずに入る瞬間を正確に認識できるようなネットワークを教えたい。私のストップはすべてを壊す。
そんな条件は書けません。誰か教えてくれないかな?
テスターではニューロニックとの統合の関係で動作しないのでテストできません。Strategy Testerはpythonで書かれていて、情報をファイルを通してやり取りしているため、そこで確認することができません。
自動化の見通しはあるのでしょうか。