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 730 1...723724725726727728729730731732733734735736737...3399 新しいコメント Mihail Marchukajtes 2018.03.05 13:10 #7291 先ほど気づいたのですが、長時間演奏するTCの問題点は、2週間や1カ月経つとやり方を忘れてしまうこと......。しかし、この場合は違います。今日のシグナルを見る限り、2週間はちゃんと動いてほしいので、自分のやり方を思い出したのです。待っててね...。 Forester 2018.03.05 13:47 #7292 回帰・予測に関する質問です。 入力は正規化/スケーリングする必要があるか？その必要はないような気がします。 Aleksey Terentev 2018.03.05 14:57 #7293 エリブラリウス回帰・予測に関する質問です。 入力は正規化/スケーリングする必要があるか？その必要はないような気がします。 回帰の場合、通常、入出力正規化が適用される。つまり、入力には正順に、出力には逆順に係数を適用するのである。 Mihail Marchukajtes 2018.03.05 17:17 #7294 サンプルは、許容範囲の学習曲線が得られるものです。ミハイルのデータセットと故ユーラ・レシェトフの分類器のサンプル数については長年の問題で、ミハイルはサンプル数に屈せず、レシェトフの工作の宣伝はミハイルとユーラが同一人物としか思えないが、アカウントの古さと投稿数を考えると疑わしい、しかしユーラはミハイルに天国や地下世界からでも、このように無私無欲で平凡な工作を宣伝したことに感謝すべきなのだろう。まあ、凡庸な職人気質かどうかはともかくとして。確かなのは、オーバートレーニングにならないこと、でもかなり一般化すること...です。 そして、トレーニング用サンプルについてですがまあ、喜んでやりますが、増やせません。私が使用するそれらのデータは、あなたがそうすることを許可していません。そのため、許容できる品質のトレーニングを受けたモデルを受け取ることができるサンプルを選択する......。 Yuriy Asaulenko 2018.03.05 18:52 #7295 シンプルでなかなか良いニューロン応用例 だと思います。ミハイルとジュラは同一人物ですが、アカウントの古さや投稿数を考えると疑問が残りますが、ジュラは、かなり凡庸な作品をこれだけ無欲に宣伝してくれたミハイルに、天国か地獄からでも感謝しているはずです。まず、確実なことはわからない。 第二に、これは決して平凡なものではなく、シンプルでかなり優れた、ニューロンの応用の実用例である。 Maxim Dmitrievsky 2018.03.05 20:38 #7296 一晩中、くだらないことで遊んでいた。 書き留めようと思ったが、誰がそれを必要とするのか、と考えた。 が、もしかしたら誰かが自分にとって有用なfthを手に入れるかもしれない、そこにあるのは1つだけだが - neuron learning :) また、RRL(強化学習)の実装が非常に残念で、mql4版ではpythonの作者と同じような素晴らしいテストができませんでした。 python と mql4 のソースがあります。 https://github.com/darden1/tradingrrl Aleksey Terentev 2018.03.06 07:05 #7297 私はようやく、このレシェトフの「ニューロン」を知ることができたのです。 神経細胞とは程遠い。どちらかというと、遺伝的アルゴリズムを使わないで、遺伝的アルゴリズムに 基づいたトレーディングシステムということになりますね。 発想は面白いのですが、ここまで注目されるのはあまり理解できません。 Maxim Dmitrievsky 2018.03.06 07:33 #7298 アレクセイ・テレンテフ私はようやく、このレシェトフの「ニューロン」を知ることができたのです。 神経細胞とは程遠い。どちらかというと、遺伝的アルゴリズムを使わないで、遺伝的アルゴリズムに 基づいたトレーディングシステムということになります。 このアイデアは面白いのですが、どれだけ注目されているのかがよくわかりません。普通のエキスパートシステムなら、ファジーロジックでこんなトンデモない改造ができるんですね。 Maxim Dmitrievsky 2018.03.06 07:59 #7299 マキシム・ドミトリエフスキー一晩中、くだらないことで遊んでいた。 書き留めようと思ったが、誰がそれを必要とするのか、と考えた。 が、もしかしたら誰かが自分にとって有用なfthを手に入れるかもしれない、そこにあるのは1つだけだが - neuron learning :) また、RRL(強化学習)の実装が非常に残念で、mql4版ではpythonの作者と同じような素晴らしいテストができませんでした。 python と mql4 のソースがあります。 https://github.com/darden1/tradingrrlをもう少しサブリミナルに描写する。 http://dustwell.com/PastWork/MoodyRLTradingPresentation.pdf https://raghavgoyal14.github.io/assets/ML_project/Final%20Report.pdf そして、テストでは悪い結果が出るはずですが、学習ではすべてがきれいになります。 また、RRLはq-learningより優れていると書かれているが、私は疑問を持っている。なぜなら、すべては実現（エージェントが何を学習し、どのような報酬を得るか）に依存するからである。 Forester 2018.03.07 08:21 #7300 マキシムもそうだけど、ゴキブリの能力でNSを鍛えようとするのはもう飽きたよ。私は、より能力の高いもの、つまり自分の脳を鍛えることに戻ろうかなと思っています。感情や疲労の影響を受けやすいもののそして、何もない間、ほとんどの時間を退屈に過ごすことになるでしょう。そして、退屈しのぎに（ドライブをしたいときに）トレードを始めることもありますが、50％は間違った方向に進みます......。 一般的には、デメリットもあります。 春のノスタルジーで、過激なアクションがしたいのかもしれません。手持ちのアカウントで売って、戻ってくるかもしれません。稼ぎ始めた 方が良いのでしょうが。 1...723724725726727728729730731732733734735736737...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
回帰・予測に関する質問です。
入力は正規化/スケーリングする必要があるか？その必要はないような気がします。
回帰・予測に関する質問です。
入力は正規化/スケーリングする必要があるか？その必要はないような気がします。
ミハイルのデータセットと故ユーラ・レシェトフの分類器のサンプル数については長年の問題で、ミハイルはサンプル数に屈せず、レシェトフの工作の宣伝はミハイルとユーラが同一人物としか思えないが、アカウントの古さと投稿数を考えると疑わしい、しかしユーラはミハイルに天国や地下世界からでも、このように無私無欲で平凡な工作を宣伝したことに感謝すべきなのだろう。
まあ、凡庸な職人気質かどうかはともかくとして。確かなのは、オーバートレーニングにならないこと、でもかなり一般化すること...です。
そして、トレーニング用サンプルについてですがまあ、喜んでやりますが、増やせません。私が使用するそれらのデータは、あなたがそうすることを許可していません。そのため、許容できる品質のトレーニングを受けたモデルを受け取ることができるサンプルを選択する......。
ミハイルとジュラは同一人物ですが、アカウントの古さや投稿数を考えると疑問が残りますが、ジュラは、かなり凡庸な作品をこれだけ無欲に宣伝してくれたミハイルに、天国か地獄からでも感謝しているはずです。
まず、確実なことはわからない。
第二に、これは決して平凡なものではなく、シンプルでかなり優れた、ニューロンの応用の実用例である。
一晩中、くだらないことで遊んでいた。 書き留めようと思ったが、誰がそれを必要とするのか、と考えた。
が、もしかしたら誰かが自分にとって有用なfthを手に入れるかもしれない、そこにあるのは1つだけだが - neuron learning :)
また、RRL(強化学習)の実装が非常に残念で、mql4版ではpythonの作者と同じような素晴らしいテストができませんでした。
python と mql4 のソースがあります。
https://github.com/darden1/tradingrrl
私はようやく、このレシェトフの「ニューロン」を知ることができたのです。
神経細胞とは程遠い。どちらかというと、遺伝的アルゴリズムを使わないで、遺伝的アルゴリズムに 基づいたトレーディングシステムということになりますね。
発想は面白いのですが、ここまで注目されるのはあまり理解できません。
私はようやく、このレシェトフの「ニューロン」を知ることができたのです。
神経細胞とは程遠い。どちらかというと、遺伝的アルゴリズムを使わないで、遺伝的アルゴリズムに 基づいたトレーディングシステムということになります。
このアイデアは面白いのですが、どれだけ注目されているのかがよくわかりません。
普通のエキスパートシステムなら、ファジーロジックでこんなトンデモない改造ができるんですね。
一晩中、くだらないことで遊んでいた。 書き留めようと思ったが、誰がそれを必要とするのか、と考えた。
が、もしかしたら誰かが自分にとって有用なfthを手に入れるかもしれない、そこにあるのは1つだけだが - neuron learning :)
また、RRL(強化学習)の実装が非常に残念で、mql4版ではpythonの作者と同じような素晴らしいテストができませんでした。
python と mql4 のソースがあります。
https://github.com/darden1/tradingrrl
をもう少しサブリミナルに描写する。
http://dustwell.com/PastWork/MoodyRLTradingPresentation.pdf
https://raghavgoyal14.github.io/assets/ML_project/Final%20Report.pdf
そして、テストでは悪い結果が出るはずですが、学習ではすべてがきれいになります。
また、RRLはq-learningより優れていると書かれているが、私は疑問を持っている。なぜなら、すべては実現（エージェントが何を学習し、どのような報酬を得るか）に依存するからである。
マキシムもそうだけど、ゴキブリの能力でNSを鍛えようとするのはもう飽きたよ。私は、より能力の高いもの、つまり自分の脳を鍛えることに戻ろうかなと思っています。感情や疲労の影響を受けやすいもののそして、何もない間、ほとんどの時間を退屈に過ごすことになるでしょう。そして、退屈しのぎに（ドライブをしたいときに）トレードを始めることもありますが、50％は間違った方向に進みます......。
一般的には、デメリットもあります。
春のノスタルジーで、過激なアクションがしたいのかもしれません。手持ちのアカウントで売って、戻ってくるかもしれません。稼ぎ始めた 方が良いのでしょうが。