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 745 1...738739740741742743744745746747748749750751752...3399 新しいコメント Anatolii Zainchkovskii 2018.03.15 10:00 #7441 エフゲニー・ラスパエフ皆さん、こんにちは。 ちょっとまとめてみたかったので...。例えば、未来のロウソクについて、私たちは何を知っているのでしょうか？開店時間、閉店時間がわかる。上昇方向の白いローソク足、下降方向の黒いローソク足、そして童子という3つの状態を持つ場合があることが分かっています。長い」「大きなローソク足」の確率が、わかっているのです)。- は、「平均的な」ローソク足や童子と比較すると小さいです。価格が動くチャネル、あるいはレンジと呼ばれるものを見つけることができます。他には何も知らないの？ダウンローソク、アップローソクといった単純な分類であっても、予測を立てるには小さすぎる...。方向性を予測しようとしなければ...。方向性を予測せずにエントリーするのは無理がある...。未来のローソク足について、他にどのような分類ができるでしょうか。結局のところ、過去のデータに基づくすべての予測は、過去のローソク足の兆候を与えます。そして、このデータから予測すると、「今日は昨日のようになる」と提示されるわけですが、これはまずい......。OK]を、ここで買いのクラス1燭台は、オープニングの瞬間から80％を購入し、20％を販売するために行った、クラス2燭台は60％を購入し、40％を販売するために行った、....である。4つのクラスには収まりきらないので、5つのクラスのローソク足と、あらかじめ定義されたストップ・バリエーションが用意されているのです。 Evgeny Raspaev 2018.03.15 10:11 #7442 アナトリー・ザイニチコフスキーOK、そう1クラスのローソク足は、オープン時間で80％と20％を買いに行き、2クラスのローソク足は、オープン時間で60％と40％を買いに行き、...。この4つのクラスに当てはまらないものはすべて、5つのクラスのローソク足となり、ストップの変動が予測されます。すべてクリアしている。問題は、私に教えることではなく、未来について知っていることを一緒に分析することだったのだ。私はフォーラムのこのブランチのすべてのメンバーが私たちなしで次のろうそくを分類することができると思いますしかし、そのために我々は、ネットワークの入力に供給するものを決定する必要があります。将来のキャンドルの兆候 - ニューロンので、 - キャンドルを分類するための兆候。これらのサインについてまとめてみましょう。私は議論し、スマートは説明し、考えるために私たちのすべてのために良くなる人を見つけるために書いていないよ... Maxim Dmitrievsky 2018.03.15 10:16 #7443 エフゲニー・ラスパエフこの質問は、私に教えるためではなく、次のプラグについて私たちが知っていることを一緒に分析するためだったのです。このフォーラムブランチの参加者の皆さんは、私たちがいなくても次のろうそくを分類できると思いますが、そのためには、ネットワーク入力に何を送り込むかを決めなければなりません。将来のキャンドルの兆候 - ニューロンので、 - キャンドルを分類するための兆候。これらのサインについてまとめてみましょう。私は議論し、スマートは説明し、考えるために私たちのすべてのために良くなる人を見つけるために書いていないよ...黒、白、赤とさまざまなサインがありますが、どれも同じように何かをオーバーフィットさせたいと考えています。 Alexander_K2 2018.03.15 10:20 #7444 実際、クランクを持ったコルダンがどこにいるのか？いわば、予測・ブーストの担い手はどこにいるのか？ Aleksey Vyazmikin 2018.03.15 10:20 #7445 トロールを使う人はいない、少なくとも損益分岐点にはならない、という認識でよろしいでしょうか？そうすると、トロールのパラメータは学習モデルに含まれないということですか？ Evgeny Raspaev 2018.03.15 10:20 #7446 マキシム・ドミトリエフスキー看板は黒白赤と違うが、皆等しく何かを過食したい。))) は面白いですが、問題は解決していません。もし、オープンハイのデルタがオープンローのデルタより大きければ、私たちはもっと確信を持ってロングすることができます。 次のキャンドルのサインと考えることができる。ローソク足を投げるときと同じように、次のローソク足や近い将来の動きに関するデータを集めるまでは、予測は五分五分となる。 Evgeny Raspaev 2018.03.15 10:24 #7447 アレクセイ・ヴャジミキン 私の理解が正しければ、誰もトロールを使わないし、少なくとも損益分岐点設定はしないのでは？もし誰かが使っていたら、トロールのパラメータが学習済みモデルに合わないのでは？まさにそのとおりで、人間が取引するようなモデルが必要です。人間トレーダー 1) 予測を行う 2）リスクの評価 3）貿易に参入するリスクへの対応 4) 取引の終了 大雑把に言うと、アウトラインです)))) Alexander_K2 2018.03.15 10:26 #7448 どうしたらいいのか、よくわからない。ここにも「非定常性問題」についての異端が...。 リターンは定常的で、ボラティリティでまっすぐにすればほぼガウシアン、それだけで定常的でない価格そのものは計算には関係ないのです。もう一度私は比例sdt（標準偏差、すなわち変動の二乗）のサンプル数を繰り返し、予測誤差は閾値よりも小さい桁でなければなりません、市場データPRIMARY TARGETS、0.1％の変動でこれらの2〜3％の52〜53％の精度は、1000は1％の誤差がほとんど予測自体のようになる場合は、サンプルの数千人の必要この0.1％の誤差を取得するには、それが許容されていないです。ZZの予測精度が80％のメンタリスト、子供、愚か者は、もちろん10個のサンプルを使うことができ、非常に優秀な者でも1個の「キー」サンプルを使うことができます ))))このような場合、100ドル以上の取引をせず、心理学を考慮に入れ、ダブルアップしないようにする必要があります。こうして、Warlockの一番弟子から、ニューロネットのあるべき姿を教わりました。どうせ誰も読まないんだし :))))) Maxim Dmitrievsky 2018.03.15 10:27 #7449 エフゲニー・ラスパエフ))) は面白いですが、問題は解決していません。もし、オープンハイのデルタがオープンローのデルタより高くなると答えれば、より確信を持ってロングすることができます。 次のキャンドルのサインと考えることができる。予測は、近い将来どのようなキャンドルや動きになるかのいくつかの兆候を収集するまで、ろうそくの反転のように50/50になります。私の考えでは、NSは最低でも2つ、できれば3つの看板を持つべきだと思います。短期、中期、長期の市況の説明。その他は、例えば、符号単体のn次の自己回帰とか、符号のダイナミクスを考慮したような、プラスアルファの情報があれば、追加することができます。 出力に関しては、固定値を送り込むのはナンセンスです。より良い解決策は、シグナルを分類する場合、与えられたsltpレベルでnポイントの成長/減少の確率をフィードすることである。 回帰の場合、つまりNバー予測の場合、予測結果を処理し、予測に応じて適応的にslătptrailingを定義する追加モジュールが必要なだけです。 しかし、すでに述べたように、それはすべて時代遅れの技術であり、時間的ではなく現実の関係サイン/ターゲットの専門家による評価の複雑さ（不可能性）のために、市場ではむしろうまく機能していません。 Uladzimir Izerski 2018.03.15 10:32 #7450 エフゲニー・ラスパエフ))) は面白いですが、問題は解決していません。もし、オープンハイのデルタがオープンローのデルタより高くなると答えれば、より確信を持ってロングすることができます。 次のキャンドルのサインと考えることができる。近い将来、どのようなローソク足や動きになるのか、いくつかの兆候を集めるまでは、ローソク足のフリップのように予測が五分五分になるのである。次のローソク足を計算することは現実的ですが、長いシリーズのすべてのローソク足でそれを行うことは現実的ではありません。 1...738739740741742743744745746747748749750751752...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
皆さん、こんにちは。
ちょっとまとめてみたかったので...。例えば、未来のロウソクについて、私たちは何を知っているのでしょうか？開店時間、閉店時間がわかる。上昇方向の白いローソク足、下降方向の黒いローソク足、そして童子という3つの状態を持つ場合があることが分かっています。長い」「大きなローソク足」の確率が、わかっているのです)。- は、「平均的な」ローソク足や童子と比較すると小さいです。価格が動くチャネル、あるいはレンジと呼ばれるものを見つけることができます。他には何も知らないの？ダウンローソク、アップローソクといった単純な分類であっても、予測を立てるには小さすぎる...。方向性を予測しようとしなければ...。方向性を予測せずにエントリーするのは無理がある...。未来のローソク足について、他にどのような分類ができるでしょうか。結局のところ、過去のデータに基づくすべての予測は、過去のローソク足の兆候を与えます。そして、このデータから予測すると、「今日は昨日のようになる」と提示されるわけですが、これはまずい......。
OK]を、ここで買いのクラス1燭台は、オープニングの瞬間から80％を購入し、20％を販売するために行った、クラス2燭台は60％を購入し、40％を販売するために行った、....である。4つのクラスには収まりきらないので、5つのクラスのローソク足と、あらかじめ定義されたストップ・バリエーションが用意されているのです。
OK、そう1クラスのローソク足は、オープン時間で80％と20％を買いに行き、2クラスのローソク足は、オープン時間で60％と40％を買いに行き、...。この4つのクラスに当てはまらないものはすべて、5つのクラスのローソク足となり、ストップの変動が予測されます。
すべてクリアしている。問題は、私に教えることではなく、未来について知っていることを一緒に分析することだったのだ。私はフォーラムのこのブランチのすべてのメンバーが私たちなしで次のろうそくを分類することができると思いますしかし、そのために我々は、ネットワークの入力に供給するものを決定する必要があります。将来のキャンドルの兆候 - ニューロンので、 - キャンドルを分類するための兆候。これらのサインについてまとめてみましょう。私は議論し、スマートは説明し、考えるために私たちのすべてのために良くなる人を見つけるために書いていないよ...
この質問は、私に教えるためではなく、次のプラグについて私たちが知っていることを一緒に分析するためだったのです。このフォーラムブランチの参加者の皆さんは、私たちがいなくても次のろうそくを分類できると思いますが、そのためには、ネットワーク入力に何を送り込むかを決めなければなりません。将来のキャンドルの兆候 - ニューロンので、 - キャンドルを分類するための兆候。これらのサインについてまとめてみましょう。私は議論し、スマートは説明し、考えるために私たちのすべてのために良くなる人を見つけるために書いていないよ...
黒、白、赤とさまざまなサインがありますが、どれも同じように何かをオーバーフィットさせたいと考えています。
看板は黒白赤と違うが、皆等しく何かを過食したい。
))) は面白いですが、問題は解決していません。もし、オープンハイのデルタがオープンローのデルタより大きければ、私たちはもっと確信を持ってロングすることができます。
次のキャンドルのサインと考えることができる。ローソク足を投げるときと同じように、次のローソク足や近い将来の動きに関するデータを集めるまでは、予測は五分五分となる。
私の理解が正しければ、誰もトロールを使わないし、少なくとも損益分岐点設定はしないのでは？もし誰かが使っていたら、トロールのパラメータが学習済みモデルに合わないのでは？
まさにそのとおりで、人間が取引するようなモデルが必要です。人間トレーダー
1) 予測を行う
2）リスクの評価
3）貿易に参入するリスクへの対応
4) 取引の終了
大雑把に言うと、アウトラインです))))
ここにも「非定常性問題」についての異端が...。
リターンは定常的で、ボラティリティでまっすぐにすればほぼガウシアン、それだけで定常的でない価格そのものは計算には関係ないのです。もう一度私は比例sdt（標準偏差、すなわち変動の二乗）のサンプル数を繰り返し、予測誤差は閾値よりも小さい桁でなければなりません、市場データPRIMARY TARGETS、0.1％の変動でこれらの2〜3％の52〜53％の精度は、1000は1％の誤差がほとんど予測自体のようになる場合は、サンプルの数千人の必要この0.1％の誤差を取得するには、それが許容されていないです。ZZの予測精度が80％のメンタリスト、子供、愚か者は、もちろん10個のサンプルを使うことができ、非常に優秀な者でも1個の「キー」サンプルを使うことができます ))))このような場合、100ドル以上の取引をせず、心理学を考慮に入れ、ダブルアップしないようにする必要があります。
こうして、Warlockの一番弟子から、ニューロネットのあるべき姿を教わりました。どうせ誰も読まないんだし :)))))
))) は面白いですが、問題は解決していません。もし、オープンハイのデルタがオープンローのデルタより高くなると答えれば、より確信を持ってロングすることができます。
次のキャンドルのサインと考えることができる。予測は、近い将来どのようなキャンドルや動きになるかのいくつかの兆候を収集するまで、ろうそくの反転のように50/50になります。
私の考えでは、NSは最低でも2つ、できれば3つの看板を持つべきだと思います。短期、中期、長期の市況の説明。その他は、例えば、符号単体のn次の自己回帰とか、符号のダイナミクスを考慮したような、プラスアルファの情報があれば、追加することができます。
出力に関しては、固定値を送り込むのはナンセンスです。より良い解決策は、シグナルを分類する場合、与えられたsltpレベルでnポイントの成長/減少の確率をフィードすることである。
回帰の場合、つまりNバー予測の場合、予測結果を処理し、予測に応じて適応的にslătptrailingを定義する追加モジュールが必要なだけです。
しかし、すでに述べたように、それはすべて時代遅れの技術であり、時間的ではなく現実の関係サイン/ターゲットの専門家による評価の複雑さ（不可能性）のために、市場ではむしろうまく機能していません。
))) は面白いですが、問題は解決していません。もし、オープンハイのデルタがオープンローのデルタより高くなると答えれば、より確信を持ってロングすることができます。
次のキャンドルのサインと考えることができる。近い将来、どのようなローソク足や動きになるのか、いくつかの兆候を集めるまでは、ローソク足のフリップのように予測が五分五分になるのである。
次のローソク足を計算することは現実的ですが、長いシリーズのすべてのローソク足でそれを行うことは現実的ではありません。