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 782 1...775776777778779780781782783784785786787788789...3399 新しいコメント forexman77 2018.03.29 17:42 #7811 サンサニッチ・フォメンコakfとか色々な意味不明なものに引っかかるし、作業用モデルも、全く手に入らないかもしれないしね。Rでは、うまくいっていないことがわかればいいのですが、MQLでは、ツールがないので、うまくいきません。MQLでは履歴で実行する必要がありますが、Rではそれが難しいでしょう。ここでも、トレードは視覚的に確認することができます。また、RとMQLの組み合わせは、おそらくオプティマイザが非常に遅くなるのではないでしょうか？ СанСаныч Фоменко 2018.03.29 17:46 #7812 FXMAN77 です。MQLではヒストリーで実行する必要がありますが、Rでは難しいでしょう。ここでも、トレードを視覚的に確認することができます。また、RとMQLの組み合わせは、おそらくオプティマイザが非常に遅くなるのではないでしょうか？ランまでの道のりは長い。まず、オプションの選択ですが、たくさんあります。ここで一番重要なのは、アイデアの実現スピードです。正確さ、手元に道具があること...。 もう一つニュアンスがあります。Rでは、µlでは不可能な方法でモデルをテストすることができるのです。これらのテストは、TCの将来の挙動を理論的に正当化するものである。 PS. Rのグラフィックはもっとリッチだから、µlの代わりに使ってもいい、ただ、その段階ではないんだ。しかし、任意のベクトルや重ね合わせたベクトル集合がどのように見えるかを素早く確認することは、くしゃみのようなもので、非常に便利なものです。 人それぞれであり、混同する必要はない。 forexman77 2018.03.29 18:07 #7813 サンサニッチ・フォメンコ本番までの道のりは長い。そもそも、選択肢を選ばなければならないのですが、その数は非常に多く、ここで最も重要なのは、アイデアの実現スピードです。慎重に、道具を手元に置いて...。 もう一つニュアンスがあります。Rでは、µlでは不可能な方法でモデルをテストすることが可能です。これらのテストは、TCの将来の挙動を理論的に正当化するものである。 PS. Rのグラフィックはもっとリッチだから、µlの代わりに使ってもいい、ただ、その段階ではないんだ。しかし、任意のベクトルや重ね合わせたベクトル集合がどのように見えるかを素早く確認することは、くしゃみのようなもので、非常に便利なものです。 人それぞれであり、混同する必要はない。上記を考慮するとRで、同じARIMAの予測がどのように実現したかを全歴史にわたって見ることができないか、そのために最適な期間を調べることができないかと、ずっと考えていました。 つまり、MQLのように最適な設定を選択するのですか？せめて、このデータをファイルにダンプすること。 Mihail Marchukajtes 2018.03.29 18:20 #7814 誰かに何かを書いてもらうわけではありませんが、私は優秀なアルゴリズム学者だと思われます。そういえば、担任の先生が、「ソフトウェアを作る会社では、アルゴリズムは発明をするから評価が高く、プログラマーは実装するだけだから」とおっしゃっていました。それに従事している人は、原則としてこの2つの資質を兼ね備えています。原則的にできないし、やりたくない。しかし、私は、プロジェクトでアイデアを出しても、その99％は後で捨てられるという点では、優れたアルゴリズム学者だと思います。でも、アイデアは1つでいいんです。:-) あとは、ユーティリティを決めるのが本題です。シンプルでありながら、可能な限りフレキシブルであるべきです。豊富な機能、特徴。 信じられないかもしれませんが、私はこれまでずっと分類の仕事ばかりしてきたので、突然飽きてしまったんです。偏差値計算（htcgtrnelibrarius）の誤差が大きくなってしまったので、夜中に3回ほど全部やり直しましたが、眠れない夜は無駄ではなかったと、すでに実感しています。そして、今はちょっと飽きてきているので、新しいことに挑戦してみるのも面白いかもしれませんね。 回帰する。もちろん、アプローチの仕方や得られる情報の可能性には違いがあるが、一方の手法の原理を他方に解釈することは可能である。グロスと隠れたミスをしないこと。 ですから、私はあなたの決意を待っているのです。なぜなら、私はどんどん新しいパッケージを見るだけで、良いものもあれば悪いものもあるからです。ここでも、最も柔軟性のあるものが必要です。 ドク、サニチ、トリックスターも、呼ぼう。戦闘部隊のようなもの。私がメソッドを動かし、あなたがそれを実装する。しかし、アサシンは必要だ。そんな人たちに、ここで私は頭を下げます。その決断の切実さには、時に驚かされる。私が初めてこのコードに出会ったのは、まだモデルやその配置を理解し始めたころで、レシェトフのコードの中でした。一目見ただけでは理解できないコードの断片があり、それを一歩一歩頭の中でスクロールさせていくと、「これはどうやったんだろう」と驚かされました。3倍大きく書いても不具合が出そうなものですが、とてもシンプルで要領が良かったです。昔はこんなトレーダークロットがあったんですね。彼はかつて「地獄をプログラムすることができる」と言ったが、彼は実に優秀だった。強力なプログラマー。でも、もうずいぶん前のことです。 とにかく、チームとして働く準備ができたら教えてください、そして始めましょう。面白いことになりそうです。Classifikは回帰問題を解決します。:-)classifique ははは。面白いですね、私は自分のことを何と呼んでいたのでしょうか...。あれはお腹が張り裂けそうでした!!!! Dr. Trader 2018.03.29 18:24 #7815 FXMAN77 です。とはいうものの。同じARIMAの予測がどのように実現したのか、その最適な期間をRで全史的に見ることはできないかと、ずっと考えていました。 MQLのような最適な設定を選択するためですか？せめてそれらのデータをファイルにリセットしてほしい。 MQLで回帰モデルを標準的にテストするのは不便ですし、ARIMAはあくまで回帰モデルですからね。 分類モデルは、いくつかのクラスに答えを与える - 例：。"-1 "および "1"、または"0" и "1","買い "と "売り "です。"long "と "short "です。 など これらはすべて、取引ロジックに簡単に追加でき、利益チャートを見て、例えばシャープレシオで評価することができます。 回帰モデルは取引の方向 性を示すものではなく、価格そのものの予測を示すものです。そして、予測は実際の価格に近ければ近いほど良いのです。MQL EAでは、「予想が現在の価格より高ければ買う」という原則で取引することはもちろん可能です。予想が下回ったら、売るということです。しかし、それだともっと重要な指標、つまり、予測が現在の価格にどれだけ近いかを完全に見逃してしまうことになります。同じ売買の方向性を示す2つのモデルが存在することがありますが、2番目のモデルはより実際の価格に近い答えを出すことができます。Rでは、R2の推定ですぐにわかるので、正しいモデルをとることができます。そして、mqlテスターでは、それらはあなたにとって同一になります、それは悪いことです。 > Rで、同じARIMAの予想がどのように当たったかを全履歴で見て、最適な期間を調べることは可能なのでしょうか？ 例えば、mt5のバーヒストリーをcsvファイルに保存してRにインポートし、ある期間でスライドウィンドウ学習し、次の期間でテストするというように、周期的に学習ウィンドウを移動させながら学習することができます。 Dr. Trader 2018.03.29 18:31 #7816 ミハイル・マルキュカイツ私は、あなたがそれを実装する方法を移動します。ありがとうございます、でもパスします。また、何十年後かのアイデアもリストアップしています。 Mihail Marchukajtes 2018.03.29 18:37 #7817 Dr.トレーダー ARIMAは回帰モデルですが、MQLで回帰モデルを標準的な手段でテストするのは非常に不都合です。 分類モデルは、例えば、いくつかのクラスに答えを出します。"-1 "および "1"、または"0" и "1","買い "と "売り "です。"long "と "short "です。 など これらはすべて、取引ロジックに簡単に追加でき、利益チャートを見て、例えばシャープレシオで評価することができます。 回帰モデルは取引の方向 性を示すものではなく、価格そのものの予測を示すものです。そして、予測は実際の価格に近ければ近いほど良いのです。MQL EAでは、「予想が現在の価格より高ければ買う」という原則で取引することはもちろん可能です。予想が下回ったら、売るということです。しかし、それだともっと重要な指標、つまり、予測が現在の価格にどれだけ近いかを完全に見逃してしまうことになります。同じ売買の方向性を示す2つのモデルが存在することがありますが、2番目のモデルはより実際の価格に近い答えを出すことができます。Rでは、R2の推定ですぐにわかるので、正しいモデルをとることができます。そして、mqlテスターでは、それらはあなたにとって同一になります、それは悪いことです。 > Rで、同じARIMAの予想がどのように当たったかを全履歴で見て、最適な期間を調べることは可能なのでしょうか？ はい、例えばmt5からバーヒストリーをcsvファイルに保存してRにインポートし、スライディングウィンドウを使って、あるセクションで学習し、次のセクションでテストし、周期的に学習ウィンドウをシフトさせることです。わかったよ、ドク分類が方向だけを示すのに対して、回帰は動きの方向だけでなく、その度合いも示す。定かでない未来を知るなんて、回帰はちょっと生意気じゃないですか？クラシフィケーションがそれを許さない......。 では、上記の私の提案にどう答えるか？ このスレッドで、公に。ステップ・バイ・ステップ私が興行主になって、あなたのアドバイスでバレエもやりますよ。つまり、友人と自分自身を助けるということです :-) Mihail Marchukajtes 2018.03.29 18:37 #7818 Dr.トレーダーありがとうございます、でもお断りします。私自身も何十年後かのアイデアをリストアップしています。回帰の方向に分類技術者の経験のギミックが出ないんですね......。 モデルに適用するアルゴリズムのレベルについて、私からアイデアを出してください。あなたのTCと方向性。ただし、ひとつだけ条件がある!!!!各ステージでの成果の公開......菅原 孝一 誰もが歓迎しますが、唯一の愚かな質問なしで経験豊富なプログラマは、何が広がっている!!!!:-)オペ...またまた面白い :-) Maxim Dmitrievsky 2018.03.29 19:12 #7819 ミハイル・マルキュカイツ回帰する。もちろん、アプローチの仕方や得られる情報の可能性には違いがあるが、一方の手法の原理を他方に解釈することは可能である。グロスと隠れたミスをしないこと。 ですから、私はあなたの決意を待っているのです。なぜなら、私はどんどん新しいパッケージを見るだけで、良いものもあれば悪いものもあるからです。ここでも、できる限り柔軟な対応が必要です。私の記憶違いでなければ、「パッケージ」に行った人から帰ってきた人がいないことが大きな違いだと思います。 しっかりしたアイデアがないと、何もできないんです。 というのも、あなたが良いはずの機能で走り回っているけれど、良いのはソフトだけで、あなたの機能じゃないから......。 パターンはパケットの世界ではなく、現実の世界に存在するのだから、それを探せばいいし、見つかれば自分でコーディングすることも可能だ いっそのこと、忘れてしまえ Alexander_K2 2018.03.29 19:16 #7820 バッグ現金の保管に最適な場所をご紹介します。その他、一部のバッグ...そういう言葉や演説は、確かに魅力的です。その人の個性を引き立てる。 1...775776777778779780781782783784785786787788789...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
akfとか色々な意味不明なものに引っかかるし、作業用モデルも、全く手に入らないかもしれないしね。Rでは、うまくいっていないことがわかればいいのですが、MQLでは、ツールがないので、うまくいきません。
MQLでは履歴で実行する必要がありますが、Rではそれが難しいでしょう。ここでも、トレードは視覚的に確認することができます。また、RとMQLの組み合わせは、おそらくオプティマイザが非常に遅くなるのではないでしょうか？
MQLではヒストリーで実行する必要がありますが、Rでは難しいでしょう。ここでも、トレードを視覚的に確認することができます。また、RとMQLの組み合わせは、おそらくオプティマイザが非常に遅くなるのではないでしょうか？
ランまでの道のりは長い。まず、オプションの選択ですが、たくさんあります。ここで一番重要なのは、アイデアの実現スピードです。正確さ、手元に道具があること...。
もう一つニュアンスがあります。Rでは、µlでは不可能な方法でモデルをテストすることができるのです。これらのテストは、TCの将来の挙動を理論的に正当化するものである。
PS.
Rのグラフィックはもっとリッチだから、µlの代わりに使ってもいい、ただ、その段階ではないんだ。しかし、任意のベクトルや重ね合わせたベクトル集合がどのように見えるかを素早く確認することは、くしゃみのようなもので、非常に便利なものです。
人それぞれであり、混同する必要はない。
本番までの道のりは長い。そもそも、選択肢を選ばなければならないのですが、その数は非常に多く、ここで最も重要なのは、アイデアの実現スピードです。慎重に、道具を手元に置いて...。
もう一つニュアンスがあります。Rでは、µlでは不可能な方法でモデルをテストすることが可能です。これらのテストは、TCの将来の挙動を理論的に正当化するものである。
PS.
Rのグラフィックはもっとリッチだから、µlの代わりに使ってもいい、ただ、その段階ではないんだ。しかし、任意のベクトルや重ね合わせたベクトル集合がどのように見えるかを素早く確認することは、くしゃみのようなもので、非常に便利なものです。
人それぞれであり、混同する必要はない。
上記を考慮するとRで、同じARIMAの予測がどのように実現したかを全歴史にわたって見ることができないか、そのために最適な期間を調べることができないかと、ずっと考えていました。
つまり、MQLのように最適な設定を選択するのですか？せめて、このデータをファイルにダンプすること。
誰かに何かを書いてもらうわけではありませんが、私は優秀なアルゴリズム学者だと思われます。そういえば、担任の先生が、「ソフトウェアを作る会社では、アルゴリズムは発明をするから評価が高く、プログラマーは実装するだけだから」とおっしゃっていました。それに従事している人は、原則としてこの2つの資質を兼ね備えています。原則的にできないし、やりたくない。しかし、私は、プロジェクトでアイデアを出しても、その99％は後で捨てられるという点では、優れたアルゴリズム学者だと思います。でも、アイデアは1つでいいんです。:-)
あとは、ユーティリティを決めるのが本題です。シンプルでありながら、可能な限りフレキシブルであるべきです。豊富な機能、特徴。
信じられないかもしれませんが、私はこれまでずっと分類の仕事ばかりしてきたので、突然飽きてしまったんです。偏差値計算（htcgtrnelibrarius）の誤差が大きくなってしまったので、夜中に3回ほど全部やり直しましたが、眠れない夜は無駄ではなかったと、すでに実感しています。そして、今はちょっと飽きてきているので、新しいことに挑戦してみるのも面白いかもしれませんね。
回帰する。もちろん、アプローチの仕方や得られる情報の可能性には違いがあるが、一方の手法の原理を他方に解釈することは可能である。グロスと隠れたミスをしないこと。
ですから、私はあなたの決意を待っているのです。なぜなら、私はどんどん新しいパッケージを見るだけで、良いものもあれば悪いものもあるからです。ここでも、最も柔軟性のあるものが必要です。
ドク、サニチ、トリックスターも、呼ぼう。戦闘部隊のようなもの。私がメソッドを動かし、あなたがそれを実装する。しかし、アサシンは必要だ。そんな人たちに、ここで私は頭を下げます。その決断の切実さには、時に驚かされる。私が初めてこのコードに出会ったのは、まだモデルやその配置を理解し始めたころで、レシェトフのコードの中でした。一目見ただけでは理解できないコードの断片があり、それを一歩一歩頭の中でスクロールさせていくと、「これはどうやったんだろう」と驚かされました。3倍大きく書いても不具合が出そうなものですが、とてもシンプルで要領が良かったです。昔はこんなトレーダークロットがあったんですね。彼はかつて「地獄をプログラムすることができる」と言ったが、彼は実に優秀だった。強力なプログラマー。でも、もうずいぶん前のことです。
とにかく、チームとして働く準備ができたら教えてください、そして始めましょう。面白いことになりそうです。Classifikは回帰問題を解決します。:-)classifique ははは。面白いですね、私は自分のことを何と呼んでいたのでしょうか...。あれはお腹が張り裂けそうでした!!!!
とはいうものの。同じARIMAの予測がどのように実現したのか、その最適な期間をRで全史的に見ることはできないかと、ずっと考えていました。
MQLのような最適な設定を選択するためですか？せめてそれらのデータをファイルにリセットしてほしい。
MQLで回帰モデルを標準的にテストするのは不便ですし、ARIMAはあくまで回帰モデルですからね。
分類モデルは、いくつかのクラスに答えを与える - 例：。
"-1 "および "1"、または
"0" и "1",
"買い "と "売り "です。
"long "と "short "です。
など
これらはすべて、取引ロジックに簡単に追加でき、利益チャートを見て、例えばシャープレシオで評価することができます。
回帰モデルは取引の方向 性を示すものではなく、価格そのものの予測を示すものです。そして、予測は実際の価格に近ければ近いほど良いのです。MQL EAでは、「予想が現在の価格より高ければ買う」という原則で取引することはもちろん可能です。予想が下回ったら、売るということです。しかし、それだともっと重要な指標、つまり、予測が現在の価格にどれだけ近いかを完全に見逃してしまうことになります。同じ売買の方向性を示す2つのモデルが存在することがありますが、2番目のモデルはより実際の価格に近い答えを出すことができます。Rでは、R2の推定ですぐにわかるので、正しいモデルをとることができます。そして、mqlテスターでは、それらはあなたにとって同一になります、それは悪いことです。
> Rで、同じARIMAの予想がどのように当たったかを全履歴で見て、最適な期間を調べることは可能なのでしょうか？
例えば、mt5のバーヒストリーをcsvファイルに保存してRにインポートし、ある期間でスライドウィンドウ学習し、次の期間でテストするというように、周期的に学習ウィンドウを移動させながら学習することができます。
私は、あなたがそれを実装する方法を移動します。
ありがとうございます、でもパスします。また、何十年後かのアイデアもリストアップしています。
ARIMAは回帰モデルですが、MQLで回帰モデルを標準的な手段でテストするのは非常に不都合です。
分類モデルは、例えば、いくつかのクラスに答えを出します。
"-1 "および "1"、または
"0" и "1",
"買い "と "売り "です。
"long "と "short "です。
など
これらはすべて、取引ロジックに簡単に追加でき、利益チャートを見て、例えばシャープレシオで評価することができます。
回帰モデルは取引の方向 性を示すものではなく、価格そのものの予測を示すものです。そして、予測は実際の価格に近ければ近いほど良いのです。MQL EAでは、「予想が現在の価格より高ければ買う」という原則で取引することはもちろん可能です。予想が下回ったら、売るということです。しかし、それだともっと重要な指標、つまり、予測が現在の価格にどれだけ近いかを完全に見逃してしまうことになります。同じ売買の方向性を示す2つのモデルが存在することがありますが、2番目のモデルはより実際の価格に近い答えを出すことができます。Rでは、R2の推定ですぐにわかるので、正しいモデルをとることができます。そして、mqlテスターでは、それらはあなたにとって同一になります、それは悪いことです。
> Rで、同じARIMAの予想がどのように当たったかを全履歴で見て、最適な期間を調べることは可能なのでしょうか？
はい、例えばmt5からバーヒストリーをcsvファイルに保存してRにインポートし、スライディングウィンドウを使って、あるセクションで学習し、次のセクションでテストし、周期的に学習ウィンドウをシフトさせることです。
わかったよ、ドク分類が方向だけを示すのに対して、回帰は動きの方向だけでなく、その度合いも示す。定かでない未来を知るなんて、回帰はちょっと生意気じゃないですか？クラシフィケーションがそれを許さない......。
では、上記の私の提案にどう答えるか？
このスレッドで、公に。ステップ・バイ・ステップ私が興行主になって、あなたのアドバイスでバレエもやりますよ。つまり、友人と自分自身を助けるということです :-)
ありがとうございます、でもお断りします。私自身も何十年後かのアイデアをリストアップしています。
回帰の方向に分類技術者の経験のギミックが出ないんですね......。
モデルに適用するアルゴリズムのレベルについて、私からアイデアを出してください。あなたのTCと方向性。ただし、ひとつだけ条件がある!!!!各ステージでの成果の公開......菅原 孝一
誰もが歓迎しますが、唯一の愚かな質問なしで経験豊富なプログラマは、何が広がっている!!!!:-)オペ...またまた面白い :-)
回帰する。もちろん、アプローチの仕方や得られる情報の可能性には違いがあるが、一方の手法の原理を他方に解釈することは可能である。グロスと隠れたミスをしないこと。
ですから、私はあなたの決意を待っているのです。なぜなら、私はどんどん新しいパッケージを見るだけで、良いものもあれば悪いものもあるからです。ここでも、できる限り柔軟な対応が必要です。
私の記憶違いでなければ、「パッケージ」に行った人から帰ってきた人がいないことが大きな違いだと思います。
しっかりしたアイデアがないと、何もできないんです。
というのも、あなたが良いはずの機能で走り回っているけれど、良いのはソフトだけで、あなたの機能じゃないから......。
パターンはパケットの世界ではなく、現実の世界に存在するのだから、それを探せばいいし、見つかれば自分でコーディングすることも可能だ
いっそのこと、忘れてしまえ