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 801 1...794795796797798799800801802803804805806807808...3399 新しいコメント 削除済み 2018.04.01 01:23 #8001 サンサニッチ・フォメンコ先生の分布の違いから12通貨ペアの23の予測器の予測能力を計算したところ、正しい予測で利益は50pips以上となります。 その結果は以下の通りです。 1.同じ予測因子でも通貨ペアが異なると予測能力が異なる。 2.1つの通貨ペアに対して、異なる予測因子の予測能力が2桁も異なる場合があります。 3.ウィンドウが動くと予測力が変わる。ウィンドウが500本以上になると、予測能力のばらつきの統計量は安定する 4.ウィンドウを移動させたときの予測力の傾きは、1%未満の値から100%以上の値まで様々である。さらに、（スコが高い）「悪い」予測変数は常に悪いものであり、「良い」予測変数は常に良いものである。 5.12の通貨ペアを調査した。そのうちの3つは絶望的 です。23の使用された変数の中に、私のターゲット変数に対する良い予測変数がありません。 6.同じ通貨ペアの場合、ロングとショートの予測力は極端に異なる。どのようなものですか？ Grigoriy Chaunin 2018.04.01 04:55 #8002 Maxim Dmitrievsky 強化学習に関する投稿に興味を持ちました。心に刻みました。これから力を振り絞って、ついに私の遺伝子プログラミングの実験を実現させるのだ。そして、見てみる。トレーディングのためのGPアプローチは、あらかじめ定義された目標変数がない点で強化学習と共通する。GPライブラリーを決めなければならない。要は、そのための正常なドキュメントを用意し、ストラテジーテスターを作ればいいのです。いいものが見つかっていない。コードを並べることはしない。コードは掲載しませんし、もしあれば、すべてのインとアウトを共有することはありません。これは良くないことだと思います。 СанСаныч Фоменко 2018.04.01 06:49 #8003 Oleg avtomat:どのようなものですか？以下のペアは、MY予測変数とMY目標変数に対して絶望的なので、原則的には問題ではありません。これらはH1: EURCAD, GBPJPY, USDCHF これらのペアには、別のターゲット変数に対して許容できる予測変数のセットが存在する可能性があります。 Ivan Negreshniy 2018.04.01 07:20 #8004 サンサニッチ・フォメンコ先生の分布の違いから12通貨ペアの23の予測器の予測能力を計算したところ、正しい予測で利益は50pips以上となります。 その結果は以下の通りです。 1.同じ予測因子でも通貨ペアが異なると予測能力が異なる。 2.1つの通貨ペアに対して、異なる予測因子の予測能力が2桁も異なる場合があります。 3.ウィンドウが動くと予測力が変わる。ウィンドウが500本以上になると、予測能力のばらつきの統計量は安定する 4.ウィンドウを移動させたときの予測力の傾きは、1%未満の値から100%を超える値まで様々である。さらに、（スコが大きい）「悪い」予測変数は常に悪いものであり、「良い」予測変数は常に良いものである。 5.12の通貨ペアを調査した。そのうちの3つは絶望的です。23の使用された変数の中に、私のターゲット変数に対する良い予測変数がありません。 6.同じ通貨ペアの場合、ロングとショートの予測能力は根本的に異なる。 興味深いのは、P.3では、500がトレーニングサンプルサイズの下限であると仮定できます。P.6では、どのような違いを意味しているのでしょうか。もし予測因子によるものであれば、ロングとショートが本質的に反比例するシグナルであるということとどう整合性がとれるのか、はっきりしませんね。 Maxim Dmitrievsky 2018.04.01 08:07 #8005 グリゴーリイ チャーニンMaxim Dmitrievsky 強化学習に関する投稿に興味を持ちました。自分のためにメモを取る。これでようやく力を蓄え、遺伝子プログラミングの実験を終えることができる。そして、見てみる。トレーディングのためのGPアプローチは、あらかじめ定義された目標変数がない点で強化学習と共通する。GPライブラリーを決めなければならない。要は、そのための正常なドキュメントを用意し、ストラテジーテスターを作ればいいのです。いいものが見つかっていない。コードを並べることはしない。コードは掲載しませんし、もしあれば、すべてのインとアウトを共有することはありません。これは良くないことだと思います。そうそう、GAについては他の場所（冒頭）であなたの書き込みを見たのですが、その後何かソレをやって忘れてしまいました。 だから、GAによる自動プログラミングだと理解したのです。実はこのテーマはRLに近いのだが、後者はGAと違って大域的最適への収束が保証されているなど、独自の利点がある＋NSをどう持ち込むかはよくわからない 正直なところ、GAを使ったボット最適化とどう違うのか、よくわかりません。もっとじっくり読まないとね。 削除済み 2018.04.01 08:13 #8006 サンサニッチ・フォメンコ以下のペアは、MY予測変数とMY目標変数に対して絶望的なので、原則的には問題ない。これらはH1: EURCAD, GBPJPY, USDCHF これらのペアに、別のターゲット変数に対して許容できる予測変数のセットが存在する可能性は十分にある。なるほど、そういうことだったのか。なるほど、ありがとうございます。 もちろん、可能性はあります。 Grigoriy Chaunin 2018.04.01 08:53 #8007 マキシム・ドミトリエフスキーそうそう、GAについては他の場所（冒頭）であなたの書き込みを見たのですが、その後何かソレをやって忘れてしまいました。 だから、GAによる自動プログラミングだと理解したのです。実はこのテーマはRLに近いのだが、後者はGAと違って大域的最適への収束が保証されているなど、独自の利点がある＋NSをどう持ち込むかはよくわからない 正直なところ、GAを使ったボット最適化とどう違うのか、よくわかりません。もっとじっくり読まないとね。 そこにはNSが全くない。簡単に言うと、遺伝的アルゴリズムを使って、TSが機能する数式を導き出しているのです。 Uladzimir Izerski 2018.04.01 09:12 #8008 サンサニッチ・フォメンコ先生の分布の違いから12通貨ペアの23の予測器の予測能力を計算したところ、正しい予測で利益は50pips以上となります。 その結果は以下の通りです。 1.同じ予測因子でも通貨ペアが異なると予測能力が異なる。 2.1つの通貨ペアに対して、異なる予測因子の予測能力が2桁も異なる場合があります。 3.ウィンドウが動くと予測力が変わる。ウィンドウが500本以上になると、予測能力のばらつきの統計量は安定する 4.ウィンドウを移動させたときの予測力の傾きは、1%未満の値から100%以上の値まで様々である。さらに、（スコが高い）「悪い」予測変数は常に悪いものであり、「良い」予測変数は常に良いものである。 5.12の通貨ペアを調査した。そのうちの3つは絶望的です。23の使用された変数の中に、私のターゲット変数に対する良い予測変数がありません。 6.同じ通貨ペアでも、ロングとショートの予測能力は根本的に違う。項目1については、予測因子について、異なる機器に受け入れられる共通 因子を誤って選択していることが示唆されます。 2については、1の誤りから導かれる。 項目3では、波動構造が考慮されていない可能性が高い。 СанСаныч Фоменко 2018.04.01 09:58 #8009 イワン・ネグレシュニー興味深いのは、ポイント3から、500がトレーニングサンプルサイズの下限であると仮定できることです H1の500ドルは1週間より少し短いですが、私が出した数字はすべて私個人のもので、一般化することはできません。 また、6についてですが、どのような違いかというと、もし予測因子によって、ロングとショートが実際には反比例するシグナルであるということと、どのように一致するのかが明確ではありません。 私にも理解できないが、事実である。 Alexander Ivanov 2018.04.01 10:03 #8010 やあ、みんな！ AIボットはまだか？ そして、どのように取引されているのでしょうか？ ただ、不思議なのは p.s. そして、あなたの家の住所を書いてください。 1...794795796797798799800801802803804805806807808...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
先生の分布の違いから12通貨ペアの23の予測器の予測能力を計算したところ、正しい予測で利益は50pips以上となります。
その結果は以下の通りです。
1.同じ予測因子でも通貨ペアが異なると予測能力が異なる。
2.1つの通貨ペアに対して、異なる予測因子の予測能力が2桁も異なる場合があります。
3.ウィンドウが動くと予測力が変わる。ウィンドウが500本以上になると、予測能力のばらつきの統計量は安定する
4.ウィンドウを移動させたときの予測力の傾きは、1%未満の値から100%以上の値まで様々である。さらに、（スコが高い）「悪い」予測変数は常に悪いものであり、「良い」予測変数は常に良いものである。
5.12の通貨ペアを調査した。そのうちの3つは絶望的 です。23の使用された変数の中に、私のターゲット変数に対する良い予測変数がありません。
6.同じ通貨ペアの場合、ロングとショートの予測力は極端に異なる。
どのようなものですか？
どのようなものですか？
以下のペアは、MY予測変数とMY目標変数に対して絶望的なので、原則的には問題ではありません。これらはH1: EURCAD, GBPJPY, USDCHF
これらのペアには、別のターゲット変数に対して許容できる予測変数のセットが存在する可能性があります。
先生の分布の違いから12通貨ペアの23の予測器の予測能力を計算したところ、正しい予測で利益は50pips以上となります。
その結果は以下の通りです。
1.同じ予測因子でも通貨ペアが異なると予測能力が異なる。
2.1つの通貨ペアに対して、異なる予測因子の予測能力が2桁も異なる場合があります。
3.ウィンドウが動くと予測力が変わる。ウィンドウが500本以上になると、予測能力のばらつきの統計量は安定する
4.ウィンドウを移動させたときの予測力の傾きは、1%未満の値から100%を超える値まで様々である。さらに、（スコが大きい）「悪い」予測変数は常に悪いものであり、「良い」予測変数は常に良いものである。
5.12の通貨ペアを調査した。そのうちの3つは絶望的です。23の使用された変数の中に、私のターゲット変数に対する良い予測変数がありません。
6.同じ通貨ペアの場合、ロングとショートの予測能力は根本的に異なる。
Maxim Dmitrievsky 強化学習に関する投稿に興味を持ちました。自分のためにメモを取る。これでようやく力を蓄え、遺伝子プログラミングの実験を終えることができる。そして、見てみる。トレーディングのためのGPアプローチは、あらかじめ定義された目標変数がない点で強化学習と共通する。GPライブラリーを決めなければならない。要は、そのための正常なドキュメントを用意し、ストラテジーテスターを作ればいいのです。いいものが見つかっていない。コードを並べることはしない。コードは掲載しませんし、もしあれば、すべてのインとアウトを共有することはありません。これは良くないことだと思います。
そうそう、GAについては他の場所（冒頭）であなたの書き込みを見たのですが、その後何かソレをやって忘れてしまいました。
だから、GAによる自動プログラミングだと理解したのです。実はこのテーマはRLに近いのだが、後者はGAと違って大域的最適への収束が保証されているなど、独自の利点がある＋NSをどう持ち込むかはよくわからない
正直なところ、GAを使ったボット最適化とどう違うのか、よくわかりません。もっとじっくり読まないとね。
以下のペアは、MY予測変数とMY目標変数に対して絶望的なので、原則的には問題ない。これらはH1: EURCAD, GBPJPY, USDCHF
これらのペアに、別のターゲット変数に対して許容できる予測変数のセットが存在する可能性は十分にある。
なるほど、そういうことだったのか。なるほど、ありがとうございます。
もちろん、可能性はあります。
そうそう、GAについては他の場所（冒頭）であなたの書き込みを見たのですが、その後何かソレをやって忘れてしまいました。
だから、GAによる自動プログラミングだと理解したのです。実はこのテーマはRLに近いのだが、後者はGAと違って大域的最適への収束が保証されているなど、独自の利点がある＋NSをどう持ち込むかはよくわからない
正直なところ、GAを使ったボット最適化とどう違うのか、よくわかりません。もっとじっくり読まないとね。
先生の分布の違いから12通貨ペアの23の予測器の予測能力を計算したところ、正しい予測で利益は50pips以上となります。
その結果は以下の通りです。
1.同じ予測因子でも通貨ペアが異なると予測能力が異なる。
2.1つの通貨ペアに対して、異なる予測因子の予測能力が2桁も異なる場合があります。
3.ウィンドウが動くと予測力が変わる。ウィンドウが500本以上になると、予測能力のばらつきの統計量は安定する
4.ウィンドウを移動させたときの予測力の傾きは、1%未満の値から100%以上の値まで様々である。さらに、（スコが高い）「悪い」予測変数は常に悪いものであり、「良い」予測変数は常に良いものである。
5.12の通貨ペアを調査した。そのうちの3つは絶望的です。23の使用された変数の中に、私のターゲット変数に対する良い予測変数がありません。
6.同じ通貨ペアでも、ロングとショートの予測能力は根本的に違う。
項目1については、予測因子について、異なる機器に受け入れられる共通 因子を誤って選択していることが示唆されます。
2については、1の誤りから導かれる。
項目3では、波動構造が考慮されていない可能性が高い。
興味深いのは、ポイント3から、500がトレーニングサンプルサイズの下限であると仮定できることです
H1の500ドルは1週間より少し短いですが、私が出した数字はすべて私個人のもので、一般化することはできません。
また、6についてですが、どのような違いかというと、もし予測因子によって、ロングとショートが実際には反比例するシグナルであるということと、どのように一致するのかが明確ではありません。
私にも理解できないが、事実である。
やあ、みんな！
AIボットはまだか？
そして、どのように取引されているのでしょうか？
ただ、不思議なのは
p.s. そして、あなたの家の住所を書いてください。