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 803 1...796797798799800801802803804805806807808809810...3399 新しいコメント forexman77 2018.04.01 12:32 #8021 クラスのバランスをとるには、誰がどのメソッドを使うのがベストか？ また、面白いと思う予測因子もお聞きしたいのですが、個人的なメモと捉えてよろしいでしょうか（笑)。 СанСаныч Фоменко 2018.04.01 12:43 #8022 forexman77: クラスのバランスをとるには、誰がどのメソッドを使うのがベストなのでしょうか？機能があります caret:: downSample() - обрезает большой класс до меньшего downSample は、すべてのクラスが同じ頻度となるように、データセットをランダムにサンプリングします。マイノリティクラスupクラス分布が等しくなるように，置換付きでサンプルを採取 する． caret:: upSample() - добавляет меньший класс до большего 一般的に、私はcaretを見ることをお勧めします：それは「what-if」チュートリアルとして使用することができます - それは完全なサイクルのためのツールを含んでいます。 生データの作成。予測器の選択（とてもクールなツールです）。200以上のモデル（回帰モデル、分類モデル）とモデル評価（テスターとは関係ない）。 かなりインダストリアルなデザインも手に入ります。 PS. 誰もプレディクターを明らかにしないと思います。それが一番大事なことで、モデルはテクニックとアジリティの問題なのです。 forexman77 2018.04.01 12:49 #8023 サンサニッチ・フォメンコ 誰も予測因子を明らかにしないと思います。それが一番大事なことで、モデルはテクニックと勤勉さの問題なのです。まあ、くだらない質問をしただけなんですけどね。何しろ、「預金を3倍にする方法」「稼げるExpert Advisorを教えてくれ」など、くだらない枝葉末節を作るのですから。 しかし、インジケータでアドバイスが欲しい、それは明確です、最初に思いつくのはそれです。しかし、ここでは、ほとんどの人が掘ったことのない、珍しいものがあります。 Vladimir Perervenko 2018.04.01 13:09 #8024 FXMAN77 です。まあ、あくまで「愚行」なんですけどね。何しろ、「預金を3倍にする方法」「稼げるExpert Advisorを教えてくれ」など、くだらない枝葉末節を作るのですから。 しかし、インジケータでアドバイスが欲しい、それは明確です、最初に思いつくのはそれです。しかし、ここに、ほとんど人が掘ったことのない、珍しいものがある。最後の方に出てきたデジタルフィルターを取り上げてみましょう。過去の分も全部読むと便利だと思います。 グッドラック Uladzimir Izerski 2018.04.01 13:51 #8025 サンサニッチ・フォメンコ機能があります downSample は、すべてのクラスが同じ頻度となるように、データセットをランダムにサンプリングします。マイノリティクラスupクラス分布が等しくなるように，置換付きでサンプルを採取 する． 一般的に、私はcaretを見ることをお勧めします：それは「what-if」チュートリアルとして使用することができます - それは完全なサイクルのためのツールを含んでいます。 生データの作成。予測器の選択（とてもクールなツールです）。200以上のモデル（回帰モデル、分類モデル）とモデル評価（テスターとは関係ない）。 かなりインダストリアルなデザインも手に入ります。 PS. 予測因子を公開する人はいないと思います。それが一番重要で、モデルはテクニックとアジリティの問題です。モデルは既製品から作るものですが、ここでは一から作ることができます。 Ivan Negreshniy 2018.04.01 14:01 #8026 FXMAN77 です。まあ、あくまで「愚行」なんですけどね。何しろ、「預金を3倍にする方法」「稼げるExpert Advisorを教えてくれ」など、くだらない枝葉末節を作るのですから。 しかし、インジケータでアドバイスが欲しい、それは明確です、最初に思いつくのはそれです。しかし、ここには、ほとんど人が掘ったことのない、珍しいものがあります。 最も単純なケースとして、私は予測因子として棒グラフのセットを使用します。 バランシングは、トレーニングマーカーの末尾から履歴の奥深くまで、ループでサンプリングし、サンプル数が設定数に達するまで、比較することで行われる。 Yuriy Asaulenko 2018.04.01 14:10 #8027 Ivan Negreshniy: 最も単純なケースでは、私は予測因子として棒グラフのセットを使います。つまり、与えられた公式によって計算された積分値で、これを学習の入力データとして使用します。実は、最も優れた予測因子は価格シリーズそのものなのです。どんな処理も情報の損失と遅延になる。そして、どんな情報が必要なのかがよくわからないということを考えると......。 私は1Mで仕事をしていますが、30秒でも遅れるとシステムにとっては死活問題です。また、非常にシンプルなインジケーターでも1〜3mの遅延が発生します。 1時間足で作業しても、指標の遅れは1～3時間程度になります)。どう転んでも1～3号蝋燭。 ZSY2時系列の もう一つの利点は、予測因子をピックアップする必要がないことです。ただ、BPそのものをそういうものとして使いこなす。 Uladzimir Izerski 2018.04.01 14:39 #8028 ユーリイ・アサウレンコ実は、一番の予測材料は価格帯そのものなのです。どんな処理も情報の損失であり、遅れである。そして、どんな情報が必要なのかがよくわからないということを考えると......。 私は1Mで仕事をしていますが、30秒でも遅れるとシステムにとって致命的です。また、非常にシンプルなインジケーターでも1〜3mの遅延が発生します。 1時間足で作業しても、指標の遅れは1～3時間程度になります)。どう転んでも1～3号蝋燭。 ZSY2 時系列のもう一つの利点は、予測因子をピックアップする必要がないことです。ただ、BPそのものをそういうものとして使いこなす。こんなフレーズで反応しないわけがない。1時間ごとのチャートは、拡大鏡で15m、5m、1mで見ることができます。皆さん、悲しいことです。 Yuriy Asaulenko 2018.04.01 15:33 #8029 ウラジミール・イゼルスキーこんなフレーズで反応しないわけがない。1時間ごとのチャートは、拡大鏡で15m、5m、1mで見ることができます。悲しいよ、みんな。悲しむな、わかってるんだ)しかし、快適であれば、続けても構いません。 Aleksey Vyazmikin 2018.04.01 15:35 #8030 データ選択の初期段階で対象データとの相関を調べればよいのでしょうか、その場合、どのような相関の閾値を用いればよいのか教えてください。 1...796797798799800801802803804805806807808809810...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
クラスのバランスをとるには、誰がどのメソッドを使うのがベストか？
また、面白いと思う予測因子もお聞きしたいのですが、個人的なメモと捉えてよろしいでしょうか（笑)。
クラスのバランスをとるには、誰がどのメソッドを使うのがベストなのでしょうか？
機能があります
downSample は、すべてのクラスが同じ頻度となるように、データセットをランダムにサンプリングします。
マイノリティクラスupクラス分布が等しくなるように，置換付きでサンプルを採取 する．
一般的に、私はcaretを見ることをお勧めします：それは「what-if」チュートリアルとして使用することができます - それは完全なサイクルのためのツールを含んでいます。
かなりインダストリアルなデザインも手に入ります。
PS.
誰もプレディクターを明らかにしないと思います。それが一番大事なことで、モデルはテクニックとアジリティの問題なのです。
誰も予測因子を明らかにしないと思います。それが一番大事なことで、モデルはテクニックと勤勉さの問題なのです。
まあ、くだらない質問をしただけなんですけどね。何しろ、「預金を3倍にする方法」「稼げるExpert Advisorを教えてくれ」など、くだらない枝葉末節を作るのですから。
しかし、インジケータでアドバイスが欲しい、それは明確です、最初に思いつくのはそれです。しかし、ここでは、ほとんどの人が掘ったことのない、珍しいものがあります。
まあ、あくまで「愚行」なんですけどね。何しろ、「預金を3倍にする方法」「稼げるExpert Advisorを教えてくれ」など、くだらない枝葉末節を作るのですから。
しかし、インジケータでアドバイスが欲しい、それは明確です、最初に思いつくのはそれです。しかし、ここに、ほとんど人が掘ったことのない、珍しいものがある。
最後の方に出てきたデジタルフィルターを取り上げてみましょう。過去の分も全部読むと便利だと思います。
グッドラック
機能があります
downSample は、すべてのクラスが同じ頻度となるように、データセットをランダムにサンプリングします。
マイノリティクラスupクラス分布が等しくなるように，置換付きでサンプルを採取 する．
一般的に、私はcaretを見ることをお勧めします：それは「what-if」チュートリアルとして使用することができます - それは完全なサイクルのためのツールを含んでいます。
かなりインダストリアルなデザインも手に入ります。
PS.
予測因子を公開する人はいないと思います。それが一番重要で、モデルはテクニックとアジリティの問題です。
モデルは既製品から作るものですが、ここでは一から作ることができます。
まあ、あくまで「愚行」なんですけどね。何しろ、「預金を3倍にする方法」「稼げるExpert Advisorを教えてくれ」など、くだらない枝葉末節を作るのですから。
しかし、インジケータでアドバイスが欲しい、それは明確です、最初に思いつくのはそれです。しかし、ここには、ほとんど人が掘ったことのない、珍しいものがあります。
バランシングは、トレーニングマーカーの末尾から履歴の奥深くまで、ループでサンプリングし、サンプル数が設定数に達するまで、比較することで行われる。
最も単純なケースでは、私は予測因子として棒グラフのセットを使います。つまり、与えられた公式によって計算された積分値で、これを学習の入力データとして使用します。
実は、最も優れた予測因子は価格シリーズそのものなのです。どんな処理も情報の損失と遅延になる。そして、どんな情報が必要なのかがよくわからないということを考えると......。
私は1Mで仕事をしていますが、30秒でも遅れるとシステムにとっては死活問題です。また、非常にシンプルなインジケーターでも1〜3mの遅延が発生します。
1時間足で作業しても、指標の遅れは1～3時間程度になります)。どう転んでも1～3号蝋燭。
ZSY2時系列の もう一つの利点は、予測因子をピックアップする必要がないことです。ただ、BPそのものをそういうものとして使いこなす。
実は、一番の予測材料は価格帯そのものなのです。どんな処理も情報の損失であり、遅れである。そして、どんな情報が必要なのかがよくわからないということを考えると......。
私は1Mで仕事をしていますが、30秒でも遅れるとシステムにとって致命的です。また、非常にシンプルなインジケーターでも1〜3mの遅延が発生します。
1時間足で作業しても、指標の遅れは1～3時間程度になります)。どう転んでも1～3号蝋燭。
ZSY2 時系列のもう一つの利点は、予測因子をピックアップする必要がないことです。ただ、BPそのものをそういうものとして使いこなす。
こんなフレーズで反応しないわけがない。1時間ごとのチャートは、拡大鏡で15m、5m、1mで見ることができます。皆さん、悲しいことです。
こんなフレーズで反応しないわけがない。1時間ごとのチャートは、拡大鏡で15m、5m、1mで見ることができます。悲しいよ、みんな。
悲しむな、わかってるんだ)しかし、快適であれば、続けても構いません。