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 890 1...883884885886887888889890891892893894895896897...3399 新しいコメント Forester 2018.05.09 06:46 #8891 アレクセイ・ヴャジミキンここに最初のテスト対象が準備されました - トレーニング2015年から2016年、そして2017年から選択された木のルールで純粋な取引 - 負けなかった - すでに良いですか？ NSを使わない取引に反対する～トレーニング（う～ん、チューニングと最適化） 2016-2017 結局、ルールを選んでコード化するという、非常に手間のかかる手作業になったのですが......。何らかの処理の自動化が必要。 トレーニングで10％だった誤差が、将来的には50％になるのです。 これは、過剰な教育か、予測者による未来の覗き見である。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.09 09:31 #8892 マキシム・ドミトリエフスキー： 木がなくても動作しているようですが、私の記事にあるオプティマイザーを森に追加してみると、結果が良くなるかもしれません。相互情報量を使って重要度を判断してみる。私は2つの記事に目を通しましたが、私はあなたが足場のための最適化装置によって何を意味するのか理解できないのですか？ 重要 性についてもっと知りたいのですが、ネットとネットなしのEA、あるいは売買シグナルとの相互情報とはどのようなものでしょうか？コードが必要だが、はっきりしない。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.09 10:31 #8893 エリブラリウストレーニングで10％だった誤差が、将来的には50％になってしまうのです。 これは過学習か、未来への予知を覗き見しているようなものです。そんなことはありません。私が厳選したのは、買い25ルール、売り16ルールだけで、全ルールの0.1％にも満たないのではないでしょうか。上に書いたのは、私見ではルールが多すぎて効率的でないのが困りものだと思ったからです。 のぞき見はしない（論理的にはしないが、コードにエラーがある場合はそうなる。） 再学習 - そうかもしれません。一般的に、もし世界的に見れば、私のフィクションは「トレンドを追う」分野のもので、トレンドを見つけるために作られたものですが、2017年の『Si』では、ほとんど単一のフラットで、世界的なトレンドがなく、やや異なる市場でした。 一方、異なるTFのチップを集めて、多い方から少ない方へと分類すると、逆ピラミッドのようになったり、ズームアップしたり、つまり、条件付きで1ヶ月を2分割してサブセットを作り、それぞれのサブセットで同じ週、日、時間を見てみると...ということです。というように、他の作品と同じように統計を取ってみると、サンプルで再現性があることがわかりました。 購入ルール 青 - これは価格が決定時にDonchianチャネルにある - 0から - 10 - 10％ステップ - 価格は一般的に合理的である、上昇したときに買いが提案されています。 緑 - ちょうど計画されたATR領域の大規模な日、週、月 - すなわち、大きなトレンドは、-8レベルから+8レベルへの内訳があり、例えば、それは毎月のTFに売られ過ぎで見ることができます - レベル -6 - 買いのための唯一のルール、一方成長は-3、-1、-2、-4レベルから提案されています - すなわち、.すなわち、米ドル/ルーブル先物が月足ベースでほとんど下落よりも上昇していたこと、バー内での反転（片方に強く動いた後に始値が反転すること）があったことなどが重視されたのだろう。 グレー(?)-1時間足のRSI-70レベル外での買いを推奨（1回だけ70レベル外での買いを推奨）。 オレンジ（オフィスによると） - BB_Up - それは新しいバーの開口部でボリンジャーの上限を超える価格です - 25のうち6がエントリ信号として、現時点では買われ過ぎを好むが、他の19は売られ過ぎずにそれを好む、BB_Downで判断 - 棚やフラットを。 黄色 - TimeH - 10時（13の4）に入力する優先順位があります - すなわち、すぐに開口部と終値で - 23時（13の2）、および10時にシャープで強い動きが提供されているので、それは、驚くべきことではありません、残りの12、15、13、17 - 良いボラティリティと通常の毎日のセッションが、20時間はむしろ規則の例外です。石油の埋蔵量とその予測はルーブルにとって実際のものである、というように、曜日を追加すれば、毎週のニュースに関連した規則性が生まれるかもしれませんね。 Mihail Marchukajtes 2018.05.09 19:37 #8894 いい統計が取れるまで沈黙のランチを続けたかったが、しつこく間違われるのは見ていられない...。 変換すると、検索対象のシリーズに関する情報が減少します。パラメータ2のマシュカでも遅れ始め、その過程でわずかながらコチルの情報が失われる。NSは実数を扱う繊細なツールで、小数点以下10桁でも最終的な解を決定する可能性があるのです。数字の実数部分を完全にカットし、入力を-1〜30（例）のカテゴリーに分けると、31のカテゴリーになるのです。現実の世界では、-1から30までの選択肢の数は、小数点以下の桁数を取ると、ちょうど何桁も大きくなる。その結果、intを取れば31の分割の選択肢があり、dobleを取ればかなり分割の選択肢が増えることになります。 1から30までのカテゴリー入力itntを使う場合、データ自体の質は非常に高く、ネットワークはそこから学習して良い結果を得ることができるはずですが、データはすべて価格から作られているのでその質は非常に怪しく、itntの実数もカットされているので、何かをキャッチするNSの能力は死んでしまっています。 使用するデータの品質がすでに十分高い場合は、入力にカテゴリーを使用することができます。つまり、基本的にNSの使用は原理的に無効です。良いカテゴリカル予測変数があれば、NSなしでTSを構築できるのですが......。 そうですね......そうなんです......。唯々諾々としてあなたの戯言を見ていると心が痛むわ...。沈黙のランチも破って......。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.09 19:53 #8895 ある湖と別の湖を比較する場合、その指標はそれほど重要なのでしょうか？いや、もちろん、湖と湖を比較するのでなければ、池や水たまりという別の答えもありうるが、湖に行く途中の水たまりで足が濡れることを恐れるべきだろうか。個人的には、正確なカテゴリーに意味があるとは思えません。情報を上下に分析できるNSにとっては重要なのかもしれませんが、私は持っていませんし、ツリーにとっては、今のままでも十分すぎるほどだと思います。 Mihail Marchukajtes 2018.05.09 20:00 #8896 アレクセイ・ヴャジミキンある湖と別の湖を比較する場合、その指標はそれほど重要なのでしょうか？いや、もちろん、湖と湖を比較するのでなければ、池や水たまりという別の答えもあり得るのだが、湖に行く水たまりで足が濡れることを恐れるべきだろうか。個人的には、正確なカテゴリーに意味があるとは思えません。情報を上下に分析できるNSにとっては重要なのかもしれませんが、私にはありませんし、ツリーにとっては、今のままでも十分すぎるほどです。カテゴリ入力を使用するため。このようなインプットの質は非常に優れている必要があります。インプットの質が悪い場合は、カテゴリーに変換せず、指標の実数値そのものを投入する方が良い。だから、NSはこのエリアを十分に分割するための選択肢を増やすことができるだろうIMHO! Mihail Marchukajtes 2018.05.09 20:05 #8897 よし、FOCUSNICに特別な感謝を捧げよう!!!! まさかこんなことになるとは思いませんでしたが、先生のアドバイスがプレディクターを準備する上で本当に重要なポイントになりました。だから拍手喝采だ、この女。この野郎!!!(悪気はない) 後日、必ずあなたのことが出てくる動画をアップしますから...。それでは、マイケルからのビデオをお待ちください :-) ここでは、一般的なMoの分野についての私の理解についてお話します。このビデオは、初心者だけでなく、経験者にとっても興味深いものになると思います......。というわけで...お待ちください!!!! Aleksey Vyazmikin 2018.05.09 20:26 #8898 ミハイル・マルキュカイツカテゴリ入力を使用するため。これらの入力の質は非常に良いものでなければなりません。インプットの質が弱い場合は、カテゴリーに変換せず、指標の実数値そのものをフィードする方が良い。そうすれば、NSはこのエリアを十分に分割するための選択肢を増やすことができるだろうIMHO!!!何をもって品質を測るというのでしょうか？ Forester 2018.05.09 20:33 #8899 ミハイル・マルキュカイツカテゴリ入力を使用するため。これらの入力の質は非常に良いものでなければなりません。インプットの質が弱い場合は、カテゴリーに変換せず、指標の実数値そのものをフィードする方が良い。そうすれば、NSはこのエリアを十分に分割するための選択肢を増やすことができるだろうIMHO!!! 31カテゴリー...いや、31ステップの離散化という感じです。ウラジミールの記事のひとつに、これを使ったものがありますが、結果は悪くありません。 Mihail Marchukajtes 2018.05.09 20:35 #8900 アレクセイ・ヴャジミキン品質に関する指標はどのようなものが提案されていますか？まず、決断の瞬間を記録する。これをイベントとする。そして、イベントが発生したまさにこの瞬間に、指標の値を保存します。 正直なところ、あなたのテーブルがよくわからないのです。何が入っているのか？ 1...883884885886887888889890891892893894895896897...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
ここに最初のテスト対象が準備されました - トレーニング2015年から2016年、そして2017年から選択された木のルールで純粋な取引 - 負けなかった - すでに良いですか？
NSを使わない取引に反対する～トレーニング（う～ん、チューニングと最適化） 2016-2017
結局、ルールを選んでコード化するという、非常に手間のかかる手作業になったのですが......。何らかの処理の自動化が必要。
トレーニングで10％だった誤差が、将来的には50％になるのです。
これは、過剰な教育か、予測者による未来の覗き見である。木がなくても動作しているようですが、私の記事にあるオプティマイザーを森に追加してみると、結果が良くなるかもしれません。
相互情報量を使って重要度を判断してみる。
私は2つの記事に目を通しましたが、私はあなたが足場のための最適化装置によって何を意味するのか理解できないのですか？
重要 性についてもっと知りたいのですが、ネットとネットなしのEA、あるいは売買シグナルとの相互情報とはどのようなものでしょうか？コードが必要だが、はっきりしない。
トレーニングで10％だった誤差が、将来的には50％になってしまうのです。
これは過学習か、未来への予知を覗き見しているようなものです。そんなことはありません。私が厳選したのは、買い25ルール、売り16ルールだけで、全ルールの0.1％にも満たないのではないでしょうか。上に書いたのは、私見ではルールが多すぎて効率的でないのが困りものだと思ったからです。
のぞき見はしない（論理的にはしないが、コードにエラーがある場合はそうなる。）
再学習 - そうかもしれません。一般的に、もし世界的に見れば、私のフィクションは「トレンドを追う」分野のもので、トレンドを見つけるために作られたものですが、2017年の『Si』では、ほとんど単一のフラットで、世界的なトレンドがなく、やや異なる市場でした。
一方、異なるTFのチップを集めて、多い方から少ない方へと分類すると、逆ピラミッドのようになったり、ズームアップしたり、つまり、条件付きで1ヶ月を2分割してサブセットを作り、それぞれのサブセットで同じ週、日、時間を見てみると...ということです。というように、他の作品と同じように統計を取ってみると、サンプルで再現性があることがわかりました。
購入ルール
青 - これは価格が決定時にDonchianチャネルにある - 0から - 10 - 10％ステップ - 価格は一般的に合理的である、上昇したときに買いが提案されています。
緑 - ちょうど計画されたATR領域の大規模な日、週、月 - すなわち、大きなトレンドは、-8レベルから+8レベルへの内訳があり、例えば、それは毎月のTFに売られ過ぎで見ることができます - レベル -6 - 買いのための唯一のルール、一方成長は-3、-1、-2、-4レベルから提案されています - すなわち、.すなわち、米ドル/ルーブル先物が月足ベースでほとんど下落よりも上昇していたこと、バー内での反転（片方に強く動いた後に始値が反転すること）があったことなどが重視されたのだろう。
グレー(?)-1時間足のRSI-70レベル外での買いを推奨（1回だけ70レベル外での買いを推奨）。
オレンジ（オフィスによると） - BB_Up - それは新しいバーの開口部でボリンジャーの上限を超える価格です - 25のうち6がエントリ信号として、現時点では買われ過ぎを好むが、他の19は売られ過ぎずにそれを好む、BB_Downで判断 - 棚やフラットを。
黄色 - TimeH - 10時（13の4）に入力する優先順位があります - すなわち、すぐに開口部と終値で - 23時（13の2）、および10時にシャープで強い動きが提供されているので、それは、驚くべきことではありません、残りの12、15、13、17 - 良いボラティリティと通常の毎日のセッションが、20時間はむしろ規則の例外です。石油の埋蔵量とその予測はルーブルにとって実際のものである、というように、曜日を追加すれば、毎週のニュースに関連した規則性が生まれるかもしれませんね。
いい統計が取れるまで沈黙のランチを続けたかったが、しつこく間違われるのは見ていられない...。
変換すると、検索対象のシリーズに関する情報が減少します。パラメータ2のマシュカでも遅れ始め、その過程でわずかながらコチルの情報が失われる。NSは実数を扱う繊細なツールで、小数点以下10桁でも最終的な解を決定する可能性があるのです。数字の実数部分を完全にカットし、入力を-1〜30（例）のカテゴリーに分けると、31のカテゴリーになるのです。現実の世界では、-1から30までの選択肢の数は、小数点以下の桁数を取ると、ちょうど何桁も大きくなる。その結果、intを取れば31の分割の選択肢があり、dobleを取ればかなり分割の選択肢が増えることになります。
1から30までのカテゴリー入力itntを使う場合、データ自体の質は非常に高く、ネットワークはそこから学習して良い結果を得ることができるはずですが、データはすべて価格から作られているのでその質は非常に怪しく、itntの実数もカットされているので、何かをキャッチするNSの能力は死んでしまっています。
使用するデータの品質がすでに十分高い場合は、入力にカテゴリーを使用することができます。つまり、基本的にNSの使用は原理的に無効です。良いカテゴリカル予測変数があれば、NSなしでTSを構築できるのですが......。
そうですね......そうなんです......。唯々諾々としてあなたの戯言を見ていると心が痛むわ...。沈黙のランチも破って......。
ある湖と別の湖を比較する場合、その指標はそれほど重要なのでしょうか？いや、もちろん、湖と湖を比較するのでなければ、池や水たまりという別の答えもありうるが、湖に行く途中の水たまりで足が濡れることを恐れるべきだろうか。個人的には、正確なカテゴリーに意味があるとは思えません。情報を上下に分析できるNSにとっては重要なのかもしれませんが、私は持っていませんし、ツリーにとっては、今のままでも十分すぎるほどだと思います。
ある湖と別の湖を比較する場合、その指標はそれほど重要なのでしょうか？いや、もちろん、湖と湖を比較するのでなければ、池や水たまりという別の答えもあり得るのだが、湖に行く水たまりで足が濡れることを恐れるべきだろうか。個人的には、正確なカテゴリーに意味があるとは思えません。情報を上下に分析できるNSにとっては重要なのかもしれませんが、私にはありませんし、ツリーにとっては、今のままでも十分すぎるほどです。
カテゴリ入力を使用するため。このようなインプットの質は非常に優れている必要があります。インプットの質が悪い場合は、カテゴリーに変換せず、指標の実数値そのものを投入する方が良い。だから、NSはこのエリアを十分に分割するための選択肢を増やすことができるだろうIMHO!
よし、FOCUSNICに特別な感謝を捧げよう!!!!
まさかこんなことになるとは思いませんでしたが、先生のアドバイスがプレディクターを準備する上で本当に重要なポイントになりました。だから拍手喝采だ、この女。この野郎!!!(悪気はない)
後日、必ずあなたのことが出てくる動画をアップしますから...。それでは、マイケルからのビデオをお待ちください :-) ここでは、一般的なMoの分野についての私の理解についてお話します。このビデオは、初心者だけでなく、経験者にとっても興味深いものになると思います......。というわけで...お待ちください!!!!
カテゴリ入力を使用するため。これらの入力の質は非常に良いものでなければなりません。インプットの質が弱い場合は、カテゴリーに変換せず、指標の実数値そのものをフィードする方が良い。そうすれば、NSはこのエリアを十分に分割するための選択肢を増やすことができるだろうIMHO!!!
何をもって品質を測るというのでしょうか？
カテゴリ入力を使用するため。これらの入力の質は非常に良いものでなければなりません。インプットの質が弱い場合は、カテゴリーに変換せず、指標の実数値そのものをフィードする方が良い。そうすれば、NSはこのエリアを十分に分割するための選択肢を増やすことができるだろうIMHO!!!
品質に関する指標はどのようなものが提案されていますか？
まず、決断の瞬間を記録する。これをイベントとする。そして、イベントが発生したまさにこの瞬間に、指標の値を保存します。
正直なところ、あなたのテーブルがよくわからないのです。何が入っているのか？