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 936 1...929930931932933934935936937938939940941942943...3399 新しいコメント Aleksey Vyazmikin 2018.05.21 23:21 #9351 Dr.トレーダーなるほど。ツリーはうまくフィルタリングの方法を学習できなかったので、フィルタリングをしても、お得感がなくなるだけで、結果は目立って良くなりませんでした。基本的に、良い取引と悪い取引の一部を無作為にフィルターにかける。 malovhodovのみ2015年にツリーを学習させました。 Filter_02とmnogovhodov_02は2016年に学習させたもので、テスターで2016年と2017年を比較した方が良い（2017年は概ねアーカイブになかった新しいデータで、それが最も興味深い）。嗚呼、2015年は学習効果があると思ったら、フィルター無しの青とフィルター有りの緑という具合に。 2015年はどちらかというと上昇傾向、2016年は下降傾向、2017年はほぼ横ばいというのが日記の感想です。つまり、3者の実体は微妙に異なるし、世界的なトレンドも関係していると思うのです。 また、私の買いエントリーは、arr_DonProc予測器によって5から9まで生成されるため、ツリーの一部が自動的にカットされます。 しかし、全体としては悪くない仕上がりだと思いませんか？ Aleksey Vyazmikin 2018.05.21 23:25 #9352 ドクタートレーダーさらに分岐させると、私の場合はオーバーフィッティングになりました。精度を上げるためには、より複雑なモデル、つまりフォレストやニューロニックに移行する必要があります。 学習データで100％の精度で分岐させることは可能ですが、そのようなツリーが新しいデータで失敗するだけなら、何の意味もないでしょう。新しいデータに対しても、学習データとほぼ同じ結果を示すようなモデルを学習させる必要がある。100%までなら可能で、予測変数のセットも様々ですが、明らかにここではすべての可能性を使っていません。 ところで、過去に関する情報をもっと提供すべきだと思うのですが、今はRegressorとiDelta、あといくつかの予測因子から得ることができますが、強気と弱気のローソクの連続した数-その関係-などというつまらないものはありませんから、それも有用かもしれませんね。 Roffild 2018.05.21 23:34 #9353 アレクセイ・ヴャジミキンそれが信仰の問題とどう関係があるのでしょうか。グラフの上に四角いものが見える--それをどう解釈したらいいのかわからない--それだけです。 ランダムフォレストは1目盛り ごとに計算されます。通常の価格の流れのように、バーで結果を集めると、次のようなチャートになります。数式がある場合は解釈が必要。 この場合はわかりやすくするために森の結果だけ。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.21 23:39 #9354 ロフィルド ランダムフォレストは1目盛り ごとに計算されます。通常の価格の流れのように、結果がバーで集まっていれば、そのようなグラフになります。数式がある場合は解釈が必要で、ここではわかりやすくするために森の結果だけを紹介します。そうすると、スクリーンショットに「面白い絵ですね！」と返信するしかない。自分だけが分かっても、みんなに何を見せたかったのか、まだ分からないから...。 Roffild 2018.05.21 23:44 #9355 フォレストエラー率は、一定期間で算出されます。そしてグラフでは、ある分（そこにM5がある）の森からのデータと現実とのズレを見ることができます。 もちろん、他の森のグラフは、私のものとはまったく違うものになります。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.21 23:51 #9356 ロフィルドフォレストエラー率は、一定期間で算出されます。そして、チャート上では、ある分単位で現実と森のデータの食い違いを見ることができます（そこにM5がある）。 もちろん、他の森のグラフは、私のものとはまったく違うものになります。これではっきりしましたが、各ティックで 何が予測されるのか、次のティック？ 実際にどのように計算するのか、トップクラスのビデオカードとOpenCLがあれば、おそらく大丈夫でしょう。 Roffild 2018.05.22 00:56 #9357 私は自分の森の例を挙げただけです。それに、自分のモデルの結果をどうにかしてくれとは言っていない。 もし、あなたのモデルの一体どこが問題なのかを提言してほしいのであれば、変な表ではなく、実際の価格チャートで結果を示してください。 Dr. Trader 2018.05.22 01:15 #9358 アレクセイ・ヴャジミキンそして、全体的な仕上がりは悪くないと思いませんか？2017年はプラスアルファで、ちょっと嬉しいですね。 もう一回やってみようと思っています。ファイルmnogovhodov_02を取り出し、新しいターゲティングを行いました。 arr_Buy = 1とした場合の "1 "クラス arr_Sell = -1 の場合、"-1" となる。 その他の場合は "0" あなたの戦略には、このターゲティングがより適していると思われます。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.22 01:33 #9359 ロフィルド私は自分の森の例を挙げただけです。それに、自分のモデルの結果をどうにかしてくれとは言っていない。 もし、あなたのモデルのどこが問題なのかを教えて欲しいのであれば、変な表ではなく、実際の価格チャートですでに結果を示してください。今のところ、モデルを探しているようなものはありません。表は結果の変化を示すもので、これ以上はまだ必要ない--動いているから、生きているのだ。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.22 01:35 #9360 ドクタートレーダー2017年プラスアルファで、ちょっと満足です。 もう一回試してみます。ファイルmnogovhodov_02を取り出し、新しいターゲットを作りました。 arr_Buy = 1とした場合の "1 "クラス arr_Sell = -1 の場合、"-1" となる。 その他の場合は "0" あなたの戦略では、このターゲティングがより適切だと思います。ターゲットツリーの出力を3つ以上構築できるということでしょうか？ 1...929930931932933934935936937938939940941942943...3399 新しいコメント 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
なるほど。ツリーはうまくフィルタリングの方法を学習できなかったので、フィルタリングをしても、お得感がなくなるだけで、結果は目立って良くなりませんでした。基本的に、良い取引と悪い取引の一部を無作為にフィルターにかける。
malovhodovのみ2015年にツリーを学習させました。
Filter_02とmnogovhodov_02は2016年に学習させたもので、テスターで2016年と2017年を比較した方が良い（2017年は概ねアーカイブになかった新しいデータで、それが最も興味深い）。
嗚呼、2015年は学習効果があると思ったら、フィルター無しの青とフィルター有りの緑という具合に。
2015年はどちらかというと上昇傾向、2016年は下降傾向、2017年はほぼ横ばいというのが日記の感想です。つまり、3者の実体は微妙に異なるし、世界的なトレンドも関係していると思うのです。
また、私の買いエントリーは、arr_DonProc予測器によって5から9まで生成されるため、ツリーの一部が自動的にカットされます。
しかし、全体としては悪くない仕上がりだと思いませんか？
さらに分岐させると、私の場合はオーバーフィッティングになりました。精度を上げるためには、より複雑なモデル、つまりフォレストやニューロニックに移行する必要があります。
学習データで100％の精度で分岐させることは可能ですが、そのようなツリーが新しいデータで失敗するだけなら、何の意味もないでしょう。新しいデータに対しても、学習データとほぼ同じ結果を示すようなモデルを学習させる必要がある。
100%までなら可能で、予測変数のセットも様々ですが、明らかにここではすべての可能性を使っていません。
ところで、過去に関する情報をもっと提供すべきだと思うのですが、今はRegressorとiDelta、あといくつかの予測因子から得ることができますが、強気と弱気のローソクの連続した数-その関係-などというつまらないものはありませんから、それも有用かもしれませんね。
それが信仰の問題とどう関係があるのでしょうか。グラフの上に四角いものが見える--それをどう解釈したらいいのかわからない--それだけです。
ランダムフォレストは1目盛り ごとに計算されます。通常の価格の流れのように、結果がバーで集まっていれば、そのようなグラフになります。数式がある場合は解釈が必要で、ここではわかりやすくするために森の結果だけを紹介します。
そうすると、スクリーンショットに「面白い絵ですね！」と返信するしかない。自分だけが分かっても、みんなに何を見せたかったのか、まだ分からないから...。
フォレストエラー率は、一定期間で算出されます。そしてグラフでは、ある分（そこにM5がある）の森からのデータと現実とのズレを見ることができます。
もちろん、他の森のグラフは、私のものとはまったく違うものになります。
フォレストエラー率は、一定期間で算出されます。そして、チャート上では、ある分単位で現実と森のデータの食い違いを見ることができます（そこにM5がある）。
もちろん、他の森のグラフは、私のものとはまったく違うものになります。
これではっきりしましたが、各ティックで 何が予測されるのか、次のティック？
実際にどのように計算するのか、トップクラスのビデオカードとOpenCLがあれば、おそらく大丈夫でしょう。
私は自分の森の例を挙げただけです。それに、自分のモデルの結果をどうにかしてくれとは言っていない。
もし、あなたのモデルの一体どこが問題なのかを提言してほしいのであれば、変な表ではなく、実際の価格チャートで結果を示してください。
そして、全体的な仕上がりは悪くないと思いませんか？
2017年はプラスアルファで、ちょっと嬉しいですね。
もう一回やってみようと思っています。ファイルmnogovhodov_02を取り出し、新しいターゲティングを行いました。
arr_Buy = 1とした場合の "1 "クラス
arr_Sell = -1 の場合、"-1" となる。
その他の場合は "0"
あなたの戦略には、このターゲティングがより適していると思われます。
私は自分の森の例を挙げただけです。それに、自分のモデルの結果をどうにかしてくれとは言っていない。
もし、あなたのモデルのどこが問題なのかを教えて欲しいのであれば、変な表ではなく、実際の価格チャートですでに結果を示してください。
今のところ、モデルを探しているようなものはありません。表は結果の変化を示すもので、これ以上はまだ必要ない--動いているから、生きているのだ。
2017年プラスアルファで、ちょっと満足です。
もう一回試してみます。ファイルmnogovhodov_02を取り出し、新しいターゲットを作りました。
arr_Buy = 1とした場合の "1 "クラス
arr_Sell = -1 の場合、"-1" となる。
その他の場合は "0"
あなたの戦略では、このターゲティングがより適切だと思います。
ターゲットツリーの出力を3つ以上構築できるということでしょうか？