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 944 1...937938939940941942943944945946947948949950951...3399 新しいコメント Dr. Trader 2018.05.23 12:09 #9431 アレクセイ・ヴャジミキン昨日、2017年のセットも作りました。正しいデータの30％以内もありますが、驚いたのは、異なる予測変数のセット（2つのグループに分けました）で同じような結果が出ることです。どうでしょう、ランダムなのか、それとも森を利用する機会なのか。精度を見る必要はない、特にクラスが多い場合は悪い指標になる。例えば、最後のツリーを学習させたケースでは、全サンプルの50％が「0」クラスになっています。木は常に全く「0」を返すことができ、すでに50%のケースで正しい（ランダムに33%ではなく）、結果はランダムより良いようですが、木が役に立たないことは明らかです。 より良い指標例：https://en.wikipedia.org/wiki/Cohen's_kappa アレクセイ・ヴャジミキンマージは、私が添付した最後のファイルから行う方が良いです - そこでは、分割が0よりもわずかに正確です - すべてのそれは利益をもたらさなかった、と以前のファイルでは0はまた、非常に小さな利益をもたらしたものです。 自分でやったほうがいい。ターゲットは2つあり、それぞれにクラスがたくさんあるので、混乱しないようにしたいですね。 3つのクラスで1つのターゲットセットが必要です。"-1 "を入力するとショートします。 ロングエントリーの場合は "1"。 ロングとショートの両方がマイナスの場合は "0" (両方がプラスの場合もある) このような木は、以前のように4つ訓練するよりも簡単に訓練することができます。それに、トレードもしやすくなりました。 アレクセイ・ヴャジミキンしかし、驚いたのは、ターゲットの数を増やすことで、トレーニングサンプル以外でも分類がうまくいくようになったことです。分類の種類を増やした方がいいのでは？ 何度も確認する必要があります。 確認されれば、それはクールです。おそらく、このツリーはある特定のクラス、例えば少なくとも100ポイント以上の利益やそれに類するものをよく識別することを学習するのでしょう。そうすれば、実アカウントでもそのようなロジックで新たなターゲットを作ることができるようになります。 例えば、どんな場合でもロングポジションが失われた場合は「0」、0から100ポイントまでロングポジションが獲得された場合は「1」というように、10個のクラスを作ることができるのです。ロング利益が100～200pipsの場合は "2 "となります。ショート利益が0～100pipsの場合は"-1"。ショート利益が100～200pipsの場合は"-2 "となります。などそして、正解・不正解の集計表によって、どのクラスが明らかに優れているかどうかを確認することができるのです。 p.s. 私自身はやったことがありません。もしかしたら、私はバカなことを言っているのかもしれません。しかし、木やたくさんの授業になると、そのようなテストが論理的に継続されることになります。 Dr. Trader 2018.05.23 12:23 #9432 アレクセイ・ヴャジミキンPS 私のノートパソコンにTW経由でアクセスできますので、あなたのPCに負担をかけずに済みます。今は必要ないんだけど、そこでRのスクリプトをぐちゃぐちゃにして、パラメータ選択の方法をいろいろ試しているんだ。もし、最終的に何かが適合し、その結果があなたのプログラムよりも良いものになるのであれば、私はここにスクリプトを添付しますので、あなたは実験を続けることができます。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.23 12:37 #9433 マキシム・ドミトリエフスキー意味がわからない、そんな抽象的なレベルじゃない、忘れろ)レベルではなく、対象が大事なんです。パターンとは、外的要因（刺激物）に対する反応のようなもので、私たちの場合、例えば、価格がXポイント上がったとしたら、すぐに修正する確率の方が高いです。あるいは、小さなローソク足が5本並ぶごとに、大きな弱気ローソク足が来る可能性が高く、少なくとも3本の強気ローソク足と重なります。しかし、その確率が変わってしまうと、私にとってはパターンの変化となり、TSが機能しなくなってしまうのです。 でも、ビジョンは違うんですね？ Maxim Dmitrievsky 2018.05.23 12:43 #9434 アレクセイ・ヴャジミキン違うビジョンがあるのでしょうか？私のビジョンはすでに説明した通りです(笑) そして、それは単なるビジョンではなく、現実なのです。それを受け入れるかどうかは、みなさん次第です。 漬物の棒ではなく、なぜ市場でパターンが変化するのか、どのような周期で変化するのか、原因と結果という抽象的なレベルです。繰り返しになりますが、私は疲れています。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.23 12:48 #9435 Dr.トレーダー精度を見る必要はない、特にクラスが多い場合は悪い指標になる。例えば、最後のツリーを学習させた場合、全例の50%が「0」クラスです。木は常に "0 "を全く返さず、50％のケースで正しくなる（ランダムに33％ではなく）、結果はランダムより良いようだが、木が役に立たないことは明らかだ。 より良い指標は、例えばhttps://en.wikipedia.org/wiki/Cohen's_kappa でしょう。後で2つのモデルのルールを全部足してみたらどういう結果になるのか、引っ張り出してみますね。今、興味本位でネットワークをトレーニングに入れたのですが、もしかしたら何か拾ってくれるかもしれません。 Dr.トレーダー自分でやったほうがいいんです。2つのtargetetがあり、それぞれにたくさんのクラスがある、混乱しないようにしたい。3クラスで1つのターゲティングが必要です"-1" でショートカット入力 ロングエントリーで "1" 長短両方がマイナスの場合は "0"(両方がプラスになる場合は") このような木は、以前のように4つ訓練するよりも簡単に訓練することができます。そして、それを使ってのトレードがしやすくなっています。よし、近いうちにやってここに載せよう。 Dr.トレーダーこれは、繰り返し検証して、確認できたら、カッコイイと思うしかありません。例えば、100点以上の利益など、特定のクラスをよく識別するように学習する可能性がある。そうすれば、実アカウントでもそのようなロジックで新たなターゲットを作ることができるようになります。例えば、0から100ポイントまで、ロングの場合は「0」、ロングの場合は「1」というように、10個のクラスを作成することができます。ロング利益が100～200pipsの場合は "2 "となります。ショート利益が0～100pipsの場合は"-1"。ショート利益が100～200pipsの場合は"-2 "となります。などそして、正解・不正解の集計表によって、どのクラスが明らかに優れているかどうかを確認することができるのです。 p.s. 私自身はやったことがないのですが。もしかしたら、私はバカなことを言っているのかもしれません。しかし、木と多くのクラスで手に入れたのであれば、このテストは論理的に継続した実験となります。 このツリーは消去法で動いていると思います。つまり、1が見つかれば残りはすべて0ですが、変種が増えると、残った0を積み上げるのではなく、分類し始めるので、誤差が少なくなります（ただし、これは私の仮説です）。そして、これらの他の2,3,4を分類するのを助けるために、入力からの財務結果だけでなく、利用可能な他の予測因子に基づいて入力への信号を形成する予測因子を追加して、フィードバックする必要があると思います、つまり、入力とその財務結果の異なる正当化を追加することです。ここで難しいのは、異なるTSによる相反する入力があった場合、この状況を別のグループにしてしまうことです。 Dr.トレーダーパラメーターの選択方法をいろいろと試している。もし、最終的に何かがうまくいき、その結果があなたのプログラムよりも良くなるのであれば - 私はここにスクリプトを添付しますので、あなたは実験を続けることができます。 もし必要なら、とにかくハードが休んでいる間に教えてください。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.23 12:49 #9436 マキシム・ドミトリエフスキー私のビジョンはもう説明した通りです(笑)。 そして、それは単なるビジョンではなく、現実なのです。それを受け入れるかどうかは、みなさん次第です。 抽象度の高いもの、つまり漬物棒ではなく、なぜ市場でパターンが変わるのか、どのような周期で変わるのか、原因と結果。繰り返しになりますが、私は疲れています。そこで私は、「このツールは無意味なものを表示し、トレンドを重視している」と答えたのですが、それは事実ではありません。 Maxim Dmitrievsky 2018.05.23 12:58 #9437 アレクセイ・ヴャジミキンそこで私は、「このツールはトレンドに着目したナンセンスな表示をしているが、それは間違っている」と答えました。いっけつ Aleksey Vyazmikin 2018.05.23 13:01 #9438 マキシム・ドミトリエフスキーいっけつつまり、サイクルは存在するけれども、ツールが同じではない、つまり視覚的に認識されているだけなのです。 1001の基準があるのか、私が間違っているのか、教えてください。挑戦する意味がない、私の視覚的認識について述べた、もし私が間違っているならば、教えてほしい。 Maxim Dmitrievsky 2018.05.23 13:09 #9439 アレクセイ・ヴャジミキンつまり、サイクルは存在するけれども、ツールが同じではない、つまり視覚的に認識されているだけなのです。 1001の基準があるのか、私が間違っているのか、教えてください。私は自分の視覚的な認識を述べたのであって、反論する意味はない。もし私が間違っているなら、間違っていることを知りたい。実際の定期刊行物をいくつかお見せしましたが、腐敗は それらも定義しています。 Vladimir Perervenkoは、スペクトル解析を使用していますが、これは非常によく似ています。 実際にどのように使用するかは、誰もが病気の創造的な想像力を持ってみましょう、私は聖杯が完成するまでアドバイスを与えることはありませんから Aleksey Vyazmikin 2018.05.23 13:14 #9440 マキシム・ドミトリエフスキー実際の周期性をいくつか示しましたが、分解によって それも決定されます Vladimir Perervenkoは、スペクトル解析を使用していますが、これは非常に似ています。 実際にどう使うかは、みんなが自分の病んだ創造的な妄想を働かせればいい、聖杯ができるまでアドバイスはしないのだから。こうしたサイクルは、小さなTFにも存在するのでしょうか？見てみよう、そこにはもっとたくさんのバーがあるはずだ! 1...937938939940941942943944945946947948949950951...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
昨日、2017年のセットも作りました。正しいデータの30％以内もありますが、驚いたのは、異なる予測変数のセット（2つのグループに分けました）で同じような結果が出ることです。どうでしょう、ランダムなのか、それとも森を利用する機会なのか。
精度を見る必要はない、特にクラスが多い場合は悪い指標になる。例えば、最後のツリーを学習させたケースでは、全サンプルの50％が「0」クラスになっています。木は常に全く「0」を返すことができ、すでに50%のケースで正しい（ランダムに33%ではなく）、結果はランダムより良いようですが、木が役に立たないことは明らかです。
より良い指標例：https://en.wikipedia.org/wiki/Cohen's_kappa
マージは、私が添付した最後のファイルから行う方が良いです - そこでは、分割が0よりもわずかに正確です - すべてのそれは利益をもたらさなかった、と以前のファイルでは0はまた、非常に小さな利益をもたらしたものです。
自分でやったほうがいい。ターゲットは2つあり、それぞれにクラスがたくさんあるので、混乱しないようにしたいですね。
3つのクラスで1つのターゲットセットが必要です。
"-1 "を入力するとショートします。
ロングエントリーの場合は "1"。
ロングとショートの両方がマイナスの場合は "0" (両方がプラスの場合もある)
このような木は、以前のように4つ訓練するよりも簡単に訓練することができます。それに、トレードもしやすくなりました。
しかし、驚いたのは、ターゲットの数を増やすことで、トレーニングサンプル以外でも分類がうまくいくようになったことです。分類の種類を増やした方がいいのでは？
何度も確認する必要があります。 確認されれば、それはクールです。おそらく、このツリーはある特定のクラス、例えば少なくとも100ポイント以上の利益やそれに類するものをよく識別することを学習するのでしょう。そうすれば、実アカウントでもそのようなロジックで新たなターゲットを作ることができるようになります。
例えば、どんな場合でもロングポジションが失われた場合は「0」、0から100ポイントまでロングポジションが獲得された場合は「1」というように、10個のクラスを作ることができるのです。ロング利益が100～200pipsの場合は "2 "となります。ショート利益が0～100pipsの場合は"-1"。ショート利益が100～200pipsの場合は"-2 "となります。などそして、正解・不正解の集計表によって、どのクラスが明らかに優れているかどうかを確認することができるのです。
p.s. 私自身はやったことがありません。もしかしたら、私はバカなことを言っているのかもしれません。しかし、木やたくさんの授業になると、そのようなテストが論理的に継続されることになります。
PS 私のノートパソコンにTW経由でアクセスできますので、あなたのPCに負担をかけずに済みます。
今は必要ないんだけど、そこでRのスクリプトをぐちゃぐちゃにして、パラメータ選択の方法をいろいろ試しているんだ。もし、最終的に何かが適合し、その結果があなたのプログラムよりも良いものになるのであれば、私はここにスクリプトを添付しますので、あなたは実験を続けることができます。
意味がわからない、そんな抽象的なレベルじゃない、忘れろ)
レベルではなく、対象が大事なんです。パターンとは、外的要因（刺激物）に対する反応のようなもので、私たちの場合、例えば、価格がXポイント上がったとしたら、すぐに修正する確率の方が高いです。あるいは、小さなローソク足が5本並ぶごとに、大きな弱気ローソク足が来る可能性が高く、少なくとも3本の強気ローソク足と重なります。しかし、その確率が変わってしまうと、私にとってはパターンの変化となり、TSが機能しなくなってしまうのです。
でも、ビジョンは違うんですね？
違うビジョンがあるのでしょうか？
私のビジョンはすでに説明した通りです(笑)
そして、それは単なるビジョンではなく、現実なのです。それを受け入れるかどうかは、みなさん次第です。
漬物の棒ではなく、なぜ市場でパターンが変化するのか、どのような周期で変化するのか、原因と結果という抽象的なレベルです。繰り返しになりますが、私は疲れています。
精度を見る必要はない、特にクラスが多い場合は悪い指標になる。例えば、最後のツリーを学習させた場合、全例の50%が「0」クラスです。木は常に "0 "を全く返さず、50％のケースで正しくなる（ランダムに33％ではなく）、結果はランダムより良いようだが、木が役に立たないことは明らかだ。
より良い指標は、例えばhttps://en.wikipedia.org/wiki/Cohen's_kappa でしょう。
後で2つのモデルのルールを全部足してみたらどういう結果になるのか、引っ張り出してみますね。今、興味本位でネットワークをトレーニングに入れたのですが、もしかしたら何か拾ってくれるかもしれません。
自分でやったほうがいいんです。2つのtargetetがあり、それぞれにたくさんのクラスがある、混乱しないようにしたい。
3クラスで1つのターゲティングが必要です
"-1" でショートカット入力
ロングエントリーで "1"
長短両方がマイナスの場合は "0"(両方がプラスになる場合は")
このような木は、以前のように4つ訓練するよりも簡単に訓練することができます。そして、それを使ってのトレードがしやすくなっています。
よし、近いうちにやってここに載せよう。
これは、繰り返し検証して、確認できたら、カッコイイと思うしかありません。例えば、100点以上の利益など、特定のクラスをよく識別するように学習する可能性がある。そうすれば、実アカウントでもそのようなロジックで新たなターゲットを作ることができるようになります。
例えば、0から100ポイントまで、ロングの場合は「0」、ロングの場合は「1」というように、10個のクラスを作成することができます。ロング利益が100～200pipsの場合は "2 "となります。ショート利益が0～100pipsの場合は"-1"。ショート利益が100～200pipsの場合は"-2 "となります。などそして、正解・不正解の集計表によって、どのクラスが明らかに優れているかどうかを確認することができるのです。
p.s. 私自身はやったことがないのですが。もしかしたら、私はバカなことを言っているのかもしれません。しかし、木と多くのクラスで手に入れたのであれば、このテストは論理的に継続した実験となります。
このツリーは消去法で動いていると思います。つまり、1が見つかれば残りはすべて0ですが、変種が増えると、残った0を積み上げるのではなく、分類し始めるので、誤差が少なくなります（ただし、これは私の仮説です）。そして、これらの他の2,3,4を分類するのを助けるために、入力からの財務結果だけでなく、利用可能な他の予測因子に基づいて入力への信号を形成する予測因子を追加して、フィードバックする必要があると思います、つまり、入力とその財務結果の異なる正当化を追加することです。ここで難しいのは、異なるTSによる相反する入力があった場合、この状況を別のグループにしてしまうことです。
パラメーターの選択方法をいろいろと試している。もし、最終的に何かがうまくいき、その結果があなたのプログラムよりも良くなるのであれば - 私はここにスクリプトを添付しますので、あなたは実験を続けることができます。
もし必要なら、とにかくハードが休んでいる間に教えてください。
私のビジョンはもう説明した通りです(笑)。
そして、それは単なるビジョンではなく、現実なのです。それを受け入れるかどうかは、みなさん次第です。
抽象度の高いもの、つまり漬物棒ではなく、なぜ市場でパターンが変わるのか、どのような周期で変わるのか、原因と結果。繰り返しになりますが、私は疲れています。
そこで私は、「このツールは無意味なものを表示し、トレンドを重視している」と答えたのですが、それは事実ではありません。
そこで私は、「このツールはトレンドに着目したナンセンスな表示をしているが、それは間違っている」と答えました。
いっけつ
いっけつ
つまり、サイクルは存在するけれども、ツールが同じではない、つまり視覚的に認識されているだけなのです。
1001の基準があるのか、私が間違っているのか、教えてください。挑戦する意味がない、私の視覚的認識について述べた、もし私が間違っているならば、教えてほしい。
つまり、サイクルは存在するけれども、ツールが同じではない、つまり視覚的に認識されているだけなのです。
1001の基準があるのか、私が間違っているのか、教えてください。私は自分の視覚的な認識を述べたのであって、反論する意味はない。もし私が間違っているなら、間違っていることを知りたい。
実際の定期刊行物をいくつかお見せしましたが、腐敗は それらも定義しています。
Vladimir Perervenkoは、スペクトル解析を使用していますが、これは非常によく似ています。
実際にどのように使用するかは、誰もが病気の創造的な想像力を持ってみましょう、私は聖杯が完成するまでアドバイスを与えることはありませんから
実際の周期性をいくつか示しましたが、分解によって それも決定されます
Vladimir Perervenkoは、スペクトル解析を使用していますが、これは非常に似ています。
実際にどう使うかは、みんなが自分の病んだ創造的な妄想を働かせればいい、聖杯ができるまでアドバイスはしないのだから。
こうしたサイクルは、小さなTFにも存在するのでしょうか？見てみよう、そこにはもっとたくさんのバーがあるはずだ!