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 975

 
ロフィルド

Python+MQL5のバインディングはGithubにたくさんあります。自分で作ろうかな...。

イマイチ、自分で作ったほうがいい。

 
サンサニッチ・フォメンコ

PythonはRに比べて未発達だと考えているので、かなり意識的に選択しました。

なぜなら、EAの意思決定ブロックを実装するためにPythonが必要であり、(ブロックは)μlで実装するのは難しい/複雑/不可能であるからです。しかし、私はこのようなコミュニティを拡大することに非常に興味があります。特に、彼らが本当にPythonを使用したEAの 少なくともテストを示して くれるなら。Rにはそのような問題はありません。

https://www.mql5.com/ru/users/terentyev23 アレクセイは、長い間、自分のテーマを発展させてきました。

それに、何かわからないことがあるんです。前世紀から開発が止まっている、エクセルまではどこでもできる普通の統計ではなく、何か特別な統計が必要なのでしょうか?例えば、このパッケージに足りないものはないだろうか?

https://www.statsmodels.org/stable/index.html#

Pythonのパッケージの特徴は、Pのような単一のモデルではなく、完全なライブラリ全体であることです。全機能を利用するためには、3〜4個のライブラリをインストールするだけでOKです。

 
マキシム・ドミトリエフスキー


例えば、このパッケージに足りないものは何だろう?

https://www.statsmodels.org/stable/index.html#

何のために必要なのか?機能やサポートが不明な曲解ではなく、EAをやるべきだよ。


Pythonのパッケージの特徴は、Pのような個別のモデルではなく、完全なライブラリ全体であることです。

全く知らない事柄について発言するのは止めた方が良いように思います。

 
ロフィルド

Python+MQL5のバインディングはGithubにたくさんあります。自分で作ろうかな...。

リンク先を教えてください。

 
サンサニッチ・フォメンコ

例えば、このパッケージに足りないものは何だろう?

https://www.statsmodels.org/stable/index.html#

何のために必要なのか?機能やサポートが不明な曲解ではなく、EAをやるべきでしょう。


Pythonのパッケージの特徴は、Pのような個別のモデルではなく、完全なライブラリ全体であることです。

全く知らないで語るのは止めた方が良いように思います。

では、なぜわざわざEAで、なぜRなのか?

あなたは、ペレヴェンコとともに、無益な事業や愚かな議論に嫌気がさしたのでしょう。パケットを見る目はあるかもしれないが、一般的な知的レベルでは不満が残る。

どちらもおもちゃでナンセンスだとわかっているので本気にはしませんが、楽しいです。

トレーダー」の実力は、少なくともまともな発言を1回でも見せることだ。

手口で明細を見せるのが「マシントレーダー」の実力。オタクで不出来なトレーダーの実力は、その使い方も利益の出し方も知らずに、無理やりデタラメを言うことです。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

参議院議員もそうだが、なぜPが必要なんだ?

ペレヴェンコとの無益な事業や愚かな議論によって、あなたが愚かになってしまったように私には思えます。パケットを見る目はあるかもしれないが、一般的な知的レベルでは不満が残る。

どちらもおもちゃでナンセンスだとわかっているので本気にはしませんが、楽しいです。

トレーダー」の実力は、少なくともまともな発言を1回でも見せることだ。

手口で明細を見せるのが「マシントレーダー」の実力。オタクで不出来なトレーダーの実力は、その使い方も利益の出し方も知らずに、無理やりデタラメを言うことです。

アグレッシブなのは、利用される側だ!

でも、おっしゃるとおり、すべての物差しは、リアルマーケットでのEAなのです。働いています。見せます。

 
サンサニッチ・フォメンコ

代償を払うのは不快な思いをした人たちだ!

でも、おっしゃるとおり、すべての物差しは、リアル上のEAです。働いています。成功したら、お見せしますよ。

忘れてください、病院の平均より高くなることはありません。STATISTICS

科学的なものに近いものばかりで、例えば、スマートな外観を持ついつもの過剰最適化であることを説明しないことで、初心者を混乱させるだけです。

八つ裂きにする

 
マキシム・ドミトリエフスキー

気にするな、病院の平均より上には行けないよ。STATISTICS

科学的に近いこの騒動は、例えば新参者に、すべては巧妙に見せかけた過剰最適化であることを説明しないことで、混乱させるだけです。

焼け石に水

問題は解決され、科学的なチラシに近いものではありません。

私の予測器は過剰訓練につながることはなく、さらに予測器の予測能力は、ウィンドウが訓練サンプルの外に移動してもほとんど変化しません。モデルの予測誤差は30%以下であり、テスト、検証、サンプル外トレーニングで同じである。4種類のモデルで予測誤差はほぼ同じ。 予測誤差は調整可能であり、低減できる。14通貨ペアで同じように動作します。Rに証拠があります。

今のところテスターで確認済みです。

通貨ペアのMMとポートフォリオ管理を完了するために残っている - それはすべてµlにあります。その後、デモモードで実装し、テスト 結果を掲載する予定です。

 

高等科学の先生方、こんにちは!)

どうだ、ミラクルマシンの準備はできたか?

もう手拭い))

 
サンサニッチ・フォメンコ

まあネエ、少なくとも面白いものが見れましたね。この幸せが半年以上続くことを願っています。