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 987 1...980981982983984985986987988989990991992993994...3399 新しいコメント Renat Akhtyamov 2018.06.11 19:40 #9861 サンサニッチ・フォメンコ前菜として。 上記と同じExpert Advisorを同じ設定で実行し、時間間隔を長くしたものです。 それが、このきれいな写真の価値のすべてです。 画像は、エキスパートアドバイザーの将来の動作についてのみ意味があるアイデアを証明する必要があります。Sanych、結論を急ぐな、何かを台無しにしている。 長いテスト期間中の取引 件数は減少した Vasily Perepelkin 2018.06.11 21:01 #9862 ユーリイ・アサウレンコだから私はMTのテスターではなく、私のテスターを使っているのですが、なぜかグレイルがたくさん入っているんです。少なくともテスターの場合は、それが何をどのように行っているのか、正確に把握することができます。はい、そして、テストからの情報は、より多く、どんなものでも、そして簡単に手に入れることができます。MTのバックテスターはmqlやターミナル全体に人を固定する主な問題の一つであり、さらにあなたのテスターは正しくないことを考えると、私はMTフォーラムでそのようなことを書くのはあまりよくないと思うのです。 СанСаныч Фоменко 2018.06.12 08:55 #9863 レナト・アフティアモフSanych、結論を急ぐな、何かやらかしたのか。 長い期間の案件 数が少ないさらに2回実行しました。グラフは似ていますが、数値が少し違っています。 Renat Akhtyamov 2018.06.13 08:29 #9864 サンサニッチ・フォメンコグラフは似ているが、数値が微妙に違う。結論 適当に売買の判断をすると、安定した利益が得られない Forester 2018.06.14 14:38 #9865 分類に問題があることが判明しました。 例えば、2つの列が0である場合、それらのソフトマックスを実行すると、ランダムなクラスが得られます。 m=matrix(0,ncol=2,nrow=100) 最大公約数[1] 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 1 1 2 Rにあります。 予測結果がすべて＝0であることが判明し、偶然に出くわした。した方が良い（1列目がトレードコマンドではなく「期待値」を意味する場合）。 max.col(m,ties.method = "first") # デフォルトでは ties.method = "random" です。 [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1> もっといいのは、もしクラスが同じ価値を持っているならば、クラス分けを拒否することです。そして念のため、一行一行で行うのがよいでしょう。 Vladimir Perervenko 2018.06.15 11:35 #9866 エリブラリウス分類に問題があることが判明しました。 例えば、2つの列が0である場合、それらのソフトマックスを実行しようとすると、ランダムなクラスが得られます。 m=matrix(0,ncol=2,nrow=100) 最大公約数[1] 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 1 1 2 Rにあります。 予測結果がすべて＝0であることが判明し、偶然に出くわした。した方が良い（1列目がトレードコマンドではなく「期待値」を意味する場合）。 max.col(m,ties.method = "first") # デフォルトでは ties.method = "random" です。 [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1> もっといいのは、もしクラスが同じ価値を持っているならば、クラス分けを拒否することです。そして念のため、一行一行で行うのがよいでしょう。午後 データが正しく準備されている場合、この問題は現れないことがあります。いつ頃、どのような計算でこの問題が発生したのでしょうか？どうなんでしょうね。それとも、人為的に作られた状態なのでしょうか？ グッドラック Forester 2018.06.15 11:47 #9867 ウラジミール・ペレヴェンコ午後 正しくデータが作成されている場合は、問題が発生することはありません。いつ、どのような計算でこの問題が発生したのでしょうか？どうなんでしょうね。それとも、人為的に作られた状態なのでしょうか？ グッドラック いろいろな予測器を試しましたが、NSは何も学習せず、出力がすべて0になることに気づきました。そして、変換のランダム性により、予測値はゼロではありませんでした。 SanSanychが言ったように、ゴミをインプットする＝ゴミをアウトすることです。ゼロが追加され、それがキャンセルされたのです。 まあ、今後同じようなケースを想定して、ゼロがゼロのまま残るように自分で訂正しておきました。 Vladimir Perervenko 2018.06.15 15:54 #9868 エリブラリウス 予測変数が違うので、NSは何も学習せず、出力にすべて0を与えるということに行き着きました。そして、変換時のランダム性に起因する予測値がゼロでないことが判明したのです。 SanSanychが言ったように、ゴミをインプットする＝ゴミをアウトすることです。ゼロが追加され、それがキャンセルされたのです。 まあ、今後同じようなケースを想定して、ゼロがゼロのまま残るように自分で訂正しておきました。なるほど。グッドラック Grigori.S.B 2018.06.20 09:54 #9869 新入社員からの質問機械学習の適用方法についてアドバイスをお願いします。例えば、あるトレーダーがマーケットに何らかのパターンを見つけたとする。GPパターン（ヘッド＆ショルダー）であるとします。オプションです。 手を動かし、利益を得た取引と負けた取引の履歴がある。チャート上の履歴でこのパターンを発見し、エントリー/エグジットポイントをマークすることができます。この履歴・統計をvariant1,2の機械学習に使うことはできますか？どうすればいいのでしょうか。トレーニングのために必要なトレード数はどのくらいですか（最小／最大）？アルゴリズムは、学習させたTF上のみでパターンを認識するのでしょうか？MOアルゴリズムは、トレーダーの取引がGPパターンで行われたことを「理解」するのか、「理解」するのであれば、どのように理解するのか。MOはポジションオープン 前の何バー分の履歴を解析するのでしょうか？ Aleksey Vyazmikin 2018.06.20 10:03 #9870 Grigori.S.B： 。 新入社員からの質問機械学習の適用方法についてアドバイスをお願いします。例えば、あるトレーダーがマーケットに何らかのパターンを見つけたとする。GPパターン（ヘッド＆ショルダー）であるとします。オプションです。手を動かし、利益を得た取引と負けた取引の履歴がある。チャート上の履歴でこのパターンを発見し、エントリー/エグジットポイントをマークすることができます。この履歴・統計をvariant1,2の機械学習に使うことはできますか？どうすればいいのでしょうか。トレーニングのために必要なトレード数はどのくらいですか（最小／最大）？アルゴリズムは、学習させたTF上のみでパターンを認識するのでしょうか？MOアルゴリズムは、トレーダーの取引がGPパターンで行われたことを「理解」するのか、「理解」するのであれば、どのように理解するのか。MOはポジションオープン 前のヒストリーを何小節分解析するのでしょうか？機械学習は、事象を識別するための兆候（パターン／特徴）をもとに行われる。したがって、何を見るべきかを指定する必要があり、MOアルゴリズムは表示されるものの中から何らかのパターンを見つけ出し、行動規範を作り出そうとするのです。したがって、他のすべての質問に対する答えはここから導かれる。そして、それに応じて、観測回数が多ければ多いほど、より長い期間の歴史に対してより正確なルールが適用されることになるのです。 1...980981982983984985986987988989990991992993994...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
前菜として。
上記と同じExpert Advisorを同じ設定で実行し、時間間隔を長くしたものです。
それが、このきれいな写真の価値のすべてです。
画像は、エキスパートアドバイザーの将来の動作についてのみ意味があるアイデアを証明する必要があります。
Sanych、結論を急ぐな、何かを台無しにしている。
長いテスト期間中の取引 件数は減少した
だから私はMTのテスターではなく、私のテスターを使っているのですが、なぜかグレイルがたくさん入っているんです。少なくともテスターの場合は、それが何をどのように行っているのか、正確に把握することができます。はい、そして、テストからの情報は、より多く、どんなものでも、そして簡単に手に入れることができます。
MTのバックテスターはmqlやターミナル全体に人を固定する主な問題の一つであり、さらにあなたのテスターは正しくないことを考えると、私はMTフォーラムでそのようなことを書くのはあまりよくないと思うのです。
Sanych、結論を急ぐな、何かやらかしたのか。
長い期間の案件 数が少ない
さらに2回実行しました。グラフは似ていますが、数値が少し違っています。
グラフは似ているが、数値が微妙に違う。
結論
適当に売買の判断をすると、安定した利益が得られない
分類に問題があることが判明しました。
例えば、2つの列が0である場合、それらのソフトマックスを実行すると、ランダムなクラスが得られます。
m=matrix(0,ncol=2,nrow=100)
最大公約数
[1] 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 1 1 2
Rにあります。
予測結果がすべて＝0であることが判明し、偶然に出くわした。
した方が良い（1列目がトレードコマンドではなく「期待値」を意味する場合）。
max.col(m,ties.method = "first") # デフォルトでは ties.method = "random" です。
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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もっといいのは、もしクラスが同じ価値を持っているならば、クラス分けを拒否することです。そして念のため、一行一行で行うのがよいでしょう。
分類に問題があることが判明しました。
例えば、2つの列が0である場合、それらのソフトマックスを実行しようとすると、ランダムなクラスが得られます。
m=matrix(0,ncol=2,nrow=100)
最大公約数
[1] 1 2 2 2 2 1 2 1 2 2 2 2 1 1 1 2 1 1 2 2 1 2 1 1 2 2 2 2 1 1 2 2 1 2 2 1 2 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 2 1 2 1 1 2
Rにあります。
予測結果がすべて＝0であることが判明し、偶然に出くわした。
した方が良い（1列目がトレードコマンドではなく「期待値」を意味する場合）。
max.col(m,ties.method = "first") # デフォルトでは ties.method = "random" です。
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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もっといいのは、もしクラスが同じ価値を持っているならば、クラス分けを拒否することです。そして念のため、一行一行で行うのがよいでしょう。
午後
データが正しく準備されている場合、この問題は現れないことがあります。いつ頃、どのような計算でこの問題が発生したのでしょうか？どうなんでしょうね。それとも、人為的に作られた状態なのでしょうか？
グッドラック
午後
正しくデータが作成されている場合は、問題が発生することはありません。いつ、どのような計算でこの問題が発生したのでしょうか？どうなんでしょうね。それとも、人為的に作られた状態なのでしょうか？
グッドラック
SanSanychが言ったように、ゴミをインプットする＝ゴミをアウトすることです。ゼロが追加され、それがキャンセルされたのです。
まあ、今後同じようなケースを想定して、ゼロがゼロのまま残るように自分で訂正しておきました。
予測変数が違うので、NSは何も学習せず、出力にすべて0を与えるということに行き着きました。そして、変換時のランダム性に起因する予測値がゼロでないことが判明したのです。
SanSanychが言ったように、ゴミをインプットする＝ゴミをアウトすることです。ゼロが追加され、それがキャンセルされたのです。
まあ、今後同じようなケースを想定して、ゼロがゼロのまま残るように自分で訂正しておきました。
なるほど。グッドラック
新入社員からの質問機械学習の適用方法についてアドバイスをお願いします。例えば、あるトレーダーがマーケットに何らかのパターンを見つけたとする。GPパターン（ヘッド＆ショルダー）であるとします。オプションです。
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新入社員からの質問機械学習の適用方法についてアドバイスをお願いします。例えば、あるトレーダーがマーケットに何らかのパターンを見つけたとする。GPパターン（ヘッド＆ショルダー）であるとします。オプションです。
機械学習は、事象を識別するための兆候（パターン／特徴）をもとに行われる。したがって、何を見るべきかを指定する必要があり、MOアルゴリズムは表示されるものの中から何らかのパターンを見つけ出し、行動規範を作り出そうとするのです。したがって、他のすべての質問に対する答えはここから導かれる。そして、それに応じて、観測回数が多ければ多いほど、より長い期間の歴史に対してより正確なルールが適用されることになるのです。