MTSにおける人工知能の活用 - ページ 2 123456789...28 新しいコメント Dmitry Fedoseev 2006.11.27 13:31 #11 Reshetov писал (а): 整数で 書いた（a）。 レシェトフが 書いた（a）。 Integer さんが書き込みました。 4点の値を取り、それぞれの値に係数を掛けて合計する、これがフィルタによる平滑化ではないのか？ いくつかの点の値を取り、それぞれに対応する定数を掛けて結果を得ると、数学ではこの動作を一次方程式と呼びます。 a1 * w1 + a2 * w2 + ...+ an * wn = d また、平滑化には再帰性が必要で、つまり、ある既知の値を用いて平滑化された値を計算することになる。 a1 = a1 * w1 + a2 * w2 + ...+ an * wn 線形加重移動平均を ご存じですか？ 休憩をとる。フォーラムは非常に迷惑な対話者のために無視を提供していないことを残念に思う。 なぜダメなのか？- Alt+F4 MACDZeroCroossはMACrossと同じで既に発明されています。 今度はデジタルフィルタを発明したのですね。） この式にさらにポイントを追加すれば、最適化後のテスターにあるどのシンボルでも利益を出すことができます。 削除済み 2006.11.28 23:24 #12 Integer писал (а): すでにMACDZeroCroossという、ただのMACrossを発明されていますが、今度はデジタルフィルターを発明されたのですね。 この式にさらにポイントを追加すれば、最適化後のテスターにあるどのシンボルでも利益を出すことができます。 科学的な観点から、Expert Advisorは最高のものではないかもしれない、それは既製のツールではありませんし、巧みな手でテスターで利益を上げることができます...。しかし、例えば、この機構のシンプルさには驚かされました。2011年1月1日から2011年8月30日までの間に300回の最適化を行い、2011年9月1日から2011年10月20日までの実際のティックデータを用いてフォワードテストを行った結果がこちらです。 もちろん、これはオリジナルのエキスパートとは言えませんが、それでも私がインスピレーションを受けたものの10%は含まれています。 Vladimir 2006.11.29 00:16 #13 私はニューラルネットワークの 専門家ではありませんが、当然の疑問です。このEAと人工知能の共通点は一体何なのでしょうか？x1-x4の最適化は、ごく自然に、マニュアルで行われます。つまり、どのEAも入力パラメータの最適化を必要とするため、人工知能と呼ぶことができる。また、プリセプトロンはACの現在値と過去値の線形結合で計算されるということですが、これも決定打にはなりませんね。最適化がEA内で自動的に行われるのであれば、この名前に賛成です。 ところで、プロセプトロンがデジタルフィルタに似ているという指摘は、Integerさんのご指摘の通りです。この分野の専門家である私が言うのだから間違いない。つまり、プリセプトロンはフィルタリングされたACなのです。このフィルタリング（またはスピーカーの線形結合）の意味は不明である。 Yury Reshetov 2006.11.29 13:53 #14 gpwr: 私はニューラルネットワークの専門家ではありませんが、当然の疑問です。このEAと人工知能の共通点は一体何なのでしょうか？x1-x4の最適化は、ごく自然な形で、マニュアルで行われます。つまり、どんなExpert Advisorも入力パラメータの最適化が必要であり、プリセプトロンがACの現在値と過去値の線形結合として計算されることも決定要因にはならないので、人工知能と呼ぶことができます。Expert Advisor内部で自動的に最適化が行われるのであれば、この名前に納得します。 解のアルゴリズムがわからない問題はすべてアプリオリな人工知能である (c) Jean - Louis Lauriere ロシア語に訳すと、完全な、あるいは簡略化された変種の探索によって解が得られるような問題は、ブルジョアジーによって人工知能と分類される。ソ連では、このような問題は応用数学の一分野として、最適解を求めるアルゴリズムの一部門として分類されていた。 Yury Reshetov 2006.11.29 14:30 #15 gpwr: つまり、プリセプトロンはフィルタリングされたスピーカーなのです。この濾過（あるいは線形AC結合）の意味は不明である。 フィルタを通過したものはすべて、ロングポジションを建てるためのシグナルとして認識されることは明らかである。フィルタリングされたものはすべてショートポジションとみなされます。同じように、すでにオープンしているポジションは、トレンドの反転のためにフィルタリングされます。 Sceptic Philozoff 2006.11.29 14:51 #16 ユーリ、なぜそんなに感情的になるんだ？このフィルタリングの隠された 意味について質問されたのはほぼ間違いなく、結果の解釈についてではありませんが...。大雑把に言うと、なぜ このようなフィルタリングをするのか？トレーディングシステムに適用する場合、それは最も適切な質問ではないかもしれませんが、あなたの選択を主張することができます - なぜACといくつかのMAKDではない... Yury Reshetov 2006.11.29 15:13 #17 Mathemat: ユーリ、なぜそんなに感情的になるんだ？このフィルタリングの隠された 意味について質問されたのはほぼ間違いなく、結果の解釈についてではありませんが...。大雑把に言うと、なぜ このようなフィルタリングをするのか？トレーディングシステムに適用する場合、それは最も適切な質問ではないかもしれませんが、なぜACといくつかのMACDでない理由を試してみることができます... MACDを使うことを禁じているのは誰ですか？しかし、この場合、調整可能な外部変数は5つではなく、さらに3つになります。 MACDオシレーターも、MACDSample EAのように調整され、したがって最適化されるはずです。 ACはシンボルとタイムフレーム以外の外部設定がないため、これらの考慮のみによって実装されています。 これは、標準的な学習アルゴリズムの代わりに、ヒストリカルデータのMT4遺伝的最適化機能を使用した原始的なニューラルネットワークの一例です。それ以上でも以下でもない。 ちなみに、ストラテジーのtakeprofitがないのは、同じ理由で、追加設定パラメータだからです。実現すれば、取引の収益性が高まったり、安定したりする可能性は十分あると思いますが？ Sceptic Philozoff 2006.11.29 15:58 #18 より納得できるようになりました。パーセプトロン、遺伝子、フィルター、5本の角を持つ悪魔など、どのように呼んでもアドバイザーの本質は変わりません。あなたの巧みな言葉が人々を惑わせ、パーセプトロンとは何かを説明しない限り、理解や建設的な議論は望めないでしょう...。一般に、最適化可能なすべてのパラメータを1つのシンプルな関数にまとめたというアイデアは、実に興味深いものです。 Christo Tsvetanov 2006.11.29 16:35 #19 パーセプトロンは、最もシンプルな.確かにReshetovは良いですね。まだ誰もMQL4でニューラルネットワークをやって いないようで、口先だけ、自慢だけです。しかし、専門家自身は、明確な結論を出すには、あまりにも少ない取引しかしていない。 しかし、最良のニューロネットは、自分の頭の中にあるものです。特に、売り買いなど、いくつかの状況を認識するだけでよい場合は、そうでしょう。しかし、人間の脳は相場の出入りのシグナルをほとんど認識しないので、ほとんど役に立ちません。パーセプトロン特有のXORエラーはもちろんのこと...。 そして、FXにはパターンがないということです。サポートとレジスタンスのチャンネルでの動きと、これらの方程式のブレークダウンという、明確なパターンがあるのです。それ以外はすべてランダムな動きです。 ニューラルネットワークのトレーニングは、典型的な微調整である。もし、本当に規則性があるのなら、ニューロネットがそれをキャッチするのが理想です。 しかし、今のところ結果は出ていません。なぜなら、上記のモデル以外には全く規則性がないからです。ローゼンブラットは60年代にパーセプトロンを発明し、当時はそれを市場で使おうとした。 もちろん私の言葉は、レシェトフを突然やめろということではありません。 爆音や恨み言を言わずに、もっとリラックスして仕事をすればいいんです。 Yury Reshetov 2006.11.29 16:38 #20 Mathemat:より納得できるようになりました。パーセプトロン、遺伝子、フィルター、5本の角を持つ悪魔など、どのように呼んでもアドバイザーの本質は変わりません。あなたの巧みな言葉が人々を惑わせ、パーセプトロンとは何かを説明しない限り、理解と建設的な議論の望みはない......。一般に、最適化可能なすべてのパラメータを1つのシンプルな関数にまとめたというアイデアは、実に興味深いものです。 私が名づけたのではなく、「パーセプトロン」という、人間の目のようなものを作るプロジェクトの名前です。そこで、線形フィルタや セパレータというか、平面の線形方程式を使って、それに関する不等式を通して、どの点がセパレータの片側にあり、反対側にあるかを調べるのです（物体の識別や分類の問題）。その後、このようなセパレータは単層ニューラルネットワークと呼ばれるようになった。 123456789...28 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
4点の値を取り、それぞれの値に係数を掛けて合計する、これがフィルタによる平滑化ではないのか？
線形加重移動平均を ご存じですか？
なぜダメなのか？- Alt+F4
MACDZeroCroossはMACrossと同じで既に発明されています。 今度はデジタルフィルタを発明したのですね。）
この式にさらにポイントを追加すれば、最適化後のテスターにあるどのシンボルでも利益を出すことができます。
この式にさらにポイントを追加すれば、最適化後のテスターにあるどのシンボルでも利益を出すことができます。
ところで、プロセプトロンがデジタルフィルタに似ているという指摘は、Integerさんのご指摘の通りです。この分野の専門家である私が言うのだから間違いない。つまり、プリセプトロンはフィルタリングされたACなのです。このフィルタリング（またはスピーカーの線形結合）の意味は不明である。
私はニューラルネットワークの専門家ではありませんが、当然の疑問です。このEAと人工知能の共通点は一体何なのでしょうか？x1-x4の最適化は、ごく自然な形で、マニュアルで行われます。つまり、どんなExpert Advisorも入力パラメータの最適化が必要であり、プリセプトロンがACの現在値と過去値の線形結合として計算されることも決定要因にはならないので、人工知能と呼ぶことができます。Expert Advisor内部で自動的に最適化が行われるのであれば、この名前に納得します。
ロシア語に訳すと、完全な、あるいは簡略化された変種の探索によって解が得られるような問題は、ブルジョアジーによって人工知能と分類される。ソ連では、このような問題は応用数学の一分野として、最適解を求めるアルゴリズムの一部門として分類されていた。
つまり、プリセプトロンはフィルタリングされたスピーカーなのです。この濾過（あるいは線形AC結合）の意味は不明である。
フィルタを通過したものはすべて、ロングポジションを建てるためのシグナルとして認識されることは明らかである。フィルタリングされたものはすべてショートポジションとみなされます。同じように、すでにオープンしているポジションは、トレンドの反転のためにフィルタリングされます。
ユーリ、なぜそんなに感情的になるんだ？このフィルタリングの隠された 意味について質問されたのはほぼ間違いなく、結果の解釈についてではありませんが...。大雑把に言うと、なぜ このようなフィルタリングをするのか？トレーディングシステムに適用する場合、それは最も適切な質問ではないかもしれませんが、なぜACといくつかのMACDでない理由を試してみることができます...
ACはシンボルとタイムフレーム以外の外部設定がないため、これらの考慮のみによって実装されています。
これは、標準的な学習アルゴリズムの代わりに、ヒストリカルデータのMT4遺伝的最適化機能を使用した原始的なニューラルネットワークの一例です。それ以上でも以下でもない。
ちなみに、ストラテジーのtakeprofitがないのは、同じ理由で、追加設定パラメータだからです。実現すれば、取引の収益性が高まったり、安定したりする可能性は十分あると思いますが？
より納得できるようになりました。パーセプトロン、遺伝子、フィルター、5本の角を持つ悪魔など、どのように呼んでもアドバイザーの本質は変わりません。あなたの巧みな言葉が人々を惑わせ、パーセプトロンとは何かを説明しない限り、理解や建設的な議論は望めないでしょう...。一般に、最適化可能なすべてのパラメータを1つのシンプルな関数にまとめたというアイデアは、実に興味深いものです。
しかし、最良のニューロネットは、自分の頭の中にあるものです。特に、売り買いなど、いくつかの状況を認識するだけでよい場合は、そうでしょう。しかし、人間の脳は相場の出入りのシグナルをほとんど認識しないので、ほとんど役に立ちません。パーセプトロン特有のXORエラーはもちろんのこと...。
そして、FXにはパターンがないということです。サポートとレジスタンスのチャンネルでの動きと、これらの方程式のブレークダウンという、明確なパターンがあるのです。それ以外はすべてランダムな動きです。
ニューラルネットワークのトレーニングは、典型的な微調整である。もし、本当に規則性があるのなら、ニューロネットがそれをキャッチするのが理想です。 しかし、今のところ結果は出ていません。なぜなら、上記のモデル以外には全く規則性がないからです。ローゼンブラットは60年代にパーセプトロンを発明し、当時はそれを市場で使おうとした。
もちろん私の言葉は、レシェトフを突然やめろということではありません。 爆音や恨み言を言わずに、もっとリラックスして仕事をすればいいんです。
より納得できるようになりました。パーセプトロン、遺伝子、フィルター、5本の角を持つ悪魔など、どのように呼んでもアドバイザーの本質は変わりません。あなたの巧みな言葉が人々を惑わせ、パーセプトロンとは何かを説明しない限り、理解と建設的な議論の望みはない......。一般に、最適化可能なすべてのパラメータを1つのシンプルな関数にまとめたというアイデアは、実に興味深いものです。