Piligrimmのソフトウェア製品 - ページ 3

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なぜテストが短いのか？少なくとも2004年の初めから見せてください。2001年から良くなった。しかも、すべてのティックにおいて、90％の品質で。

そして今、あなたは意味不明なものを売っている。

 
Piligrimm: しかし、市場は不安定であり、正確な予測はディープニューラルネットワーク分析によってのみ可能です。

ディープニューラルネットワーク 解析というのは初めて聞きました。それは何ですか？

 
Aleon:

なぜテストが短いのか？少なくとも2004年の初めから見せてください。2001年から良くなった。しかも、すべてのティックにおいて、90％の品質で。

そして今、あなたは理解できないものを売っている。

私はインジケーターを売っている のであって、トレーディングシステムを売っているのではありません。

あなたは 私が主題に添付されたTRNSK 取引システムのテストを意味する場合 、この取引システムは、この主題の提示のために、TSで提供される指標の使用の可能性を実証するために特別に作成さ れました。これらの指標は、TSの作成に非常に効果的に使用することができることをこの例では、私は任意の特定の戦略を持つ取引システムではなく、唯一の指標で現時点では提示するので、示された期間のために、この十分なテスターを。将来的にTSを販売する際には、もちろんデモ機と実機の両方でテストを行い、客観的な結論が出せるように十分な期間、動作を確認する予定です。

 
LeoV:
ピリグリム：しかし、市場は不安定であり、正確な予測は、.NETを使った深い分析によってのみ可能です。

.NETを使ったディープな解析というのは初めて聞きました。何ですか？

ニューラルネットワークは エキスパートシステムの素材に過ぎず、その核心は運用の根底にある戦略であり、戦略の有効性が予測の精度を決定するからだ。

 
LeoV:
ピリグリム：しかし、市場は変動が激しく、正確な予測はディープニューラルネットワーク解析でないとできません。

ディープニューラルネットワーク解析というのは初めて聞きました。一体何なんだ？

:-)

 
Integer:
LeoV:
ピリグリム：しかし、市場は変動が激しく、正確な予測はディープニューラルネットワーク解析でないとできません。

ディープニューラルネットワーク解析というのは初めて聞きました。一体何なんだ？

:-)

:))

 

こちらも、現時点での写真です。黄色とピンクの線が合体したことで、短い横ばいの期間があることを意味しています。

 

ピリグリム

ブラックボックス（複数の箱）を、その仕組みを明らかにせずに売ろうとしているのですね。指標は十人十色で、あなたが提供するものは他に勝るとも劣らないものです。TSを構築するために何らかの指標とそのアプリケーションを使用する場合、その動作原理を知る必要がありますが、ここではそれを得ることはできません。きれいな絵を買ってくれる人がいるかもしれませんが、利益をもたらす取引戦略を示したり、インジケーターを使ったりすることをお勧めします。これらは何年も前から外国為替市場でテストされています。


あなたは、あなたの指標の基礎にウェーブレット変換を使用していますが、彼らはすべてのウェーブレットは時間領域でローカライズされているため、（それは有益なTSのために非常に重要である）価格の動作の予言を与えることはできません。説明したいのは、ある時刻に時系列が「メキシコの帽子」の集合として表現できるなどと定義したとするのですが、この関数の未来予測はそこでゼロに等しいので意味がないのです。第二の例として、フーリエ分解（正弦波の基底関数）は周波数領域のみに局在しており、つまり正弦波（の集合）のパラメータを定義すれば、未来への時系列を予測することができることを明確にする。

 
Prival:

ピリグリム

ブラックボックス（複数の箱）を、その仕組みを明らかにせずに売ろうとしているのですね。指標は十人十色で、あなたが提供するものは他に勝るとも劣らないものです。TSを構築するために何らかの指標とそのアプリケーションを使用する場合、その動作原理を知る必要がありますが、ここではそれを得ることはできません。きれいな絵を買ってくれる人がいるかもしれませんが、利益をもたらす取引戦略を示したり、インジケーターを使ったりすることをお勧めします。これらは何年も前から外国為替市場でテストされています。


あなたは、あなたの指標の基礎にウェーブレット変換を使用していますが、彼らはすべてのウェーブレットは時間領域でローカライズされているため、（それは有益なTSのために非常に重要である）価格の動作の予言を与えることはできません。説明したいのは、ある時刻に時系列が「メキシコの帽子」の集合として表現できるなどと定義したとするのですが、この関数の未来予測はそこでゼロに等しいので意味がないのです。第二の例として、フーリエ分解（正弦波の基底関数）は周波数領域のみに局在しており、正弦波（の集合）のパラメータを定義することで、将来の時系列を予測することができることを明確にする。

私がトレーディングを学び始めた頃、利用可能なすべての指標を試しましたが、そのほとんどは、市場の出来事を非常に抽象的に反映した曖昧なイメージを示すだけでした。その多くは手動での取引に重点を置いており、それらを組み合わせて1つの入力データを形成し、さらにニューラルネットワークで処理するのは必ずしも便利ではありません。そこで、私は独自のものを開発することにしました。一方では、視覚に訴えることができ、他方では、 さらに処理するためのフォームデータ、そして最も重要なことは、入力信号の情報価値を高め、使用する主信号から派生する信号の見栄えの良い選択を、主信号変化の最大可能範囲 に重なるように作成することができるものです。ご存知のように、マーケットにはあらゆるものが含まれていますが、必要なシグナルを選択し、邪魔なものを排除するのはそう簡単ではありません。時系列の長い実務経験が、ある程度役に立っています。標準的なZigZagと 私のTrendを比較すると、ZigZagは動作原理は似ていますが、ピボットポイント以外のトレンドの動きを示す点でかなり異なっており、次のレイのニューラルネットワークによる予測はTrendの方がはるかに正確です。最新の4つの指標（ ）は、いずれも追加で開発されたもので、一緒に使うことで最大限の効果を発揮します。

インジケーターの動作原理について質問があれば、いつでもお答えします。

これらの指標をもとに、多くのストラテジーが存在し、それぞれの開発者が独自のアプローチで取引方法を考えています。また、効果的で収益性の高いストラテジーを作成することは、インジケーターやExpert Advisorを作成するよりもはるかに難しく、コストも桁違いにかかりますが、実質的には取引システムのアルゴリズムであり、それをプログラムすることは技術の問題です。

ウェーブレット変換は最初の指標にのみ使用され、主にハンドトレードを指向しています。2つ目の指標は、多項式を用いたものです。 多項式の例は、すでにいろいろなスレッドでご紹介していますね。しかし、離散化は標準的な時間間隔ではなく、価格ダイナミクスに比例して動的に再構成されるため、ウェーブレット変換やフーリエ分解とは関係がない。その結果、例えば2000本の履歴を入力するのではなく、100本の履歴を入力することになり、それに比例して学習速度も向上する。さらに、このようなサンプリングは、信号の極値のみがサンプリング点に到達するため、それ自体がランダムなノイズや重要でない揺らぎを除去する効率的なフィルタとなる。このような圧縮の結果、私は十分に深い履歴でリアルタイムに作業し、新しいバーの到着ごとにM1の予測を行うことができ、指定の学習精度と使用する戦略に応じて3分から15分の間隔で動的にニューラルネットワークを再トレーニングします。

これが、私が提供している指標と、一般的に多く出回っている指標との違いの本質であり、ニューラルネットワークとの協調作業を指向しているわけではありません。

 

発売されたばかりの新しいリアルタイムスライド、まだ暖かいです。インジケーターの数値から 予測した通り、横ばいになっていますね。

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