未来を見据える方法としての統計学! - ページ 17 1...101112131415161718192021 新しいコメント Roman Kramar 2008.10.02 10:31 #161 あります。すでに何度かお伝えしているので、繰り返しはしない。見ない、見たくないというのであれば、どうしようもないのですが。 ここでは、誰もあなたに何かを証明することはなく、また、そうする義務もないことを理解してください。説明しろというからしてみたが、理解できなかったんだろう。しかし、この残酷な世界では、すべてがそれほど単純ではないのです。何でもかんでも一発でできるわけではなく、一定の知識が必要です。 Vitali 2008.10.02 10:46 #162 bstone писал(а)>> あります。すでに何度かお伝えしているので、繰り返しはしない。見ない、見たくないというのであれば、どうしようもないのですが。 ここでは、誰もあなたに何かを証明することはなく、また、そうする義務もないことを理解してください。説明しろというからしてみたが、理解できなかったんだろう。しかし、この残酷な世界では、すべてがそれほど単純ではないのです。何でもかんでも一発でできるわけではなく、一定の知識が必要です。 そしてなんと、飛躍的な進歩ではなく、一定の知識を持った上で、力学系理論の枠組みの中で価格を予測することに成功したのですね。 削除済み 2008.10.02 10:59 #163 Prival >> : 良いTSは予測を立てないと作れないと思います。1ではなく0.62とすると、100トレードのうち62トレードでSL=TRでマーケットに入り、確実に利益を得ることができるということです。 予報がないとできないし、そうでないと怒りで首が回らなくなるかもしれない。 著者は、予言の概念を宇宙の高みにまで広げ、そして、トレーダーがマーケットで行うことはすべて彼の予言であると考え、しかし、それでは悪いTSも予言に基づいている、あるいは、この概念を指標システムに絞り込み、しかし、それでは良いTSも予言なしで可能である、私は最初の予言を持たない非指標システムを何と呼ぶかと考え、SIMETRICを思いついた))、しかし、すでに名称があるのだろうか。 Roman Kramar 2008.10.02 11:01 #164 Vita >> : しかも、飛び入り参加せず、一定の知識を持った上で、力学系理論の中で価格を予測することに成功したのですか？ もし私がイエスと答えたら、私がこのフォーラムへの投稿を完全に放棄するまで、あなたは証拠を見せるよう要求するでしょうね :)だから、「いいえ」と答えます。 Vitali 2008.10.02 11:16 #165 bstone писал(а)>> もし私がイエスと答えたら、私がこのフォーラムへの投稿を完全に放棄するまで、あなたは証拠を見せるよう要求するでしょうね :)だから、「いいえ」と答えます。 何を答えるべきか」というあなたの合理化は、あなたが真実を認めるための補強にすぎません。あなたも、このフォーラムの他の人も、アニシェンコも、創業者たちも、価格予測でポジティブな結果を出していないのです。そんな残酷な世の中です。考えることができない人たちは、種を見つけるために、鶏のように何でも貪り食うのです。そして、「ダイナミック・システム・セオリー」の応用の限界を読み取るだけで、勝ち組にならないようにしたのである。 Khristian Piligrim 2008.10.15 11:18 #166 Neutron писал(а)>> もしそうなら、私は真っ先にNSでの経験をすべて捨てて、プライヴァルに 弟子入りしますよ今すぐ（というかほとんど今すぐ）、FXのStreamsについての スレッドを読み直し、カルマンフィルターを作り始めます。 ただ残念なのは、おそらくやる必要がないことです。その理由は、すぐに明らかになると思います。 線形回帰とニューラルネットワークを比較してはいけない、それぞれの手法にはメリットとデメリットがある。例えば、ニューラルネットワークは、より滑らかな信号モデルとより良い位相応答を提供し、 を予測する際に1～2バーの遅れを少なくしますが、線形回帰は、トレーニングをはるかに超えてより安定した信号を提供します。図は、同じ生データからニューラルネットワークと線形回帰を用いてモデリングした例である。モデル学習のための相場範囲は5月20日から6月10日までで、この区間のレートの変動幅は1.54から1.6であった。黄色とピンクの信号は、同じ入力データで学習したニューラルネットワークであるが、ターゲット関数が異なる。赤と青は、同じデータで学習した線形回帰で、ニューラルネットワークと同じターゲット関数、すなわち、一方のターゲット関数に対して黄色と赤、他方に対してピンクと青をそれぞれ学習させたものである。図1は、トレーニングが行われた範囲内のグラフである。図2は学習範囲外のグラフであるが、8月8日からニューラルネットワーク上のモデルは大きな誤差を出し始め、すなわち学習サンプルの下限が1.54であるのに対し、1.52を下回るため2ヶ月間しか学習ができないことになる。図3は10月13日までの相場を表示したものですが、ニューロネットに基づくモデルは強い歪みを示しているのに対し、線形回帰に基づくモデルは非常に不安定な相場でも再トレーニングすることなく安定性を保っていることが分かります。私はニューラルネットワークと線形回帰の両方を組み合わせて、それぞれの手法の弱点を弱め、強みを補強しています。 Neutron 2008.10.15 11:55 #167 Piligrimm писал(а)>> 線形回帰とニューラルネットワークを対立させる必要はなく、それぞれの手法にはメリットとデメリットがあります。 私はあなたと議論しているのでしょうか？ もちろん、手法の比較は、目の前の課題との関連で行わなければなりません。私にとっては、例えば、各ステップで予測する1ステップ先読みが関係しています。このようなフォーミュレーションでは、NSは競争から外れているのでしょう。 提示されたデータは気になりますね。残念ながら、写真の質は優れているとは言えず、何かを見ることは難しい、あるいは不可能である。NSの最終最適化の境界に近い部分のムービング品質を確認したい。また、より情報量の多い形でデータを提示することもできます - 価格の増分とムーブメントの座標における予測雲の形で（このスレッドの3ページ目を参照）。 Roman Kramar 2008.10.15 12:16 #168 Neutron >> : 残念ながら、写真の質はあまり良くなく、何かを見ることは難しい、あるいは不可能です。 写真をクリックすると、元の縮尺で表示されます。 Roman Kramar 2008.10.15 12:18 #169 ピリグリム さんに質問なのですが、これらのモデルの入力ベクトルと出力はどうなっているのでしょうか？このデータがなければ、この数字は何も語れないのです。 Neutron 2008.10.15 13:22 #170 bstone писал(а)>> 写真をクリックすると、元の縮尺で表示されます。 いや、印象に残らない。描き直しをさせる。 1...101112131415161718192021 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
あります。すでに何度かお伝えしているので、繰り返しはしない。見ない、見たくないというのであれば、どうしようもないのですが。
ここでは、誰もあなたに何かを証明することはなく、また、そうする義務もないことを理解してください。説明しろというからしてみたが、理解できなかったんだろう。しかし、この残酷な世界では、すべてがそれほど単純ではないのです。何でもかんでも一発でできるわけではなく、一定の知識が必要です。
あります。すでに何度かお伝えしているので、繰り返しはしない。見ない、見たくないというのであれば、どうしようもないのですが。
ここでは、誰もあなたに何かを証明することはなく、また、そうする義務もないことを理解してください。説明しろというからしてみたが、理解できなかったんだろう。しかし、この残酷な世界では、すべてがそれほど単純ではないのです。何でもかんでも一発でできるわけではなく、一定の知識が必要です。
そしてなんと、飛躍的な進歩ではなく、一定の知識を持った上で、力学系理論の枠組みの中で価格を予測することに成功したのですね。
良いTSは予測を立てないと作れないと思います。1ではなく0.62とすると、100トレードのうち62トレードでSL=TRでマーケットに入り、確実に利益を得ることができるということです。
予報がないとできないし、そうでないと怒りで首が回らなくなるかもしれない。
著者は、予言の概念を宇宙の高みにまで広げ、そして、トレーダーがマーケットで行うことはすべて彼の予言であると考え、しかし、それでは悪いTSも予言に基づいている、あるいは、この概念を指標システムに絞り込み、しかし、それでは良いTSも予言なしで可能である、私は最初の予言を持たない非指標システムを何と呼ぶかと考え、SIMETRICを思いついた))、しかし、すでに名称があるのだろうか。
しかも、飛び入り参加せず、一定の知識を持った上で、力学系理論の中で価格を予測することに成功したのですか？
もし私がイエスと答えたら、私がこのフォーラムへの投稿を完全に放棄するまで、あなたは証拠を見せるよう要求するでしょうね :)だから、「いいえ」と答えます。
もし私がイエスと答えたら、私がこのフォーラムへの投稿を完全に放棄するまで、あなたは証拠を見せるよう要求するでしょうね :)だから、「いいえ」と答えます。
何を答えるべきか」というあなたの合理化は、あなたが真実を認めるための補強にすぎません。あなたも、このフォーラムの他の人も、アニシェンコも、創業者たちも、価格予測でポジティブな結果を出していないのです。そんな残酷な世の中です。考えることができない人たちは、種を見つけるために、鶏のように何でも貪り食うのです。そして、「ダイナミック・システム・セオリー」の応用の限界を読み取るだけで、勝ち組にならないようにしたのである。
もしそうなら、私は真っ先にNSでの経験をすべて捨てて、プライヴァルに 弟子入りしますよ今すぐ（というかほとんど今すぐ）、FXのStreamsについての スレッドを読み直し、カルマンフィルターを作り始めます。
ただ残念なのは、おそらくやる必要がないことです。その理由は、すぐに明らかになると思います。
線形回帰とニューラルネットワークを比較してはいけない、それぞれの手法にはメリットとデメリットがある。例えば、ニューラルネットワークは、より滑らかな信号モデルとより良い位相応答を提供し、 を予測する際に1～2バーの遅れを少なくしますが、線形回帰は、トレーニングをはるかに超えてより安定した信号を提供します。図は、同じ生データからニューラルネットワークと線形回帰を用いてモデリングした例である。モデル学習のための相場範囲は5月20日から6月10日までで、この区間のレートの変動幅は1.54から1.6であった。黄色とピンクの信号は、同じ入力データで学習したニューラルネットワークであるが、ターゲット関数が異なる。赤と青は、同じデータで学習した線形回帰で、ニューラルネットワークと同じターゲット関数、すなわち、一方のターゲット関数に対して黄色と赤、他方に対してピンクと青をそれぞれ学習させたものである。図1は、トレーニングが行われた範囲内のグラフである。図2は学習範囲外のグラフであるが、8月8日からニューラルネットワーク上のモデルは大きな誤差を出し始め、すなわち学習サンプルの下限が1.54であるのに対し、1.52を下回るため2ヶ月間しか学習ができないことになる。図3は10月13日までの相場を表示したものですが、ニューロネットに基づくモデルは強い歪みを示しているのに対し、線形回帰に基づくモデルは非常に不安定な相場でも再トレーニングすることなく安定性を保っていることが分かります。私はニューラルネットワークと線形回帰の両方を組み合わせて、それぞれの手法の弱点を弱め、強みを補強しています。
線形回帰とニューラルネットワークを対立させる必要はなく、それぞれの手法にはメリットとデメリットがあります。
私はあなたと議論しているのでしょうか？
もちろん、手法の比較は、目の前の課題との関連で行わなければなりません。私にとっては、例えば、各ステップで予測する1ステップ先読みが関係しています。このようなフォーミュレーションでは、NSは競争から外れているのでしょう。
提示されたデータは気になりますね。残念ながら、写真の質は優れているとは言えず、何かを見ることは難しい、あるいは不可能である。NSの最終最適化の境界に近い部分のムービング品質を確認したい。また、より情報量の多い形でデータを提示することもできます - 価格の増分とムーブメントの座標における予測雲の形で（このスレッドの3ページ目を参照）。
残念ながら、写真の質はあまり良くなく、何かを見ることは難しい、あるいは不可能です。
写真をクリックすると、元の縮尺で表示されます。
ピリグリム さんに質問なのですが、これらのモデルの入力ベクトルと出力はどうなっているのでしょうか？このデータがなければ、この数字は何も語れないのです。
写真をクリックすると、元の縮尺で表示されます。
いや、印象に残らない。描き直しをさせる。