未来を見据える方法としての統計学! - ページ 19 1...12131415161718192021 新しいコメント Khristian Piligrim 2008.10.18 18:31 #181 ストーン - 黄色 、赤色ラインは青色よりそれぞれ1本、2本先の予測。計算はゼロバーで行われ、写真で見るものは、未来を覗くことなく、過去を描き直すことなく、この形でゼロバー上に形成されます。私はこれをデモ口座で確認しました（FXの夫に隠れて1年目ではないので、真剣にやっています）。 中性子「推定された積分特性から求められるバランス曲線の全体像を下図の赤線で示す。比較のために、青い線は、Piligrimmから 提供されたデータに基づき、「公正な」TC取引によって構築された バランスカーブを示す。" - 理解できない。そんな公正なシステムとは何だろう？ 上述したアルゴリズムはモジュールに実装されており、これは静止ユニット（つまり、特定の機器や時間枠に対して信号の振幅-位相特性を最適化する「イコライザ」による可能性はあるものの、再トレーニングモデルなし）であり、リアルタイムで引用に基づく信号スペクトル（異なるアルゴリズムで得られた100以上の信号）の提示可能なサンプルを形成するように設計されています。取引判断は、画像にある2～3個のシグナル（このようなシグナルはたくさんあります。上の最後の画像では、100個のシグナルのスペクトルを見ることができますが、その多くは、1～2本先のシグナルを予測する例として上に紹介した3個より悪くない特性を持っています）ではなく、取引判断を行うための独立した動的モジュールによって行われます。 このモジュールは、以前に開発した他のExpert Advisorシステムで既に開発し、テストしています。その本質は、それぞれ15 NSの3つの委員会のニューラルネットワークを使うことです。各委員会は50個の信号群を受け取るが、その分布は、第1委員会が1〜50、第2委員会が26〜75、第3委員会が51〜100の信号を前述の第1モジュールから受け取るため、各委員会は他の委員会と重複する入力信号セットの半分を持つことになる。各委員会の信号の学習サンプルの長さは200小節であり、NS委員会は無限のリアルタイム再学習サイクルで動作する。トレーニングの元になるシグナルとして、トレンドの反転ポイントをヒストリーに反映させた「トレンドインジケーター」からのシグナルを取得します（販売用にアップしましたので、そちらをご覧ください）。 委員会で15個のNSを再学習させた後、これらのネットワークのモデルをテストサンプルで実行し、15個の中から最適な9個だけを選択する。そして、各委員会からこの9つのベストモデルを求め、9つのベストモデルについて計算を行い、その結果を委員会全体で平均化する計算のブロックである。その結果、新しいバーの到着に応じて各委員会ごとに計算された3つの売買シグナルが得られる。3つの委員会の決定が一致した場合、合議制の貿易決定が行われます。市場の変化を常に監視し、リアルタイムでパラメータをリセットするダイナミックなシステムにより、ある状況下での最適な判断を可能にします。 一般的に、システム全体はまだテストされていないので、私は最初のモジュールの個々の信号を「磨く」ことに忙しくしています。この「磨き」の結果を、下の写真でご紹介しています。 。図に示す信号は、先に 、赤い線として提示した信号を2つ修正したものである。 1枚目と2枚目の図では、「イコライザー」の設定で信号が異なっていますが、パラメータのわずかな変化で信号の形が変わることを示したかったのです。アーカイブでは 、PR ファイルが 第1図、 PR30が第3図 に相当します。1列目：赤い線に対応するデータ、2列目：黄色い線、3から6までそれぞれ、 - Open, High, Low, Close. ファイル: pr_1.zip 221 kb Neutron 2008.10.19 05:19 #182 rsi писал(а)>> Neutron、記事として道を切り開くのは良いことだと思うのですが...。 素材は生ものです。記事のフォーマットはまだ早いと思います。 Piligrimm さんが書き込みました >>1 計算はゼロバーで行われ、写真で見るものは、未来を見ることなく、過去を描き直すことなく、ゼロバーでこの形に形成されている、私はこれをデモ口座で確認した（FXのために夫の後ろにいる最初の年ではない、私は真剣にそれを取る）。 要は、それぞれ15 NSの3つの委員会のニューラルネットワークが使われているのです。各委員会は、次のような配分で50の信号群を得る：第1委員会-信号1〜50、第2委員会-26〜75、第3委員会-51〜100上記の第1モジュールから、各委員会は他の委員会と半分重複した入力信号のサンプルを持っていることになる。各委員会の信号の学習サンプルの長さは200小節であり、NS委員会は無限のリアルタイム再学習サイクルで動作する。 あなたの仕事ぶり、素晴らしい結果に脱帽です。 実際、提示されたデータは、FX市場の非ランダム性、したがって、そこから非ランダムな収益を得る可能性を直接的に証明しているのです。 中性子 「推定した積分特性から求めたバランス曲線の全体像を下図に赤で 示した。比較のために、青い線は 、Piligrimmが提供するデータに従って「公正な」TS取引によって構築された バランスカーブを示します。" - 私はそのような公正なシステムであることが理解できないのですが？ メタトレーダーでkotir（アーカイブの3段目）を読み込み、黄色のライン（2段目）をポジションオープンのインジケーターとして使ってみましょう。時系列の各リファレンス（現在のバーH4のオープン）でポジションをオープン・クローズするTS（私はMathcadでそれを実装しました）を書き、私たちは指標の増分の符号に従って選択した方向。これが私の言う「フェア」な取引です。 Piligrimm, 最適な学習サンプルの長さP、TCのdエントリーの 数、集合重みの数wは、それぞれどのように依存するのでしょうか？ Сергей Ковалев 2008.10.19 11:36 #183 rsi писал(а)>> 中性子、実用化の方法論を詳細に記した記事の形にするのが良いのでは。これが「大衆の間」に広まることで、スタンダードになる可能性があります。同時に、TSポジションの開始は、次のバー（平均注文寿命に等しい間隔）での有益な取引の平均サイズの予測と考えることができます。今の私たちには、このようなTSを評価する指標が明らかに不足しており、御社のアイデアの開発は、その意味で非常に汎用性の高いものと思われます。 追伸：オプションとして、ファジーな評価スケールで、右が「for real！」、左が「Ftopkus！」とすることも可能です:-) 賛成 実際、提案された採点方法は、一般に受け入れられている採点方法の基礎となり得るものである。 Khristian Piligrim 2008.10.19 16:51 #184 その仕事ぶりと素晴らしい結果に脱帽です！По-сути, представленные данные служат прямым доказательством не мартингальности рынка Forex и, следовательно, возможности неслучайного заработка на нём. Piligrimmさん、 最適な学習サンプル長P、入力数d、調整可能なウェイト数wは どのように関連付けるのですか？ 確かに大変でした。実質的には、3月から1日10時間から14時間、モニターに向かってこのエキスパートシステムに取り組み、これまでの多くの経験や体験を生かしました。最初のモジュールであるシグナルビルダーを構築するために、何百ものモデルを訓練しなければなりませんでしたが、そのほとんどはビンに入れられ、与えられた基準を満たしたごく一部だけがシステムに入ってきました。1つのモデルのトレーニングには6〜30時間かかりました。しかし、私にとって最も苦痛だったのは、モデルによって生成された信号から必要な振幅と位相特性を持つ信号を構築することでした。このプロセスを自動化する方法が見つからなかったので、満足できるバージョン（私は信号を「スキニング」と呼んでいます）が見つかるまで、異なるモデルのグループから何百もの組み合わせを手動で組み合わせ、新しいオリジナル信号、またはいずれかのモデルによって作られた改良型の主要信号を見つけ出す必要がありました。 最初のモジュールは定常的なもので、再トレーニングは行いませんが、構築したモデルが当面の間、少なくとも2〜3年は安定的に動作するように設計されています。このことから、私はトレーニングのためにサンプリング長5000本の時間枠H4を選びました。この間、市場は何度も局面を変え、レートの変化の幅（この間は1.16から1.6まで）は今後数年間はこの限界を超えないはずです。 学習されたNSとLRのモデルは多項式で形式化され、その後MQLに 変換されたため、最初のモジュール全体がMQLに 実装され、イコライザを使って振幅-位相特性の広い範囲で最適化できる指標として、所望の信号の形状を得て異なる戦略を作り上げることができます。私は当初から、ある特定の戦略に高度に特化したシステムを作るのではなく、設計する戦略の要求に応じて、既存のシグナルを組み合わせて、必要に応じて新しい特性を持ったシグナルを受け取ることができるオープンなシステム、一種のコンストラクターを作ることを目標としていたのです。 2つ目のモジュールは動的なもので、Matlabで実装されています。市場の状況をダイナミックにモニターし、常に変化に対応し、最初のモジュールで提供された情報の多変量解析に基づいて、 、情報に基づいた取引決定を行うように設計されています。基本的に、このモジュールは、50の信号の入力ベクトルとトレンドインジケータによって作成された履歴上の基準トレンドに基づいて、市場トレンドの反転ポイントを認識するために、与えられたレートの変動範囲と、大きな遅延なしでゼロバー上に反転の開始に関する信号を与えるために訓練された認識システムです。誤判定やノイズの影響を排除するため、このモジュールを冗長化し、15名のNCからなる委員会を導入し、数種類の入力ベクトルを分析するために3つの委員会を訓練させました（良い人生のために作ったわけではありませんが、1つの委員会で済ませたいところですが、私のコンピュータでは100入力のNCの訓練はどうしても無理なようです）。そこで、前述のように入力配列を3分割し、50入力でナショナルコンピュータシステムを訓練することになった。つまり、NSの入力数の選択は、これによって決まるのだ。このユニットは、履歴を深く分析することなく、市場の短期的な変化を追跡・評価するために設計されています。私の経験則では、学習サンプルの長さは、NSが再学習なしで機能する予測または認識の地平線の少なくとも10倍でなければならないという結論に達しました。このモジュールを使ってM1タイムフレームで作業したところ、1つの委員会の再トレーニングにかかる時間は合計15～17分、さらにNSを再トレーニングしない場合の予測精度は20バー、つまり20分先でかなり高くなりました。そこで、学習用の入力配列の長さを200本とした。 サンプル長を100本まで減らしてみたが、テストサンプルの誤差がかなり大きくなり、200本から1000本の範囲を増やしても精度はあまり上がらず、学習時間と使用メモリが増加した。Matlabの標準的なNS関数を使っており、重みは内部で自動的に生成される。 外国為替市場の予測可能性については、私が外国為替に取り組み始めた当初から確信していましたし、長年の研究と実験によって、この確信はさらに強まりました。FXの予測は可能か』という記事も書いたほどです。自分だけのトレーディング 戦略を作るには？ ところで、このシステムで私が使っているアプローチについて簡単に触れましたが、残念ながらほとんどの方がこの記事を真に受けず、嘲笑的なコメントを残しています。 最後に引用したグラフについてもう一つ質問ですが、赤線と青線の局所的な最小値と最大値が互いに逆位相になっているのが不思議ですが、どのように説明するのでしょうか？ Neutron 2008.10.20 14:21 #185 Piligrimm писал(а)>> 外国為替市場の予測可能性については、私が仕事を始めた当初から、その予測可能性に自信を持っていましたし、長年の仕事と実験の中で、その信念をさらに強めてきました。FXの予測は可能か』という記事も書いたほどです。自分だけのトレーディング 戦略を作るには？ ところで、このシステムで私が使っているアプローチについて簡単に触れましたが、残念ながらほとんどの方がこの記事を真に受けず、嘲笑的なコメントを残しています。 最後に掲載したチャートについてもう一つ質問ですが、赤線と青線のローカルミニマムと最大値が逆になっているのは不思議ですが、どう説明するのでしょうか？ まあ、一般論としてはそうなんですけどね。 ピリグリム、 あなたがレビューのために提示した形で収集したインディケータは、統計的にН4でマーケットを打ち負かすことができます。それも最小限のリスクで。FXをまだ覆していない理由は何ですか？ 私が発表したデータの違いについては、収益性の推定方法の本質に起因するものです。ポイントは、定常過程（この場合、株式の増分の分布）を定義する積分特性を知っていれば、常にその無限の実現のうちの1つを得ることができることです。一般に、これらの実現は類似しているが（成長率、成長率変動）、細部は個別で独自性がある。これが、見かけ上の矛盾を説明する。EVERYTHINGの逆位相と指摘されたのは、単なる偶然です。位相差も何もあったかもしれない。 Roman Kramar 2008.10.21 06:00 #186 Neutron >> : まあ、一般論としては理解できるんですけどね。 ピリグリム、あなたが提示したように組んだインジケータは、統計的に確実にH4でマーケットを打ち負かすことができます。それも最小限のリスクで。今までFXを倒せなかった理由は何ですか？ まだ明言はしませんが、この場合、ゼロバーでのインジケーターのオーバーシュートにより、誤った結果が得られているように思われます。1バーの水平線の場合、それは明らかです - 提示されたデータで取引をエミュレートするとき、実際にはその完全な形成の瞬間に得られたデータに応じてバーの冒頭に決定されます。2小節の水平線については、より詳細な分析が必要です。 Neutron 2008.10.21 09:43 #187 bstone писал(а)>> まだ断定はしませんが、この場合、ゼロバーでインジケータが再描画されるため、結果が正しく得られないと思われます。1バーの水平線では、提示されたデータで取引をエミュレートする場合、実際には完全な形成の瞬間に得られたデータを使用してバーの開始時に決定されることは明らかである。2小節の水平線については、より詳細な分析が必要です。 Piligrimm さんが書き込みました :>>。 ストーン - 黄色の線 と赤色の線は、それぞれ青色の線の1本先、2本先の予想です。計算はゼロバーで行われ、写真で見るものは、未来を見ることなく、過去を描き直すことなくゼロバーで形成されています。私はこれをデモ口座で確認しました（FXを始めて1年目ではありません、真剣にやっています）。 とはいえ、これは非常に重要なポイントです。 もう一度、ピリグリム さんに提示されたデータの正し さを確認してもらいましょう。次のH4バーの予測（赤または黄色の線）が、バーの形成中ではなく、バーが開く前に受信され、固定 されていることを保証する必要があります。 削除済み 2008.10.24 09:37 #188 Neutron >> : 素材は生ものです。記事を作るのはまだ早いと思います。 分布の分散を追跡することも重要だと思います 点群上にプロットされた点から線までの距離。ゼロの時 予測誤差の角度はちょうど45度で、分散は はゼロである。実際のニーズに応じて、最適なセットを選択することができます。 シグマ値が小さく、傾斜角が大きい。 Artem Kachalkov 2008.10.24 17:59 #189 みなさん、こんにちは。 個人的にも十分興味深いテーマなので、あえてこのスレッドの参加者に質問してみます。 何か誤解があったのなら、申し訳ありません...。 1.何を予測しようとしているのか？(おそらく、一定の時間枠の中で形成されるべき将来の価格値)。 簡単のため、tr=slとする。目標は、slよりも早く、trに到達することです。比率n/lはスプレッドを含めて0.5以上であることが望ましい。好ましくは、0.7以上であること。 2.特定の目標水準（tr）までの価格を決めるために、過去のどのようなパラメータを使って予測するのか。 このスレッドのどこかのページでこの質問が出たのですが、よくわかりません・・・。 3.私見ですが、相場の予測は難しい、もしかしたら無駄かもしれない（＝価格変動に遅れる回帰など（スロープ）はMAと大差がない）。 要は、ある資産が上がる／下がると予想して賭けた人の金額と、その価格水準に達することを見越した欲や恐怖心によって、動きが変わってくるということだと思います。 この事実は、予測をする上で無視できないものだと私は考えています。 Neutron 2008.10.25 09:25 #190 kch писал(а)>>1.何を予測しようとしているのか？ 2. 3.私の考えでは、市場の予測は難しい、もしかしたら無駄かもしれない......。 1.次のバーで価格が上昇すること。 2.現在と過去のバーにおける価格上昇の値。 3・・・MTSの他に何か提案できないか？ Aleku さんが書き込みました >>1 分布の分散をトレースすることも重要だと思います 点群上にプロットされた線に対する点からの距離のゼロの時 予測誤差は、角度がちょうど45度で、分散は はゼロである。実世界のニーズに対して、最適なセット を小さくし、傾斜角を大きくした。 もちろん、その通りです。 提案手法の価値について語るならば、線形回帰の傾きタンジェントと、構築された直線に対する点の広がり（バランス増分の正規分布を仮定）の分散という2つのパラメータで操作していることを強調すべきだろう。最初のパラメータはTCの収益性を特徴付け、2番目のパラメータはリスクを特徴付ける。この2つがあれば、最適な（一定期間の所得を最大化するという意味での）再投資の割合を求めることができます。つまり、雲の傾斜が45度に近く、薄いほど良いということです。 1...12131415161718192021 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
ストーン - 黄色 、赤色ラインは青色よりそれぞれ1本、2本先の予測。計算はゼロバーで行われ、写真で見るものは、未来を覗くことなく、過去を描き直すことなく、この形でゼロバー上に形成されます。私はこれをデモ口座で確認しました（FXの夫に隠れて1年目ではないので、真剣にやっています）。
中性子「推定された積分特性から求められるバランス曲線の全体像を下図の赤線で示す。比較のために、青い線は、Piligrimmから 提供されたデータに基づき、「公正な」TC取引によって構築された バランスカーブを示す。" - 理解できない。そんな公正なシステムとは何だろう？
上述したアルゴリズムはモジュールに実装されており、これは静止ユニット（つまり、特定の機器や時間枠に対して信号の振幅-位相特性を最適化する「イコライザ」による可能性はあるものの、再トレーニングモデルなし）であり、リアルタイムで引用に基づく信号スペクトル（異なるアルゴリズムで得られた100以上の信号）の提示可能なサンプルを形成するように設計されています。取引判断は、画像にある2～3個のシグナル（このようなシグナルはたくさんあります。上の最後の画像では、100個のシグナルのスペクトルを見ることができますが、その多くは、1～2本先のシグナルを予測する例として上に紹介した3個より悪くない特性を持っています）ではなく、取引判断を行うための独立した動的モジュールによって行われます。
このモジュールは、以前に開発した他のExpert Advisorシステムで既に開発し、テストしています。その本質は、それぞれ15 NSの3つの委員会のニューラルネットワークを使うことです。各委員会は50個の信号群を受け取るが、その分布は、第1委員会が1〜50、第2委員会が26〜75、第3委員会が51〜100の信号を前述の第1モジュールから受け取るため、各委員会は他の委員会と重複する入力信号セットの半分を持つことになる。各委員会の信号の学習サンプルの長さは200小節であり、NS委員会は無限のリアルタイム再学習サイクルで動作する。トレーニングの元になるシグナルとして、トレンドの反転ポイントをヒストリーに反映させた「トレンドインジケーター」からのシグナルを取得します（販売用にアップしましたので、そちらをご覧ください）。 委員会で15個のNSを再学習させた後、これらのネットワークのモデルをテストサンプルで実行し、15個の中から最適な9個だけを選択する。そして、各委員会からこの9つのベストモデルを求め、9つのベストモデルについて計算を行い、その結果を委員会全体で平均化する計算のブロックである。その結果、新しいバーの到着に応じて各委員会ごとに計算された3つの売買シグナルが得られる。3つの委員会の決定が一致した場合、合議制の貿易決定が行われます。市場の変化を常に監視し、リアルタイムでパラメータをリセットするダイナミックなシステムにより、ある状況下での最適な判断を可能にします。 一般的に、システム全体はまだテストされていないので、私は最初のモジュールの個々の信号を「磨く」ことに忙しくしています。この「磨き」の結果を、下の写真でご紹介しています。 。図に示す信号は、先に 、赤い線として提示した信号を2つ修正したものである。 1枚目と2枚目の図では、「イコライザー」の設定で信号が異なっていますが、パラメータのわずかな変化で信号の形が変わることを示したかったのです。アーカイブでは 、PR ファイルが 第1図、 PR30が第3図 に相当します。1列目：赤い線に対応するデータ、2列目：黄色い線、3から6までそれぞれ、 - Open, High, Low, Close.
Neutron、記事として道を切り開くのは良いことだと思うのですが...。
素材は生ものです。記事のフォーマットはまだ早いと思います。
計算はゼロバーで行われ、写真で見るものは、未来を見ることなく、過去を描き直すことなく、ゼロバーでこの形に形成されている、私はこれをデモ口座で確認した（FXのために夫の後ろにいる最初の年ではない、私は真剣にそれを取る）。
要は、それぞれ15 NSの3つの委員会のニューラルネットワークが使われているのです。各委員会は、次のような配分で50の信号群を得る：第1委員会-信号1〜50、第2委員会-26〜75、第3委員会-51〜100上記の第1モジュールから、各委員会は他の委員会と半分重複した入力信号のサンプルを持っていることになる。各委員会の信号の学習サンプルの長さは200小節であり、NS委員会は無限のリアルタイム再学習サイクルで動作する。
あなたの仕事ぶり、素晴らしい結果に脱帽です。
実際、提示されたデータは、FX市場の非ランダム性、したがって、そこから非ランダムな収益を得る可能性を直接的に証明しているのです。
中性子 「推定した積分特性から求めたバランス曲線の全体像を下図に赤で 示した。比較のために、青い線は 、Piligrimmが提供するデータに従って「公正な」TS取引によって構築された バランスカーブを示します。" - 私はそのような公正なシステムであることが理解できないのですが？
メタトレーダーでkotir（アーカイブの3段目）を読み込み、黄色のライン（2段目）をポジションオープンのインジケーターとして使ってみましょう。時系列の各リファレンス（現在のバーH4のオープン）でポジションをオープン・クローズするTS（私はMathcadでそれを実装しました）を書き、私たちは指標の増分の符号に従って選択した方向。これが私の言う「フェア」な取引です。
Piligrimm, 最適な学習サンプルの長さP、TCのdエントリーの 数、集合重みの数wは、それぞれどのように依存するのでしょうか？
中性子、実用化の方法論を詳細に記した記事の形にするのが良いのでは。これが「大衆の間」に広まることで、スタンダードになる可能性があります。同時に、TSポジションの開始は、次のバー（平均注文寿命に等しい間隔）での有益な取引の平均サイズの予測と考えることができます。今の私たちには、このようなTSを評価する指標が明らかに不足しており、御社のアイデアの開発は、その意味で非常に汎用性の高いものと思われます。
追伸：オプションとして、ファジーな評価スケールで、右が「for real！」、左が「Ftopkus！」とすることも可能です:-)
賛成
実際、提案された採点方法は、一般に受け入れられている採点方法の基礎となり得るものである。
По-сути, представленные данные служат прямым доказательством не мартингальности рынка Forex и, следовательно, возможности неслучайного заработка на нём.
Piligrimmさん、 最適な学習サンプル長P、入力数d、調整可能なウェイト数wは どのように関連付けるのですか？
確かに大変でした。実質的には、3月から1日10時間から14時間、モニターに向かってこのエキスパートシステムに取り組み、これまでの多くの経験や体験を生かしました。最初のモジュールであるシグナルビルダーを構築するために、何百ものモデルを訓練しなければなりませんでしたが、そのほとんどはビンに入れられ、与えられた基準を満たしたごく一部だけがシステムに入ってきました。1つのモデルのトレーニングには6〜30時間かかりました。しかし、私にとって最も苦痛だったのは、モデルによって生成された信号から必要な振幅と位相特性を持つ信号を構築することでした。このプロセスを自動化する方法が見つからなかったので、満足できるバージョン（私は信号を「スキニング」と呼んでいます）が見つかるまで、異なるモデルのグループから何百もの組み合わせを手動で組み合わせ、新しいオリジナル信号、またはいずれかのモデルによって作られた改良型の主要信号を見つけ出す必要がありました。
最初のモジュールは定常的なもので、再トレーニングは行いませんが、構築したモデルが当面の間、少なくとも2〜3年は安定的に動作するように設計されています。このことから、私はトレーニングのためにサンプリング長5000本の時間枠H4を選びました。この間、市場は何度も局面を変え、レートの変化の幅（この間は1.16から1.6まで）は今後数年間はこの限界を超えないはずです。 学習されたNSとLRのモデルは多項式で形式化され、その後MQLに 変換されたため、最初のモジュール全体がMQLに 実装され、イコライザを使って振幅-位相特性の広い範囲で最適化できる指標として、所望の信号の形状を得て異なる戦略を作り上げることができます。私は当初から、ある特定の戦略に高度に特化したシステムを作るのではなく、設計する戦略の要求に応じて、既存のシグナルを組み合わせて、必要に応じて新しい特性を持ったシグナルを受け取ることができるオープンなシステム、一種のコンストラクターを作ることを目標としていたのです。
2つ目のモジュールは動的なもので、Matlabで実装されています。市場の状況をダイナミックにモニターし、常に変化に対応し、最初のモジュールで提供された情報の多変量解析に基づいて、 、情報に基づいた取引決定を行うように設計されています。基本的に、このモジュールは、50の信号の入力ベクトルとトレンドインジケータによって作成された履歴上の基準トレンドに基づいて、市場トレンドの反転ポイントを認識するために、与えられたレートの変動範囲と、大きな遅延なしでゼロバー上に反転の開始に関する信号を与えるために訓練された認識システムです。誤判定やノイズの影響を排除するため、このモジュールを冗長化し、15名のNCからなる委員会を導入し、数種類の入力ベクトルを分析するために3つの委員会を訓練させました（良い人生のために作ったわけではありませんが、1つの委員会で済ませたいところですが、私のコンピュータでは100入力のNCの訓練はどうしても無理なようです）。そこで、前述のように入力配列を3分割し、50入力でナショナルコンピュータシステムを訓練することになった。つまり、NSの入力数の選択は、これによって決まるのだ。このユニットは、履歴を深く分析することなく、市場の短期的な変化を追跡・評価するために設計されています。私の経験則では、学習サンプルの長さは、NSが再学習なしで機能する予測または認識の地平線の少なくとも10倍でなければならないという結論に達しました。このモジュールを使ってM1タイムフレームで作業したところ、1つの委員会の再トレーニングにかかる時間は合計15～17分、さらにNSを再トレーニングしない場合の予測精度は20バー、つまり20分先でかなり高くなりました。そこで、学習用の入力配列の長さを200本とした。 サンプル長を100本まで減らしてみたが、テストサンプルの誤差がかなり大きくなり、200本から1000本の範囲を増やしても精度はあまり上がらず、学習時間と使用メモリが増加した。Matlabの標準的なNS関数を使っており、重みは内部で自動的に生成される。
外国為替市場の予測可能性については、私が外国為替に取り組み始めた当初から確信していましたし、長年の研究と実験によって、この確信はさらに強まりました。FXの予測は可能か』という記事も書いたほどです。自分だけのトレーディング 戦略を作るには？
ところで、このシステムで私が使っているアプローチについて簡単に触れましたが、残念ながらほとんどの方がこの記事を真に受けず、嘲笑的なコメントを残しています。
最後に引用したグラフについてもう一つ質問ですが、赤線と青線の局所的な最小値と最大値が互いに逆位相になっているのが不思議ですが、どのように説明するのでしょうか？
外国為替市場の予測可能性については、私が仕事を始めた当初から、その予測可能性に自信を持っていましたし、長年の仕事と実験の中で、その信念をさらに強めてきました。FXの予測は可能か』という記事も書いたほどです。自分だけのトレーディング 戦略を作るには？
ところで、このシステムで私が使っているアプローチについて簡単に触れましたが、残念ながらほとんどの方がこの記事を真に受けず、嘲笑的なコメントを残しています。
最後に掲載したチャートについてもう一つ質問ですが、赤線と青線のローカルミニマムと最大値が逆になっているのは不思議ですが、どう説明するのでしょうか？
まあ、一般論としてはそうなんですけどね。
ピリグリム、 あなたがレビューのために提示した形で収集したインディケータは、統計的にН4でマーケットを打ち負かすことができます。それも最小限のリスクで。FXをまだ覆していない理由は何ですか？
私が発表したデータの違いについては、収益性の推定方法の本質に起因するものです。ポイントは、定常過程（この場合、株式の増分の分布）を定義する積分特性を知っていれば、常にその無限の実現のうちの1つを得ることができることです。一般に、これらの実現は類似しているが（成長率、成長率変動）、細部は個別で独自性がある。これが、見かけ上の矛盾を説明する。EVERYTHINGの逆位相と指摘されたのは、単なる偶然です。位相差も何もあったかもしれない。
まあ、一般論としては理解できるんですけどね。
ピリグリム、あなたが提示したように組んだインジケータは、統計的に確実にH4でマーケットを打ち負かすことができます。それも最小限のリスクで。今までFXを倒せなかった理由は何ですか？
まだ明言はしませんが、この場合、ゼロバーでのインジケーターのオーバーシュートにより、誤った結果が得られているように思われます。1バーの水平線の場合、それは明らかです - 提示されたデータで取引をエミュレートするとき、実際にはその完全な形成の瞬間に得られたデータに応じてバーの冒頭に決定されます。2小節の水平線については、より詳細な分析が必要です。
まだ断定はしませんが、この場合、ゼロバーでインジケータが再描画されるため、結果が正しく得られないと思われます。1バーの水平線では、提示されたデータで取引をエミュレートする場合、実際には完全な形成の瞬間に得られたデータを使用してバーの開始時に決定されることは明らかである。2小節の水平線については、より詳細な分析が必要です。
Piligrimm さんが書き込みました :>>。
ストーン - 黄色の線 と赤色の線は、それぞれ青色の線の1本先、2本先の予想です。計算はゼロバーで行われ、写真で見るものは、未来を見ることなく、過去を描き直すことなくゼロバーで形成されています。私はこれをデモ口座で確認しました（FXを始めて1年目ではありません、真剣にやっています）。
とはいえ、これは非常に重要なポイントです。
もう一度、ピリグリム さんに提示されたデータの正し さを確認してもらいましょう。次のH4バーの予測（赤または黄色の線）が、バーの形成中ではなく、バーが開く前に受信され、固定 されていることを保証する必要があります。
素材は生ものです。記事を作るのはまだ早いと思います。
分布の分散を追跡することも重要だと思います
点群上にプロットされた点から線までの距離。ゼロの時
予測誤差の角度はちょうど45度で、分散は
はゼロである。実際のニーズに応じて、最適なセットを選択することができます。
シグマ値が小さく、傾斜角が大きい。
みなさん、こんにちは。
個人的にも十分興味深いテーマなので、あえてこのスレッドの参加者に質問してみます。
何か誤解があったのなら、申し訳ありません...。
1.何を予測しようとしているのか？(おそらく、一定の時間枠の中で形成されるべき将来の価格値)。
簡単のため、tr=slとする。目標は、slよりも早く、trに到達することです。比率n/lはスプレッドを含めて0.5以上であることが望ましい。好ましくは、0.7以上であること。
2.特定の目標水準（tr）までの価格を決めるために、過去のどのようなパラメータを使って予測するのか。 このスレッドのどこかのページでこの質問が出たのですが、よくわかりません・・・。
3.私見ですが、相場の予測は難しい、もしかしたら無駄かもしれない（＝価格変動に遅れる回帰など（スロープ）はMAと大差がない）。 要は、ある資産が上がる／下がると予想して賭けた人の金額と、その価格水準に達することを見越した欲や恐怖心によって、動きが変わってくるということだと思います。 この事実は、予測をする上で無視できないものだと私は考えています。
1.何を予測しようとしているのか？
2. 3.私の考えでは、市場の予測は難しい、もしかしたら無駄かもしれない......。1.次のバーで価格が上昇すること。
2.現在と過去のバーにおける価格上昇の値。
3・・・MTSの他に何か提案できないか？
分布の分散をトレースすることも重要だと思います
点群上にプロットされた線に対する点からの距離のゼロの時
予測誤差は、角度がちょうど45度で、分散は
はゼロである。実世界のニーズに対して、最適なセット
を小さくし、傾斜角を大きくした。
もちろん、その通りです。
提案手法の価値について語るならば、線形回帰の傾きタンジェントと、構築された直線に対する点の広がり（バランス増分の正規分布を仮定）の分散という2つのパラメータで操作していることを強調すべきだろう。最初のパラメータはTCの収益性を特徴付け、2番目のパラメータはリスクを特徴付ける。この2つがあれば、最適な（一定期間の所得を最大化するという意味での）再投資の割合を求めることができます。つまり、雲の傾斜が45度に近く、薄いほど良いということです。