市場のエチケット、あるいは地雷原でのマナー - ページ 61 1...545556575859606162636465666768...104 新しいコメント paralocus 2009.06.12 16:02 #601 Neutron >> : paralocus。 わかったか？ かなり!何から始めればいいのか？ 写真のグリッドはどうしたんですか？再トレーニングを行ったのですか？ これから同じチャートを試してみます。 Neutron 2009.06.12 16:39 #602 まあ、そうなんですけどね。正確には、学習中に意図的に収束を狂わせて、グリッドを「再学習」させるのです。 Vladimir 2009.06.12 16:50 #603 正直、この惨めさは理解できない。OROを使ったC++のネットワークコードは、すでにWeb上にたくさん書かれています。ここでは、例えば、理論をしっかり説明した簡単なコードを紹介します。MSEの計算には1つのバグがあります（このページの最後の投稿をお読みください）。 http://www.codeproject.com/KB/recipes/BP.aspx 私はコードを理解するのに1日しかかけませんでしたが、FXで確実に機能してくれました（利益という意味ではなく、通貨ペアのネットワークを学ぶという意味です）。 matcadをニューラルネットワークに適応させるのに多くの時間を費やし、その数式をC++にドラッグ＆ドロップして、そこでデバッグをすることになるのでしょう。効率的ではないな、諸君。FXでうまくいくことを始める前に、こうして何年も過ごすことができるのです。 グラフィカルなマトカディックの導入、C++の拡張、FXの結論とこのような長い道のりを歩む前に、どのような結論を期待しているのか考えてみてください。ニューラルネットワークを使うと、どんなメリットがあるのでしょうか？ネットワークの真相を究明してから、道を歩んでください。そして肝心なのは、同じ時系列のデータを使うネットワークは自己回帰になるということです。単層であれば線形、複数の層があってニューロンの活性化が非線形であれば非線形になります。このような自己回帰ネットワークを学習させることは、非線形関数による系列の近似に他ならない。つまり、多項式やフーリエ級数のフィッティングとの差が非常に小さい記述である。ネットワークによる将来値の予測は、適合した非線形関数を未来に外挿することにほかならない。ニューラルネットワークの唯一の利点は、あらゆる非線形関数を近似する普遍的な能力である。ここで問いたいのは、なぜ現在の価格が過去の価格の非線形関数 であると考えるのか、ということです。過去の価格に非線形関数を当てはめることができたからといって、市場モデルを発見したことにはならない。したがって、自己回帰ネットワークは、取引上の利点をもたらすことはありません。 paralocus 2009.06.12 17:07 #604 gpwr >> : ...利益という意味ではなく、通貨ペアでネットワークを構築する方法を学ぶという意味です。 まあ、利益的な意味で必要なんですけどね...。 Вопрос тут нужно задать такой: почему вы думаете что текущая цена является нелинейной функцией прошлых цен? 私たちはそう思っていないかもしれません。なぜそう思うのですか？カバに飛ぶことを教えるのですが、カバは飛べないことが分かっています。何も考えていないことが多いのですが...。 Sceptic Philozoff 2009.06.12 17:29 #605 paralocus >> カバに飛ぶことを教える。 そう、堅牢なシステムを作るということは、すなわち不可能を可能にしようとすることと同じなのです。見込みのない方向を十分に淘汰する前に、何度もぶつかるんです。 paralocus 2009.06.12 17:30 #606 アレクセイさん、こんにちは！ -:) Sceptic Philozoff 2009.06.12 17:35 #607 フェドールさん、こんにちは。近々、自分で神経質なネットの作り方を人に教えることになりそうですね。 paralocus 2009.06.12 17:38 #608 いや、それは教えない。バカだなぁ、生きてる主がいるのに・・・。 他に教えられることがあるんです〜:) Vladimir 2009.06.12 17:48 #609 paralocus писал(а)>> まあ、利益という意味では必要なのですが...。 私たちはそう思っていないかもしれません。なぜそう思うのですか？カバに飛ぶことを教えるのですが、カバは飛べないことが分かっています。何も考えていないことが多いのですが...。 そして、価格が非線形関数で記述されると考える理由を説明してください。 以下は私の説明です。2003年から2007年まで、ダウ平均株価は上昇を続けていた。そのデータで学習したネットワークやその他の非線形モデルでは、2008年のクラッシュを予測することはできません。それを予測するには、ネットワーク入力のデータが十分でなかったのです。カーブを価格に合わせるのはやめましょう。これは子供の遊びです。私自身、ここにたくさんのコードを掲載して、みんなに楽しんでもらっています。機能モデルが市場で通用するなら、こんなコード、タダで配らないよ。 paralocus 2009.06.12 18:06 #610 gpwr >> : では、なぜ価格が非線形関数で記述されると思うのか、その理由を説明してください。 そう思っていないことは、すでに説明したとおりです。価格は、一次関数で記述できることもあれば、（既知の数学の範囲では）まったく記述できないこともあると思います。予測できるものは予測し、それ以外は打ち消すという得意技を身につけたいですね。私の考え方は、あなたの投稿に対する私の一番最初の返答を参照していただければ、より明確になると思います。 1...545556575859606162636465666768...104 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
paralocus。
わかったか？かなり!何から始めればいいのか？
写真のグリッドはどうしたんですか？再トレーニングを行ったのですか？
これから同じチャートを試してみます。
正直、この惨めさは理解できない。OROを使ったC++のネットワークコードは、すでにWeb上にたくさん書かれています。ここでは、例えば、理論をしっかり説明した簡単なコードを紹介します。MSEの計算には1つのバグがあります（このページの最後の投稿をお読みください）。
http://www.codeproject.com/KB/recipes/BP.aspx
私はコードを理解するのに1日しかかけませんでしたが、FXで確実に機能してくれました（利益という意味ではなく、通貨ペアのネットワークを学ぶという意味です）。
matcadをニューラルネットワークに適応させるのに多くの時間を費やし、その数式をC++にドラッグ＆ドロップして、そこでデバッグをすることになるのでしょう。効率的ではないな、諸君。FXでうまくいくことを始める前に、こうして何年も過ごすことができるのです。
グラフィカルなマトカディックの導入、C++の拡張、FXの結論とこのような長い道のりを歩む前に、どのような結論を期待しているのか考えてみてください。ニューラルネットワークを使うと、どんなメリットがあるのでしょうか？ネットワークの真相を究明してから、道を歩んでください。そして肝心なのは、同じ時系列のデータを使うネットワークは自己回帰になるということです。単層であれば線形、複数の層があってニューロンの活性化が非線形であれば非線形になります。このような自己回帰ネットワークを学習させることは、非線形関数による系列の近似に他ならない。つまり、多項式やフーリエ級数のフィッティングとの差が非常に小さい記述である。ネットワークによる将来値の予測は、適合した非線形関数を未来に外挿することにほかならない。ニューラルネットワークの唯一の利点は、あらゆる非線形関数を近似する普遍的な能力である。ここで問いたいのは、なぜ現在の価格が過去の価格の非線形関数 であると考えるのか、ということです。過去の価格に非線形関数を当てはめることができたからといって、市場モデルを発見したことにはならない。したがって、自己回帰ネットワークは、取引上の利点をもたらすことはありません。
...利益という意味ではなく、通貨ペアでネットワークを構築する方法を学ぶという意味です。
まあ、利益的な意味で必要なんですけどね...。
私たちはそう思っていないかもしれません。なぜそう思うのですか？カバに飛ぶことを教えるのですが、カバは飛べないことが分かっています。何も考えていないことが多いのですが...。
そう、堅牢なシステムを作るということは、すなわち不可能を可能にしようとすることと同じなのです。見込みのない方向を十分に淘汰する前に、何度もぶつかるんです。
フェドールさん、こんにちは。近々、自分で神経質なネットの作り方を人に教えることになりそうですね。
いや、それは教えない。バカだなぁ、生きてる主がいるのに・・・。
他に教えられることがあるんです〜:)
まあ、利益という意味では必要なのですが...。
私たちはそう思っていないかもしれません。なぜそう思うのですか？カバに飛ぶことを教えるのですが、カバは飛べないことが分かっています。何も考えていないことが多いのですが...。
そして、価格が非線形関数で記述されると考える理由を説明してください。
以下は私の説明です。2003年から2007年まで、ダウ平均株価は上昇を続けていた。そのデータで学習したネットワークやその他の非線形モデルでは、2008年のクラッシュを予測することはできません。それを予測するには、ネットワーク入力のデータが十分でなかったのです。カーブを価格に合わせるのはやめましょう。これは子供の遊びです。私自身、ここにたくさんのコードを掲載して、みんなに楽しんでもらっています。機能モデルが市場で通用するなら、こんなコード、タダで配らないよ。
では、なぜ価格が非線形関数で記述されると思うのか、その理由を説明してください。
そう思っていないことは、すでに説明したとおりです。価格は、一次関数で記述できることもあれば、（既知の数学の範囲では）まったく記述できないこともあると思います。予測できるものは予測し、それ以外は打ち消すという得意技を身につけたいですね。私の考え方は、あなたの投稿に対する私の一番最初の返答を参照していただければ、より明確になると思います。