ニューラルネットワークの入力に投入する指標群を見つけること。ディスカッションを行います。結果を評価するためのツールです。 - ページ 7 12345678910 新しいコメント Andrey Dik 2009.11.12 08:18 #61 イリアーに 試しに、トレード回数や相対的なドローダウンをフィットネス関数として使ってみてください。ドローダウンをフィットネス関数として使用すると、全く取引しなくなる可能性があります。 ドローダウンをフィットネス関数にすると、ネットは全く取引しなくなるのかもしれません。:)) 削除済み 2009.11.12 10:38 #62 joo >> : イリアーに 試しに、トレード回数や相対的なドローダウンをフィットネス関数として使ってみてください。ドローダウンをフィットネス関数として使用すると、全く取引しなくなる可能性があります。 ドローダウンをフィットネス関数にすると、ネットは全く取引しなくなるのかもしれません。:)) と考えたが、しばらく先延ばしにすることにした...。 目標関数が取引回数だけだったり、ドローダウンだけだったりすると、ネットワークが無目的に頻繁に市場に出入りすることを学習するか、ドローダウンを避けることを学習するか...で、あまり意味がない。 利益と取引回数とドローダウンの両方を最適化しなければならないのですが...。 JGAPでは複数の出力を持つ関数を作ることができると記憶していますが、現在の優先順位は、入力データの解析と再帰性ニューロンの改良です。 今のところ、私が提案した方法で入力データを検索してテストしようという人はいないようですが......。 Stanislav Korotky 2009.11.12 10:47 #63 テストに関する共通項ができた？;-).これについては、こんな提案もあります。仮に無制限に利益を上げるために教師なしでネットワークを学習させたとしても、入力データが利益の大きさに上からの制限を課していることに留意する必要があります。選択した学習期間までに（選択したストラテジーによって、一定のロットで）超えることができない量を見積もることが可能です。したがって、この期間のグリッドの学習 率は、理論上の最大可能利益とグリッドが与える利益との比率として計算することができます。そして、検証期間についても同様の推定を行い、その比率を比較した。 ここでも指摘されているように、そういうチェックがなければ意味がない、イミフ。 削除済み 2009.11.12 11:29 #64 marketeer >> : ネットワークが教師なしで訓練され、仮に無制限に利益を上げられるようになった場合 これをオーバートレーニングというのですが、この問題はすでに提起しました。 Stanislav Korotky 2009.11.12 13:21 #65 名前は知っている。だから、そんな大げさなことを言うから、対処法を提案したんだよ。 Evgeniy Logunov 2009.11.12 13:23 #66 ニューラルネットワークの入力を探しているアマチュアの方に質問です :) 主成分分析（通称「プリンシパル成分分析」または「PCA」）に手を出された方はいらっしゃいますか？ RIP 2009.11.12 13:51 #67 lea >> : ニューラルネットワークの入力を探しているアマチュアの方に質問です :) 主成分法（別名「プリンシパル成分分析」または「PCA」）は、誰も手を出さなかったのですか？ どうやって塗るんだ！？ ilyaa 2009.11.12 14:05 #68 lea >> : ニューラルネットワークの入力を探しているアマチュアの方に質問です :) 主成分法（別名「プリンシパル成分分析」または「PCA」）は、誰も手を出さなかったのですか？ GHAアルゴリズムに基づいたシステムを開発しました。ノイズがある場合は非常に効果的です。DFTでやってもいいし、主成分分析でやってもいい。尊敬する」という接頭辞のない「アマチュア」という言葉の使用はご遠慮ください :) TheXpert 2009.11.12 14:09 #69 lea писал(а) >> 主成分分析（通称「プリンシパル成分分析」または「PCA」）に手を出された方はいらっしゃいますか？ ありますが、全く違う分野での応用です。ちなみに、私はノンリニアPCAを成功させたことがありません。そして、リニアは弱いと思います。 Evgeniy Logunov 2009.11.12 14:44 #70 IlyaA писал(а)>> GHAアルゴリズムに基づいたシステムを開発しました。ノイズがあっても問題なく動作します。DFTでやってもいいし、主成分分析でやってもいい。 これは何で計算したんだ？MathCad/MathLabは？ 尊敬する」という接頭辞のない「アマチュア」という言葉の使用はご遠慮ください :) OK :) TheXpert さんが書き込みました >>1 私は手を出していますが、応用分野はまったく違います。ちなみに、ノンリニアPCAを成功させるのは失敗しました。リニアの方は、イマイチ弱いんですよね。 今のところ、リニアのほうでやっていければと思っています。 rip wrote (a)>> どのように使うのですか？ その意図した目的によって - 元のものよりも相関が緩やかな変数のセットを選択すること。 12345678910 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
イリアーに
試しに、トレード回数や相対的なドローダウンをフィットネス関数として使ってみてください。ドローダウンをフィットネス関数として使用すると、全く取引しなくなる可能性があります。
ドローダウンをフィットネス関数にすると、ネットは全く取引しなくなるのかもしれません。:))
イリアーに
試しに、トレード回数や相対的なドローダウンをフィットネス関数として使ってみてください。ドローダウンをフィットネス関数として使用すると、全く取引しなくなる可能性があります。
ドローダウンをフィットネス関数にすると、ネットは全く取引しなくなるのかもしれません。:))
と考えたが、しばらく先延ばしにすることにした...。
目標関数が取引回数だけだったり、ドローダウンだけだったりすると、ネットワークが無目的に頻繁に市場に出入りすることを学習するか、ドローダウンを避けることを学習するか...で、あまり意味がない。
利益と取引回数とドローダウンの両方を最適化しなければならないのですが...。 JGAPでは複数の出力を持つ関数を作ることができると記憶していますが、現在の優先順位は、入力データの解析と再帰性ニューロンの改良です。
今のところ、私が提案した方法で入力データを検索してテストしようという人はいないようですが......。
テストに関する共通項ができた？;-).これについては、こんな提案もあります。仮に無制限に利益を上げるために教師なしでネットワークを学習させたとしても、入力データが利益の大きさに上からの制限を課していることに留意する必要があります。選択した学習期間までに（選択したストラテジーによって、一定のロットで）超えることができない量を見積もることが可能です。したがって、この期間のグリッドの学習 率は、理論上の最大可能利益とグリッドが与える利益との比率として計算することができます。そして、検証期間についても同様の推定を行い、その比率を比較した。
ここでも指摘されているように、そういうチェックがなければ意味がない、イミフ。
ネットワークが教師なしで訓練され、仮に無制限に利益を上げられるようになった場合
これをオーバートレーニングというのですが、この問題はすでに提起しました。
ニューラルネットワークの入力を探しているアマチュアの方に質問です :)
主成分分析（通称「プリンシパル成分分析」または「PCA」）に手を出された方はいらっしゃいますか？
ニューラルネットワークの入力を探しているアマチュアの方に質問です :)
主成分法（別名「プリンシパル成分分析」または「PCA」）は、誰も手を出さなかったのですか？
どうやって塗るんだ！？
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主成分法（別名「プリンシパル成分分析」または「PCA」）は、誰も手を出さなかったのですか？
GHAアルゴリズムに基づいたシステムを開発しました。ノイズがある場合は非常に効果的です。DFTでやってもいいし、主成分分析でやってもいい。尊敬する」という接頭辞のない「アマチュア」という言葉の使用はご遠慮ください :)lea писал(а) >>
主成分分析（通称「プリンシパル成分分析」または「PCA」）に手を出された方はいらっしゃいますか？
ありますが、全く違う分野での応用です。ちなみに、私はノンリニアPCAを成功させたことがありません。そして、リニアは弱いと思います。
GHAアルゴリズムに基づいたシステムを開発しました。ノイズがあっても問題なく動作します。DFTでやってもいいし、主成分分析でやってもいい。
これは何で計算したんだ？MathCad/MathLabは？
尊敬する」という接頭辞のない「アマチュア」という言葉の使用はご遠慮ください :)
OK :)
私は手を出していますが、応用分野はまったく違います。ちなみに、ノンリニアPCAを成功させるのは失敗しました。リニアの方は、イマイチ弱いんですよね。
今のところ、リニアのほうでやっていければと思っています。
どのように使うのですか？
その意図した目的によって - 元のものよりも相関が緩やかな変数のセットを選択すること。