SOM：調理法 - ページ 2 12345678 新しいコメント Alexey Burnakov 2011.04.29 18:35 #11 ちなみに、引用はFinamのホームページからです。しかし、Metakvotsでも（1989年から2011年まで）試してみましたが、結果は根本的に変わりません。 Alexey Burnakov 2011.04.30 07:06 #12 こんにちは。 テーマの続きです。1989年から2011年までのGBPUSDペアの日足での分析を行いました。同じ手法で、BVSを小さくした（5×5）ため、入力ベクトルの分離が粗くなったが、何も起こらない。 これはACSを学んだ結果です。さらに粗くならないように、クラスターに分けなかった。学習には5800例を用い、入力ベクトルの大きさは同じ40です。 バーの本数を変えて（未来で1本から15本まで）、未来の値動きの確率を分析しました。水平方向には、ニューロンの数、それにヒットしたサンプルの数、そして将来の1～15バーの値動きの確率を、最初は増加するブロック、次に値動きの減少するブロックに移動します。 この表によるグラフ。ここだけ水平のバーで未来へ、垂直で-ニューロン。取引戦略の構築には、紫色で表示されているケースをそのまま採用しました。0.6より大きい確率のモジュロ。 結果トレーニング 次に、OOS期間のデータを学習済みSOMに送り、ニューロン番号を取得します。作戦を適用しています。 OOS期間（2010年初頭から現在に至るまで）。 そして最後に、確率が最も高いセルの例に対応する平均入力ベクトルを構築しています。 また、ご要望があれば、全データの入ったファイルを掲載することも可能です。 Andrey Dik 2011.04.30 07:17 #13 2種類目のツがルール!:) Alexey Burnakov 2011.04.30 07:42 #14 私がテストしたすべての装置で、予測可能性が観察されました。 Andrey Dik 2011.04.30 07:49 #15 alexeymosc: 私がテストしたすべてのツールで、予測可能性が観察されました。素晴らしい、素晴らしいとさえ言えるでしょう。- とか、カジノとか、ランダムとか...。 さて、もし差し支えなければ、そしてニューラルネットワークの技術内で可能であれば、取引予測の 時間制限（何本先のバーか）を使わずに予測してみてください。グリッドと同じ予測能力が持続するのかどうか、非常に気になるところです。 TheXpert 2011.04.30 09:56 #16 私が理解する限り、表は事実に基づいているので、時間制限がなければ、別の方法で表を作ることを考えなければなりません。 Alexey Burnakov 2011.04.30 12:25 #17 joo: 素晴らしい、素晴らしいとさえ言えるでしょう。- カジノとか、ランダムとか......。 さて、もし差し支えなければ、そしてニューラルネットワーク技術の中で可能であれば、時間制限のある取引予測（何本先のバーか）を使わずに予測をしてみてください。グリッドが同じ予測能力を保持するのかどうか、とても気になります。 アルゴリズムに誤解があるのでは？自己組織化マップは予測しない......。多次元の事例空間を、類似した事例が集中するコンパクトな領域に分割する。ニューラルネットは未来のことを知らない。(ただし、ACSの学習に未来のデータを与えて、利益が最大になるクラスタに注目し、そのような利益が出る状況に先行する入力ベクトルを学習することもある）。次に、表を作成し、ニューラルネットワークでグループ化されたケースの将来の価格行動の平均を見ます。 また、タイムラインなしでどうやって予測を立てるのでしょうか？私たちは未来を予測しますが、無限大を予測することはできません。 Alexey Burnakov 2011.04.30 12:29 #18 TheXpert: 私の理解では、表は事実に基づいているので、時間制限がない場合、別の方法で表を作ることを考えなければなりません。 はい、もちろんです。テイクプロフィットの達成度を予測することもできますが、やはりある程度は時間制限を設ける必要があります。 また、n本のバーで価格が高くなるか低くなるかの確率ではなく、n本のバーの未決済取引の期間が与えられた場合の、取引による平均利益を見ることができます。そして、これらすべては、すでにある例のSCPセルへの分解で見ることができます。 この手法で他に何が予測できるのか、アイデアを聞かせてほしい。 Andrey Dik 2011.04.30 13:27 #19 alexeymosc: アルゴリズムに誤解があるのでは？自己組織化マップは予測しない...。多次元の事例空間を、類似した事例が集中するコンパクトな領域に分割するものである。ニューラルネットワークは、未来に何が起こるかわからない。 自己組織化地図の仕組みは理解しています（どうやら、なぜ質問したのか理解されていないようですが、そうでなければ自画自賛と非難されかねないので、説明は省略します）。カード（が予言すること）の話ではなく、TC全般の話です。そして、TCは、誰が何を言おうと、まさに予知に従事しているのです。 また、タイムラインもないのにどうやって予測するのでしょうか？私たちは未来を予測しますが、無限大を 予測することはできません。 うっそー。この掲示板でつぶやかれている全TCの99％のパーセンテージは、予測のための時間軸を持っていません。私には（そしてあなたにも）不思議に思えるが、それは真実なのだ。典型的な例：2波または1波で取引し、クロスでエントリー（エントリーしても出口がいつになるかわからない、もしかしたら一生わからない）、反対のシグナルでエグジット/エントリーする。 この掲示板に、太字の意味を理解してくれる人がいてよかったです。 この方法で他に何が予測できるのか、アイデアをお聞かせください。 結局、予測できているのか？:) ある時間間隔で価格がある範囲にとどまる（あるいは逆に範囲から離れる）確率（一般に「予測」という言葉は好きではなく、特に「確率」という言葉と組み合わせて使う）を予測することができ、それによってもお金を稼ぐことができます。 Alexey Burnakov 2011.04.30 14:23 #20 --- ウイ。このフォーラムでつぶやかれている全TCの99％のパーセンテージは、予測のための時間枠を持っていません。私には（そしてあなたにも）不思議に思えるのですが、そうなのです。典型的な例：2波または1波で取引し、クロスでエントリー（エントリーするが、いつエグジットするか分からない、もしかしたら一生ないかもしれない）、反対のシグナルでエグジット/エントリーする。 はい、それはわかりました。入力と出力の両方が指標によって生成されるTSと比較すると、NSに入力を与え、ニューロン番号を取得し、ポジションを入力し、NSが別のニューロン番号で終了するのを待つ、ということができる。戦略テスタの 入力ニューロン、出力ニューロンの数を選択する。そのためには、もちろんExpert Advisorを作成してテストする必要があります。でも、このやり方が通用するかどうか、まず考えたいですね...。私の考えでは、私たちは本質的に、ある状態から別の状態へのシステムの遷移を扱っているのだと思います。システムの状態は、コンパクトクラス（SCSセル）に属するものとして形式化されている。理論的には、状態xから状態yへの遷移が高い確率で利益を与えるような状況があり得る。でも、今のところ空想に過ぎないのですが )いかがでしょうか？ --- ある時間間隔で価格があるレンジにとどまる（あるいは逆にそこから出る）確率（一般に「予測」という言葉は好きではなく、特に「確率」という言葉との組み合わせは好きです）を予測することができ、それによってもお金を稼ぐことができます。 もちろん、得られたデータ群を分析した結果に基づいて、確率的に予測するのですが......。）確実なことは何も言えません。常に例外は存在します。データファイルを置くと、セル番号があり、OOS期間がグレーアウトしている。また、自分で予知してトレーニング期間中にエクセルで作戦を立て、OOSで確認するようにしてもよいでしょう。例えば、将来的に価格がどのような最大値、最小値になるかを（バーで）分析しますが、ここでは、チャネルが将来的に伸びることをすぐに言うことができるのです。そして、このアイデアにポジティブな数学的期待を込めて、TSを表示するにはどうしたらいいのか。 そのファイルを添付します。 ファイル: gbpusd1440-som.zip 3346 kb 12345678 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
こんにちは。
テーマの続きです。1989年から2011年までのGBPUSDペアの日足での分析を行いました。同じ手法で、BVSを小さくした（5×5）ため、入力ベクトルの分離が粗くなったが、何も起こらない。
これはACSを学んだ結果です。さらに粗くならないように、クラスターに分けなかった。学習には5800例を用い、入力ベクトルの大きさは同じ40です。
バーの本数を変えて（未来で1本から15本まで）、未来の値動きの確率を分析しました。水平方向には、ニューロンの数、それにヒットしたサンプルの数、そして将来の1～15バーの値動きの確率を、最初は増加するブロック、次に値動きの減少するブロックに移動します。
この表によるグラフ。ここだけ水平のバーで未来へ、垂直で-ニューロン。取引戦略の構築には、紫色で表示されているケースをそのまま採用しました。0.6より大きい確率のモジュロ。
結果トレーニング
次に、OOS期間のデータを学習済みSOMに送り、ニューロン番号を取得します。作戦を適用しています。
OOS期間（2010年初頭から現在に至るまで）。
そして最後に、確率が最も高いセルの例に対応する平均入力ベクトルを構築しています。
また、ご要望があれば、全データの入ったファイルを掲載することも可能です。
私がテストしたすべてのツールで、予測可能性が観察されました。
素晴らしい、素晴らしいとさえ言えるでしょう。- とか、カジノとか、ランダムとか...。
さて、もし差し支えなければ、そしてニューラルネットワークの技術内で可能であれば、取引予測の 時間制限（何本先のバーか）を使わずに予測してみてください。グリッドと同じ予測能力が持続するのかどうか、非常に気になるところです。
素晴らしい、素晴らしいとさえ言えるでしょう。- カジノとか、ランダムとか......。
さて、もし差し支えなければ、そしてニューラルネットワーク技術の中で可能であれば、時間制限のある取引予測（何本先のバーか）を使わずに予測をしてみてください。グリッドが同じ予測能力を保持するのかどうか、とても気になります。
アルゴリズムに誤解があるのでは？自己組織化マップは予測しない......。多次元の事例空間を、類似した事例が集中するコンパクトな領域に分割する。ニューラルネットは未来のことを知らない。(ただし、ACSの学習に未来のデータを与えて、利益が最大になるクラスタに注目し、そのような利益が出る状況に先行する入力ベクトルを学習することもある）。次に、表を作成し、ニューラルネットワークでグループ化されたケースの将来の価格行動の平均を見ます。
また、タイムラインなしでどうやって予測を立てるのでしょうか？私たちは未来を予測しますが、無限大を予測することはできません。
私の理解では、表は事実に基づいているので、時間制限がない場合、別の方法で表を作ることを考えなければなりません。
はい、もちろんです。テイクプロフィットの達成度を予測することもできますが、やはりある程度は時間制限を設ける必要があります。
また、n本のバーで価格が高くなるか低くなるかの確率ではなく、n本のバーの未決済取引の期間が与えられた場合の、取引による平均利益を見ることができます。そして、これらすべては、すでにある例のSCPセルへの分解で見ることができます。
この手法で他に何が予測できるのか、アイデアを聞かせてほしい。
アルゴリズムに誤解があるのでは？自己組織化マップは予測しない...。多次元の事例空間を、類似した事例が集中するコンパクトな領域に分割するものである。ニューラルネットワークは、未来に何が起こるかわからない。
自己組織化地図の仕組みは理解しています（どうやら、なぜ質問したのか理解されていないようですが、そうでなければ自画自賛と非難されかねないので、説明は省略します）。カード（が予言すること）の話ではなく、TC全般の話です。そして、TCは、誰が何を言おうと、まさに予知に従事しているのです。
また、タイムラインもないのにどうやって予測するのでしょうか？私たちは未来を予測しますが、無限大を 予測することはできません。
うっそー。この掲示板でつぶやかれている全TCの99％のパーセンテージは、予測のための時間軸を持っていません。私には（そしてあなたにも）不思議に思えるが、それは真実なのだ。典型的な例：2波または1波で取引し、クロスでエントリー（エントリーしても出口がいつになるかわからない、もしかしたら一生わからない）、反対のシグナルでエグジット/エントリーする。
この掲示板に、太字の意味を理解してくれる人がいてよかったです。
この方法で他に何が予測できるのか、アイデアをお聞かせください。
結局、予測できているのか？:)
ある時間間隔で価格がある範囲にとどまる（あるいは逆に範囲から離れる）確率（一般に「予測」という言葉は好きではなく、特に「確率」という言葉と組み合わせて使う）を予測することができ、それによってもお金を稼ぐことができます。
--- ウイ。このフォーラムでつぶやかれている全TCの99％のパーセンテージは、予測のための時間枠を持っていません。私には（そしてあなたにも）不思議に思えるのですが、そうなのです。典型的な例：2波または1波で取引し、クロスでエントリー（エントリーするが、いつエグジットするか分からない、もしかしたら一生ないかもしれない）、反対のシグナルでエグジット/エントリーする。
はい、それはわかりました。入力と出力の両方が指標によって生成されるTSと比較すると、NSに入力を与え、ニューロン番号を取得し、ポジションを入力し、NSが別のニューロン番号で終了するのを待つ、ということができる。戦略テスタの 入力ニューロン、出力ニューロンの数を選択する。そのためには、もちろんExpert Advisorを作成してテストする必要があります。でも、このやり方が通用するかどうか、まず考えたいですね...。私の考えでは、私たちは本質的に、ある状態から別の状態へのシステムの遷移を扱っているのだと思います。システムの状態は、コンパクトクラス（SCSセル）に属するものとして形式化されている。理論的には、状態xから状態yへの遷移が高い確率で利益を与えるような状況があり得る。でも、今のところ空想に過ぎないのですが )いかがでしょうか？
--- ある時間間隔で価格があるレンジにとどまる（あるいは逆にそこから出る）確率（一般に「予測」という言葉は好きではなく、特に「確率」という言葉との組み合わせは好きです）を予測することができ、それによってもお金を稼ぐことができます。
もちろん、得られたデータ群を分析した結果に基づいて、確率的に予測するのですが......。）確実なことは何も言えません。常に例外は存在します。データファイルを置くと、セル番号があり、OOS期間がグレーアウトしている。また、自分で予知してトレーニング期間中にエクセルで作戦を立て、OOSで確認するようにしてもよいでしょう。例えば、将来的に価格がどのような最大値、最小値になるかを（バーで）分析しますが、ここでは、チャネルが将来的に伸びることをすぐに言うことができるのです。そして、このアイデアにポジティブな数学的期待を込めて、TSを表示するにはどうしたらいいのか。
そのファイルを添付します。