SOM：調理法 - ページ 7

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100％主張しないが、OOSの梅に予備的にしながら、彼のバージョンを作った - まだ最初のテスト。

その中で、いくつかの疑問があります。

1.脱落者の数が一桁以上違うんだけど、これって良くないと思うんだよね。どうすればいいのか、考えはあるのですが、100％ではありません。どなたかご提案いただけないでしょうか。

2.トピックスターターへ

OOSで陽性反応が出るのは、どのような機器ですか？TFのD1は多く、多かれ少なかれ質の高い統計を取るには、せいぜいH4が必要です。感じたいことがあれば、個人的なメッセージで私に石鹸箱を投函してください。まだ市場に出せる状態ではないので、あくまで個人で使う分には。

Expert AdvisorはDLLを使用します -- 2つの方法があります -- オンラインDLLのウィルスをチェックするか、それをコンパイルするか、選択できます。

 

--- 1.脱落者の数が一桁以上違うのは、良くないと思うんです。どうすればいいのか、考えはあるのですが、100％ではありません。誰か提案してくれないかな。

ドロップアウトの意味がわからないし、何との齟齬があるのかわからない。エクセルで？

--- 2.トピックスターター

OOSで陽性反応が出るのは、どのような機器ですか？TFのD1は多く、多かれ少なかれ質の高い統計を取るには、せいぜいH4が必要です。感じたいことがあれば、個人的なメッセージで私に石鹸箱を投函してください。今はまだ市場に出す準備ができていないので、あくまで個人的な利用を目的としています。

Expert Advisorはどのような戦略で導入されたのでしょうか？指定された本数のバーを 購入し、保管しているか？

D1でいい結果が出た。H4ではテストしていませんし、H1では確認に時間がかかりますが、値動きの確率は50％と大差ないのが実情です。おそらく、私のオリジナルの戦略は、大きなTFに最も適しているのでしょう。

私は石鹸を投げ、見て、私のExpert Advisor（DLLバインディングを持つ私のExpert Advisorのテンプレートは、有料のプログラマによって書かれています）と比較します。

 
言い忘れましたが、GBPUSD D1、EURUSD H1 の2つのDLLがあります。これらの楽器の結果を比較することができますね。同じデータでも、各グリッドで少しずつ学習が異なり、完全に一致することはないことは明らかです。
 
alexeymosc:

ドロップダウンの意味がわからないし、何との齟齬があるのかわからない。Excelで？

私のミスです。

フォールアウトとは、特定のニューロンのクラスタにヒットした入力パターンの数である。専門用語は私のものです :) その場で作りました。

異なるニューロンで、例えば一方は15回、もう一方は400回というように、落下回数が異なるのはおかしいと思います。そういうことなんです。

これからは、それを考慮したトレーニングを心がけたいですね。

Expert Advisorを実装するためにどのような戦略をとりましたか？購入し、所定の本数を保有していること？

いや、マーケットでずっと。実はそうなんです、戦略を練る必要があるんです。

この戦略で、D1でいい結果を出すことができました。H4ではテストしていませんし、H1ではもっと時間が必要ですが、値動きの確率は50％と大差ないのが実情です。おそらく、私のオリジナルの戦略は、大きなTFに最も適しているのでしょう。

ふむ、計算してみた。グリッドの最小要件は約1000入力、つまり約4年が捨てられ、統計のための7年のOOSが残りますが、確認する必要があります。

じゃあ、早くても明日にはアップロードしますよ。Expert Advisorのトレーニング設定もDLから外したいのですが。
 

なるほど、そうだったのか。

10年分のクロックバー、つまり6万件強の例でネットワークを学習させた。

ここでは、1ニューロン（100ニューロン）あたりの例数分布を示し、X軸はニューロン数、Y軸は例数である。

ローソク足の情報をSOMに学習させたところ、非常に偏った分布になったことがあります（ローソク足4本分の価格をすべて考慮）。どうやらローソク足のパターンには、他のパターンよりずっと多いものがあるようです。マップには、大きな頂点を持つ明らかなクラスターと、症例の少ない他のすべてのニューロンを示した。

---うーん、計算した。グリッドの最小要件は約1000入力ですから、約4年分を捨てて、7年分のOOSを残して統計を取っていることになりますね、確認してみないと。

どうやって計算したんですか？IMHOは、入力ベクトルの大きさからして、やりすぎだと思います。

 
alexeymosc:

どのように計算したのですか？IMHOでは、入力ベクトルの大きさからオーバーシュートが発生しています。

またまたすみません。ドロップアウト値が少なくとも統計的に有意となる最小の入力パターン数である。
 
そうですね。入力ベクトルのグループ間の違いを捉え、統計的に有意な結果を得るためには、ニューロンの数と学習用の例数のバランスをとる必要がありますね。また、ユニークな例を得るためには、入力ベクトルの大きさも重要である。つまり、入力ベクトルは十分な大きさが必要である。
 

2004年から現在までのユーロバックスダイアリー。

当期純利益4252.44利益合計50715.58全損-46463.14
収益性1.09期待されるペイオフ5.49

絶対値ドローダウン2414.46最大ドローダウン8513.18 (15.00%)相対的ドローダウン15.00% (8513.18)

総取引高774ショートポジション(勝率)181 (44.20%)ロングポジション(勝率)593 (57.00%)

利益を得た取引(全体の割合)418 (54.01%)損失取引(全体に占める割合)356 (45.99%)
最大儲け話1060.20負の取引-576.40
平均値得な話121.33負け組み-130.51
最大数れんしょう17 (1227.10)継続的損失（ロス）11 (-2390.10)
最大継続勝ち越し2411.60 (12)連続損失（損失数）-2573.20 (10)
平均値連勝4継続的な損失3



 
大丈夫です。戦略とは？バーの数 で（時間で）取引が成立しているのか、それとも別の何かで成立しているのか？
 
TheXpert:

2004年から現在までのユーロバックス日記レポートです。

レポート（ヘッダー）の全文を見ることはできますか？下部を切り落とした状態です。

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