トレーディングにおけるニューラルネットワークの活用 - ページ 12 1...5678910111213141516171819...40 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2013.01.30 09:00 #111 grell:要するに、早い話、まだやることがたくさんあるんです。 鋸、修羅、鋸、彼女は黄金だ! СанСаныч Фоменко 2013.01.30 09:00 #112 grell:要するに、早い話、まだやることがあるんです。 鋸、修羅、鋸、彼女は黄金だ! Дмитрий 2013.01.30 09:02 #113 faa1947: 鋸、修羅、鋸、彼女は黄金だ! あ、そうそう!確かにちょっとアナニーに見える時もありますが、ノコギリで切ってます。 Дмитрий 2013.01.30 10:58 #114 クローズド・トランザクション チケット オープン時間 タイプ サイズ アイテム価格 S/L T/P クローズ時間 価格 手数料 税金 スワップ利益 6598986 2013.01.27 22:15 買い 0.01 eurusd 1.34564 0.00000 0.00000 2013.01.28 06:00 1.34555 0.00 0.00 0.00 -0.09 6599063 2013.01.28 00:00 買い 0.01 EURUSD 1.34657 0.00000 0.00000 2013.01.28 08:00 1.34316 0.00 0.00 0.00 -3.41 6599082 2013.01.28 01:00 買い 0.01 EURUSD 1.34604 0.00000 0.00000 2013.01.28 09:00 1.34443 0.00 0.00 0.00 -1.61 6599116 2013.01.28 02:00 買い 0.01 eurusd 1.34548 0.00000 0.00000 2013.01.28 10:00 1.34554 0.00 0.00 0.06 6599176 2013.01.28 04:00 買い 0.01 eurusd 1.34529 0.00000 0.00000 2013.01.28 12:00 1.34366 0.00 0.00 0.00 -1.63 6599217 2013.01.28 05:00 買い 0.01 EURUSD 1.34601 0.00000 0.00000 2013.01.28 13:00 1.34393 0.00 0.00 0.00 -2.08 6599412 2013.01.28 07:00 買い 0.01 eurusd 1.34467 0.00000 0.00000 2013.01.28 17:09 1.34509 0.00 0.00 0.42 6600763 2013.01.28 15:00 売り 0.01 eurusd 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もう少し具体的に教えてください。誤差逆伝播がある場合とない場合、教師がいる場合といない場合、どのようなネットワーク...?結論を出し、同じ過ちを繰り返さないために必要だと思うことは何でも...。ありがとうございます。 MLPネットワークタイプ、プリミティブ学習、ランダムウェイトとランダムステップを取る。例えば、サンプル0.434で利益があった場合、ランダムウェイト(-0.13)、ランダムステップ(0.1)を取る。ランダムな方向に最初のステップを踏み、それをプラス(0.03)とすると、利益は減少し、ステップを2で割って反対方向(-0.18)、利益は増加し、ステップを2で割って同じ方向(-0.205)、といった具合に進むのです。しかし、非常に遅くて効率が悪い。今のところ、そういうことですね。 Дмитрий 2013.01.30 12:51 #119 ネットワークは価格を予測するのではなく、利益の出るエントリーを探します。 __kamil 2013.01.30 13:00 #120 異なるパラメータ(層数、ニューロン数、アンサンブル学習とも呼ばれる)を持つ1000個のネットワークを使って、異なる指標やデータで学習・テストを行い、平均化することで予測誤差を小さくすることができました。学習アルゴリズムは、BP、遺伝的アルゴリズムです。 結果は非常に悪かったので、予測モデルはできるだけシンプルであるべきだと考えました。結論 - ルールセット+遺伝的アルゴリズム+アンサンブルを使用する。 1...5678910111213141516171819...40 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? 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要するに、早い話、まだやることがたくさんあるんです。
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鋸、修羅、鋸、彼女は黄金だ!
あ、そうそう!確かにちょっとアナニーに見える時もありますが、ノコギリで切ってます。
チケット オープン時間 タイプ サイズ アイテム価格 S/L T/P クローズ時間 価格 手数料 税金 スワップ利益
6598986 2013.01.27 22:15 買い 0.01 eurusd 1.34564 0.00000 0.00000 2013.01.28 06:00 1.34555 0.00 0.00 0.00 -0.09
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6603422 2013.01.29 16:00 sell 0.01 eurusd 1.34757 0.00000 0.00000 2013.01.30 00:00 1.34888 0.00 0.00 -0.01 -1.31
6603696 2013.01.29 17:00 買い 0.01 eurusd 1.34842 0.00000 0.00000 2013.01.30 01:00 1.34872 0.00 0.00 -0.02 0.30
6603906 2013.01.29 19:00 sell 0.01 eurusd 1.34817 0.00000 0.00000 2013.01.30 03:00 1.34943 0.00 0.00 -0.01 -1.26
6605292 2013.01.29 22:15 買い 0.01 eurusd 1.34902 0.00000 0.00000 2013.01.30 06:00 1.34872 0.00 0.00 -0.02 -0.30
6605895 2013.01.29 23:00 買い 0.01 EURUSD 1.34884 0.00000 0.00000 2013.01.30 07:00 1.34898 0.00 0.00 -0.02 0.14
0.00 0.00 -0.18 -36.99
クローズドP/L:-37.17
オープントレード
チケット オープン時間 タイプ サイズ アイテム価格 S / L T / P 価格 手数料 税金 スワップ利益
6608678 2013.01.30 04:00 買い 0.01 ユーラスド 1.34901 0.00000 0.00000 1.35434 0.00 0.00 0.00 5.33
6609644 2013.01.30 05:00 買い 0.01 ユーロスド 1.34891 0.00000 0.00000 1.35434 0.00 0.00 0.00 5.43
6609776 2013.01.30 06:00 買い 0.01 ユーロスド 1.34890 0.00000 0.00000 1.35434 0.00 0.00 0.00 5.44
6610623 2013.01.30 08:00 買い 0.01 ユーロスド 1.35131 0.00000 0.00000 1.35434 0.00 0.00 0.00 3.03
6610769 2013.01.30 09:00 買い 0.01 ユーロスド 1.35064 0.00000 0.00000 1.35434 0.00 0.00 0.00 3.70
6610990 2013.01.30 10:00 買い 0.01 ユーロスド 1.35314 0.00000 0.00000 1.35434 0.00 0.00 0.00 1.20
6611218 2013.01.30 11:00 買い 0.01 ユーラスド 1.35568 0.00000 0.00000 1.35434 0.00 0.00 0.00 -1.34
0.00 0.00 0.00 22.79
フローティングP/L:22.79
NSをトレードに使って大損した。理由-NSの再教育を行うため。
詳しく教えてください。どのようなネットワークで、誤差の逆伝播があるのかないのか、教師がいるのかいないのか...。?
結論を出し、同じ過ちを繰り返さないために必要だと思うことは何でも...。
ありがとうございます。
NSをトレードで使うときは、大損をしました。理由は、NSのオーバートレーニングです。
その理由は様々ですが、冗長化されたネットワークです。
もう少し具体的に教えてください。誤差逆伝播がある場合とない場合、教師がいる場合といない場合、どのようなネットワーク...?
結論を出し、同じ過ちを繰り返さないために必要だと思うことは何でも...。
ありがとうございます。
MLPネットワークタイプ、プリミティブ学習、ランダムウェイトとランダムステップを取る。例えば、サンプル0.434で利益があった場合、ランダムウェイト(-0.13)、ランダムステップ(0.1)を取る。ランダムな方向に最初のステップを踏み、それをプラス(0.03)とすると、利益は減少し、ステップを2で割って反対方向(-0.18)、利益は増加し、ステップを2で割って同じ方向(-0.205)、といった具合に進むのです。しかし、非常に遅くて効率が悪い。今のところ、そういうことですね。
異なるパラメータ(層数、ニューロン数、アンサンブル学習とも呼ばれる)を持つ1000個のネットワークを使って、異なる指標やデータで学習・テストを行い、平均化することで予測誤差を小さくすることができました。学習アルゴリズムは、BP、遺伝的アルゴリズムです。 結果は非常に悪かったので、予測モデルはできるだけシンプルであるべきだと考えました。結論 - ルールセット+遺伝的アルゴリズム+アンサンブルを使用する。