パターンを探す - ページ 6 12345678910111213...306 新しいコメント Vitaliy Maznev 2020.02.14 22:23 #51 Aleksei Stepanenko: Vitaly 大まかな質問です。 完全に儲かるEAを作ることも、同じように手動でトレードすることも不可能です。 誰もが憧れる理想のEAでは、負けトレードが発生してしまうのです。しかし、総利益は総損失より大きく、この条件はいつでも満たせるはずです。 今はパターンを見つけるのに十分な履歴があるので、自己訓練用のロボットを作る意味はないと思います。もう一つは、Expert Advisorは、市場のさまざまな部分で動作するようにいくつかの戦略を持っている必要があります。そのため、価格が時々刻々と変化するため、戦略を切り替えるためには、そのような時期を認識する仕組みが必要なのです。 そして、常に自己学習することは、歴史の中の小さな部分にパラメータを当てはめるような臭いがします。現実には悲惨な結果で。個人的な意見であり、客観性を主張するものではありません。 実は、アレクセイ、近年、デジタル技術が大きく飛躍しているんだ。必要なリソースを適用すれば、完全に収益性の高いExpert Advisorを作成することは不可能なことではありません。何十億ものパターンのデータベースを含む多数のモジュールに接続され、相場に影響を与えるような日常のニュースの詳細を含む正式なイベントの公開と継続的な双方向通信を行っているAIを想像してみてください。つまり、『ターミネーター』（あるいはGoogle）のようなミニ・スカイネットのようなもので、パターン化された一連のイベントに基づいてリアルタイムに反応を決定する......といったところでしょうか。 これらはすべて不可能なことではなく、さらに、同様のデジタル開発やAIに関する情報をスクロールしていくと、ここで考えていること以上のことがすでに実装されています。 しかし、このような自動化されたシステムを作ることで、誰が利益を得るのかという問題もあります。結局のところ、現在の構造の最終的な受益者にとって最もメリットがないことは確かです。これが実施されると、取引所の意味が全くなくなってしまう。難しい問題で、詳しく説明する意味がない。 しかし、主に、私の質問に対しての回答をいただきました。ありがとうございます。 追伸：私見ですが、既存のオートマトンでは、まさに表現されたように、いろいろなことをカバーしきれないと思います。そして、人間は精神や神経系が、しばしば自分自身に対して働くことがあります。その点、ロボットは理想的には人間に取って代わることができますが、今のままでは無理です。ここでも、この分野の目標に基づき、このようなAIを外部の人間が利用できるようになれば、システム全体の崩壊が約束される。 Aleksei Stepanenko 2020.02.14 22:36 #52 EURUSDの履歴上の有用な波の動きの大きさの統計、4桁の引用符のピップ数（必要に応じて10倍）で表示されます。 何が便利な動きなのかを示す図が前ページに あります。 同じデータを確率論的に表現したもの。 どういう意味ですか？ 各波の価格は、それ以上通過することはありません。 90％の確率で-120pips。 - 60pipsが70％の確率。 - 50%の確率で35pips。 Vitaliy Maznev 2020.02.14 22:38 #53 Aleksei Stepanenko: EURUSDの履歴上の有用な波の動きの大きさを、4桁の引用符のpipsで表した統計です。(必要なら10倍してください) 前ページの便利な動きを示す写真。 どういう意味ですか？ 波瀾万丈 90％のケースで-120pips。 - 60pipsが70％の確率。 - 50%の確率で35pips。 その結果、最も生産的で正しい選択肢は、スプレッドが最小の口座でのスキャルピングであることが判明しました。 Aleksei Stepanenko 2020.02.14 22:43 #54 Vitaliy Maznev: 多くのモジュールと連携しているAIを想像してみてください。 そんなロボットはないと思うんです。AIの問題点は、その重み付け係数の多さです。3つ、5つ、10個のパラメータでは、長いストーリーに適応できないのです。何百人もできる。そして、履歴上ではスムーズに上向きほぼ一直線に預金が増えるのですが、実際の取引では惨憺たるものです。 Vitaliy Maznev 2020.02.14 22:43 #55 アレクセイ、そのようなデータを計算するために、どのようなツールを使っているのでしょうか？ Aleksei Stepanenko 2020.02.14 22:47 #56 Vitaliy Maznev: その結果、最も生産的で正しい選択肢は、スプレッドが最小の口座でのスキャルピングであることが判明しました。 よく見てください。18％の確率で、価格は10ピップス以上通過せず、切り返します。つまり、より多くの動きを期待すると、5回に1回の割合で損失が発生することになります。 Vitaliy Maznev 2020.02.14 22:49 #57 Aleksei Stepanenko: そんなロボットはないと思うんです。AIの問題点は、その重み付け要素の多さです。3つ、5つ、10個のパラメータでは、長いストーリーに適応できないのです。何百人もできる。そして履歴上では、ほぼ一直線に均等な上昇の保証金が得られますが、実際の取引では惨憺たるものです。 そして、あらゆる言語のテキストを瞬時に翻訳し、音声に再フォーマットしたり、その逆も可能なGoogleに注目しているだけなのです。また、写真中の文字を読み取ったり、写真中の物体を識別したり、顔や指紋などから100％本人であることを判定することも可能です。同時に、その関連モジュールは、ネットワークにつながるものであれば、ほとんどのものを制御できるのが一般的です。 これらの機能は、すでに絶対的な利益を生む自動販売機のあり方をはるかに超えています。自動販売機なら、データもプロセスもリソースも桁違いに少なくて済みます。Googleのような企業の開発者が望めば、自分たちのモジュールから簡単にそのようなシステムを作ることができるのです。 Vitaliy Maznev 2020.02.14 22:52 #58 Aleksei Stepanenko: いいですか、18%は10pips以上行かずに反転するんですよ。つまり、より大きな動きを期待すれば、5回に1回は損失が発生することになります。 その通りです。しかし、移動履歴の比率は考慮しても、その移動の決定要因は考慮しないのですね。このペアを分析すれば、10ピップスどころか50ピップス取れる瞬間がつかめるかもしれません。また、明確な前提条件がない場合は、ポジションを開かないことがほとんどでしょう。 Aleksei Stepanenko 2020.02.14 22:55 #59 Vitaliy Maznev: アレクセイ、そのようなデータを計算するために、どのようなツールを使っているのでしょうか？ ジグザグタイプのスクリプトを作成。 ヴィタリー・マズネフ そして、Googleに注目するだけなんですね。 これらは異なる要素です。学習のための実データセットと、未来の不確実性。 Vitaliy Maznev 2020.02.14 23:02 #60 Aleksei Stepanenko: ジグザグ型スクリプトを作成。 これらは異なる要素です。実生活と未来の不確実性から学ぶためのデータセットです。 台本を使ってムーブメントの境界を決めてしまった場合の、未来の不確実性とは何でしょうか？これはもう、大きな成果です。正直なところ、あなたの分析には感心しています。そして、現在の対話型システムは、開発者の頭の中より穴が少なくなっています。盲目的な結論は出さないでください。 あなたは開発者です。ただ、すでに達成されたことの規模を評価する。本当に比べてみてください。そして、これらの機能がすでに影を潜めていることに気づくことです。 ただ、必要とされていないだけなのです。 そして、未来は日に日にまぬけになっていく。 12345678910111213...306 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
Vitaly 大まかな質問です。
完全に儲かるEAを作ることも、同じように手動でトレードすることも不可能です。 誰もが憧れる理想のEAでは、負けトレードが発生してしまうのです。しかし、総利益は総損失より大きく、この条件はいつでも満たせるはずです。 今はパターンを見つけるのに十分な履歴があるので、自己訓練用のロボットを作る意味はないと思います。もう一つは、Expert Advisorは、市場のさまざまな部分で動作するようにいくつかの戦略を持っている必要があります。そのため、価格が時々刻々と変化するため、戦略を切り替えるためには、そのような時期を認識する仕組みが必要なのです。
そして、常に自己学習することは、歴史の中の小さな部分にパラメータを当てはめるような臭いがします。現実には悲惨な結果で。個人的な意見であり、客観性を主張するものではありません。
実は、アレクセイ、近年、デジタル技術が大きく飛躍しているんだ。必要なリソースを適用すれば、完全に収益性の高いExpert Advisorを作成することは不可能なことではありません。何十億ものパターンのデータベースを含む多数のモジュールに接続され、相場に影響を与えるような日常のニュースの詳細を含む正式なイベントの公開と継続的な双方向通信を行っているAIを想像してみてください。つまり、『ターミネーター』（あるいはGoogle）のようなミニ・スカイネットのようなもので、パターン化された一連のイベントに基づいてリアルタイムに反応を決定する......といったところでしょうか。
これらはすべて不可能なことではなく、さらに、同様のデジタル開発やAIに関する情報をスクロールしていくと、ここで考えていること以上のことがすでに実装されています。
しかし、このような自動化されたシステムを作ることで、誰が利益を得るのかという問題もあります。結局のところ、現在の構造の最終的な受益者にとって最もメリットがないことは確かです。これが実施されると、取引所の意味が全くなくなってしまう。難しい問題で、詳しく説明する意味がない。
しかし、主に、私の質問に対しての回答をいただきました。ありがとうございます。
追伸：私見ですが、既存のオートマトンでは、まさに表現されたように、いろいろなことをカバーしきれないと思います。そして、人間は精神や神経系が、しばしば自分自身に対して働くことがあります。その点、ロボットは理想的には人間に取って代わることができますが、今のままでは無理です。ここでも、この分野の目標に基づき、このようなAIを外部の人間が利用できるようになれば、システム全体の崩壊が約束される。
EURUSDの履歴上の有用な波の動きの大きさの統計、4桁の引用符のピップ数（必要に応じて10倍）で表示されます。
何が便利な動きなのかを示す図が前ページに あります。
同じデータを確率論的に表現したもの。
どういう意味ですか？
各波の価格は、それ以上通過することはありません。
90％の確率で-120pips。
- 60pipsが70％の確率。
- 50%の確率で35pips。
EURUSDの履歴上の有用な波の動きの大きさを、4桁の引用符のpipsで表した統計です。(必要なら10倍してください)
前ページの便利な動きを示す写真。
どういう意味ですか？
波瀾万丈
90％のケースで-120pips。
- 60pipsが70％の確率。
- 50%の確率で35pips。
その結果、最も生産的で正しい選択肢は、スプレッドが最小の口座でのスキャルピングであることが判明しました。
多くのモジュールと連携しているAIを想像してみてください。
そんなロボットはないと思うんです。AIの問題点は、その重み付け係数の多さです。3つ、5つ、10個のパラメータでは、長いストーリーに適応できないのです。何百人もできる。そして、履歴上ではスムーズに上向きほぼ一直線に預金が増えるのですが、実際の取引では惨憺たるものです。
その結果、最も生産的で正しい選択肢は、スプレッドが最小の口座でのスキャルピングであることが判明しました。
よく見てください。18％の確率で、価格は10ピップス以上通過せず、切り返します。つまり、より多くの動きを期待すると、5回に1回の割合で損失が発生することになります。
そんなロボットはないと思うんです。AIの問題点は、その重み付け要素の多さです。3つ、5つ、10個のパラメータでは、長いストーリーに適応できないのです。何百人もできる。そして履歴上では、ほぼ一直線に均等な上昇の保証金が得られますが、実際の取引では惨憺たるものです。
そして、あらゆる言語のテキストを瞬時に翻訳し、音声に再フォーマットしたり、その逆も可能なGoogleに注目しているだけなのです。また、写真中の文字を読み取ったり、写真中の物体を識別したり、顔や指紋などから100％本人であることを判定することも可能です。同時に、その関連モジュールは、ネットワークにつながるものであれば、ほとんどのものを制御できるのが一般的です。 これらの機能は、すでに絶対的な利益を生む自動販売機のあり方をはるかに超えています。自動販売機なら、データもプロセスもリソースも桁違いに少なくて済みます。Googleのような企業の開発者が望めば、自分たちのモジュールから簡単にそのようなシステムを作ることができるのです。
いいですか、18%は10pips以上行かずに反転するんですよ。つまり、より大きな動きを期待すれば、5回に1回は損失が発生することになります。
その通りです。しかし、移動履歴の比率は考慮しても、その移動の決定要因は考慮しないのですね。このペアを分析すれば、10ピップスどころか50ピップス取れる瞬間がつかめるかもしれません。また、明確な前提条件がない場合は、ポジションを開かないことがほとんどでしょう。
アレクセイ、そのようなデータを計算するために、どのようなツールを使っているのでしょうか？
ジグザグタイプのスクリプトを作成。
そして、Googleに注目するだけなんですね。
これらは異なる要素です。学習のための実データセットと、未来の不確実性。
ジグザグ型スクリプトを作成。
これらは異なる要素です。実生活と未来の不確実性から学ぶためのデータセットです。
台本を使ってムーブメントの境界を決めてしまった場合の、未来の不確実性とは何でしょうか？これはもう、大きな成果です。正直なところ、あなたの分析には感心しています。そして、現在の対話型システムは、開発者の頭の中より穴が少なくなっています。盲目的な結論は出さないでください。 あなたは開発者です。ただ、すでに達成されたことの規模を評価する。本当に比べてみてください。そして、これらの機能がすでに影を潜めていることに気づくことです。 ただ、必要とされていないだけなのです。
そして、未来は日に日にまぬけになっていく。