トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 2072 1...206520662067206820692070207120722073207420752076207720782079...3399 新しいコメント Evgeniy Chumakov 2020.11.03 12:30 #20711 mytarmailS: よくやった！ よくやった... しかし、何の役に立つのか、ニューラルネットワークを使ったわけではなく、歴史の中で一番似ているところを探したところ、再現性は半々、もちろん一致するときのシリーズもあります。20分と60分の100ポイントの値動きが同じかどうかが問題なのです。 また、類似した期間を検索する際に、時系列 ラインだけでなく、イベントの変種を含む2つのラインを使用すると、より精度が高くなるようです。 Aleksey Vyazmikin 2020.11.03 12:32 #20712 Evgeniy Chumakov： そこで気になるのが、20分と60分では100pipsの値動きは同じなのか、違うのか、ということです。 私のモデルでは、ZZセグメントの形成速度が意思決定に強く影響します。 Evgeniy Chumakov 2020.11.03 12:32 #20713 Aleksey Vyazmikin： ロングショルダーとショートショルダーはどのように定義するのですか？ ポイント数で前作を上回ればロング。 Aleksey Vyazmikin 2020.11.03 12:36 #20714 Evgeniy Chumakov： 前回よりもpips単位で多い場合はロングです。 了解です、ありがとうございます。だから、戦略上、この長さのストップを考えなければならないのですが...。 Evgeniy Chumakov 2020.11.03 12:40 #20715 Aleksey Vyazmikin： 了解です、ありがとうございます。だから、戦略上、この長さのストップを考慮する必要がある...。 条件：新しい膝が形成された、予測＝「ロング」、最後の極端な値の後にストップを置き、前の極端な値のポイントでそれを取る。(買い方最大、売り方最小） mytarmailS 2020.11.03 12:58 #20716 エフゲニー・チュマコフ何のために？ 何が間違っている可能性があるのか、あなたに言いました ;) エフゲニー・チュマコフニューラルネットワークは使わず、最も似ている部分を検索した結果、50/50の再現性 もしニューラルネットワークを使っていたら、まったく何も見つからなかったでしょうし、全体がスムーズになり、経験と洞察力を得ることができたはずです Evgeniy Chumakov： では、20分で100ポイントの値動きをするのと、60分で100ポイントの値動きをするのと、どちらが同じなのかが問題なのです すべては相対的なものであり、まずパターンとボラティリティを比較する必要があります。 エフゲニー・チュマコフ時系列線だけでなく、事象が異なる2つの線を用いて類似期間を検索すると、精度が高くなる。 まあ、上で条件（時間）をつけるとパターンが全く見つからなくなると自分で書いているだけなんですけどね。公理：パターンの条件が多いほど、履歴に残らない! 機械学習では「次元の呪い」と呼ばれています。 Rorschach 2020.11.03 13:11 #20717 アレクセイ・ヴャジミキン 10000回の繰り返し期待値＝0とすると、最大偏差は＋18000となる。結果は28280、本当のパターンのようですね。 最悪の場合、2300回取引した時点で利益が出始めることになります。 計算だけして4skoを閾値とすると、7345トレードの場合4sko=16120。 Aleksey Vyazmikin 2020.11.03 14:42 #20718 Aleksey Vyazmikin： うっ、腹が立つ - テスターで異なる期間に実行された場合、同じ瞬間に異なる指標を与える標準配信から識別 - 彼らがどのようにカウントされるかわかりませんが、機械学習にとってそれらは危険です! これはiAD()も含みます。おそらくこれらのタイプの指標は 履歴全体からの蓄積を使用しますが、ご存知のようにテスターでは履歴全体は存在しません。代替案として、四半期に一度インジケータをクリーニングするようにアルゴリズムを修正すれば、学習することができます。これらの指標でモデルが失敗するのは興味深いことで、何か気に入っているのでしょう...。 Aleksey Vyazmikin 2020.11.03 14:43 #20719 Evgeniy Chumakov： 一定のステップでジグザグに取った。 条件：新しいニーが形成された、予測＝「ロング」、最後の極値で停止、同じ極値で前の極値のポイントで取る。(買い方最大、売り方最小） なぜ最後の極限でポイントを取るのか？ 修正は50％だったかもしれない、つまり前の間隔から100％程度でストップを取るべきだということだ。 Aleksey Vyazmikin 2020.11.03 14:44 #20720 ロールシャッハ： 10000回の繰り返し期待値=0とすると、最大偏差は+-18000となる。結果は28280、本当にパターン化されているようですね。最悪の場合、2300回取引した時点で利益が出始めることになります。計算だけして4skoを閾値とすると、7345トレードの場合4sko=16120。 これは面白い計算ですね。だから、戦略を練ることはできても、それをどう教えるかが大きなポイントになるわけで...。 1...206520662067206820692070207120722073207420752076207720782079...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 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
よくやった！ よくやった...
しかし、何の役に立つのか、ニューラルネットワークを使ったわけではなく、歴史の中で一番似ているところを探したところ、再現性は半々、もちろん一致するときのシリーズもあります。20分と60分の100ポイントの値動きが同じかどうかが問題なのです。
また、類似した期間を検索する際に、時系列 ラインだけでなく、イベントの変種を含む2つのラインを使用すると、より精度が高くなるようです。
そこで気になるのが、20分と60分では100pipsの値動きは同じなのか、違うのか、ということです。
私のモデルでは、ZZセグメントの形成速度が意思決定に強く影響します。
ロングショルダーとショートショルダーはどのように定義するのですか？
ポイント数で前作を上回ればロング。
前回よりもpips単位で多い場合はロングです。了解です、ありがとうございます。だから、戦略上、この長さのストップを考えなければならないのですが...。
了解です、ありがとうございます。だから、戦略上、この長さのストップを考慮する必要がある...。
条件：新しい膝が形成された、予測＝「ロング」、最後の極端な値の後にストップを置き、前の極端な値のポイントでそれを取る。(買い方最大、売り方最小）
何のために？
何が間違っている可能性があるのか、あなたに言いました ;)
ニューラルネットワークは使わず、最も似ている部分を検索した結果、50/50の再現性
もしニューラルネットワークを使っていたら、まったく何も見つからなかったでしょうし、全体がスムーズになり、経験と洞察力を得ることができたはずです
では、20分で100ポイントの値動きをするのと、60分で100ポイントの値動きをするのと、どちらが同じなのかが問題なのです
すべては相対的なものであり、まずパターンとボラティリティを比較する必要があります。
時系列線だけでなく、事象が異なる2つの線を用いて類似期間を検索すると、精度が高くなる。
まあ、上で条件（時間）をつけるとパターンが全く見つからなくなると自分で書いているだけなんですけどね。公理：パターンの条件が多いほど、履歴に残らない!
機械学習では「次元の呪い」と呼ばれています。
10000回の繰り返し期待値＝0とすると、最大偏差は＋18000となる。結果は28280、本当のパターンのようですね。
最悪の場合、2300回取引した時点で利益が出始めることになります。
計算だけして4skoを閾値とすると、7345トレードの場合4sko=16120。
うっ、腹が立つ - テスターで異なる期間に実行された場合、同じ瞬間に異なる指標を与える標準配信から識別 - 彼らがどのようにカウントされるかわかりませんが、機械学習にとってそれらは危険です!
これはiAD()も含みます。おそらくこれらのタイプの指標は 履歴全体からの蓄積を使用しますが、ご存知のようにテスターでは履歴全体は存在しません。代替案として、四半期に一度インジケータをクリーニングするようにアルゴリズムを修正すれば、学習することができます。これらの指標でモデルが失敗するのは興味深いことで、何か気に入っているのでしょう...。
一定のステップでジグザグに取った。 条件：新しいニーが形成された、予測＝「ロング」、最後の極値で停止、同じ極値で前の極値のポイントで取る。(買い方最大、売り方最小）
なぜ最後の極限でポイントを取るのか？ 修正は50％だったかもしれない、つまり前の間隔から100％程度でストップを取るべきだということだ。
10000回の繰り返し期待値=0とすると、最大偏差は+-18000となる。結果は28280、本当にパターン化されているようですね。
最悪の場合、2300回取引した時点で利益が出始めることになります。
計算だけして4skoを閾値とすると、7345トレードの場合4sko=16120。
これは面白い計算ですね。だから、戦略を練ることはできても、それをどう教えるかが大きなポイントになるわけで...。