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 540 1...533534535536537538539540541542543544545546547...3399 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2017.12.05 07:27 #5391 Dr.トレーダーLSTMニューロンについて理解しやすい記述に出会ったので、それをテストするためにちょっとしたコードを書きました。記事 -http://datareview.info/article/znakomstvo-s-arhitekturoy-lstm-setey/このコードでは、M5のユーロドルを100本取り、バーの増分値をカウントし、lstmニューロンは最後に判明した増分値に基づいて次の増分値を予測するよう学習します。 複雑な解析方程式を使わずに、離散的なlbfgs最適化によってニューロンの重みをフィットさせたので、もっとひどいですが、簡単なテストには使えるでしょう。予測値（R2）は0を少し上回る程度となり、非常に低いが、それでも無作為に推測するよりはましであることがわかった。lstmニューロンは指標や増分の配列ではなく、たった1つの値から次の値を予測し、それがすべてのバーで繰り返されることを考慮すると、一般的に非常にシンプルであり、結果は私が予想していたよりも良いものでした。しかし、何千本もの棒グラフを撮影すると、R2スコアが0以下になることが判明しました。また、このようなモデルの結果は、新しいデータではFXでかなり悪化するようで、クロスバリデーションで何か自転車を発明しないと、こんな単純な形では儲からないでしょう。あとは、これらのニューロンからどうにかしてネットワークを構成する必要があるのですが、記事には書かれていませんでした。写真から判断すると、前のバーを予測しています。それとも、私が何か理解していないのでしょうか？ Aleksey Terentev 2017.12.05 10:37 #5392 マキシム・ドミトリエフスキー このネットが何かに役立つということはまだ実感していないのですが :)いつも一緒に燃えている友人がいて、kerasを学び、旬の利益で簡単なワークシリーズを取り、ほぼ1日ネットを鍛え、そして悪態をついているのです。 彼がどのようにモデルを作っているのかは知らない。私のモデルは、100エポックから学習するのに1〜3分かかります。 PS.また、エポック20～40でモデルの収束を止めることができるため、学習時間の短縮が可能です。 Aleksey Terentev 2017.12.05 14:38 #5393 もし興味があれば、私はgithabに プロジェクトのリポジトリを保持しています。 しばらく更新していなかったので、コードは古いですが、予測の収集、処理、保存の原理や、リカレントネットワークモデルの例などはあります。 Dr. Trader 2017.12.05 14:47 #5394 マキシム・ドミトリエフスキー このネットが何かに役立つということはまだ実感していないのですが :)私の友人で、いつもワクワクしながらkerasを学習し、職場で旬の利益で簡単なシリーズを取り、ほぼ1日くらいでネットを鍛えた人がいます・・・その後、長い間悪態をついていました例えば、デジタルオーディオ（音声、音楽）を再生することも可能です（森林や通常のニューロンでは不可能）。 このようなネットワークは、ニューロンの数が多ければ、成長のグラフを十分に正確に表現できると思いますが、同時に、過剰な栄養補給の可能性もあり、新しいバーでは モデルが役に立たなくなる可能性があります。 サンサニッチ・フォメンコ 写真から判断すると、前のバーを予測しています。それとも、私が理解していないことがあるのでしょうか？Lstmニューロンは、前の値に依存して次の値を予測するが、この場合、目にも見えるほど大きく依存している。1つのニューロンだけでなく、そのネットワーク全体を使えば、この問題はなくなる。アレクセイ・テレンテフ もし興味があれば、githabに プロジェクトが入ったリポジトリがあります。 長い間更新していなかったので、コードはそこそこ古いのですが、予測の収集、処理、保存の原則や、リカレントモデルの例などが載っています。 ありがとうございます、実行してみます。その前に、mxnetを理解しようとしていたのですが、彼らの例はテキストを扱うもので、時系列を扱うものではなかったので、あまりうまくいきませんでした。 Maxim Dmitrievsky 2017.12.05 15:57 #5395 Dr.トレーダー例えば、デジタルオーディオ信号（音声、音楽）を再生することも可能です（森林や通常のニューロンでは不可能）。 このようなネットワークは、ニューロンの 数が多ければ、成長のグラフを十分に正確に表現できると思いますが、同時に、過剰な栄養補給の可能性もあり、新しいバーでは モデルが役に立たなくなる可能性があります。彼の記事から判断すると、彼もそう思っていたようです。 Maxim Dmitrievsky 2017.12.08 14:03 #5396 線形回帰を 使ったまともなcppライブラリはないのか？ 特徴のチェックとか判別分析とか足場とか...移植できるようなもの :) algibはシンプルすぎる。regression+forestの方が良い Vasily Perepelkin 2017.12.08 17:22 #5397 マキシム・ドミトリエフスキーalglibはシンプルすぎるシンプルなのは悪いこと、複雑なのは悪いこと...。あなたは私の数少ない生徒の一人で、ダンスが下手なように、何か邪魔をしている人です。あなたは、私の数少ない生徒の一人ですが、MLやプログラミングは、本当のトレードとは無縁の道楽だと何度も警告しているのに、臆病で意志薄弱、おまけに貧乏で、トレードは（先進国では法律レベルでは）原則禁止なのです。そして、市場が誰が誰であるかを把握するとき、市場は決してごまかさないし、ごまかされることもない、手遅れになる。10年間の雇用労働の貯蓄は蒸発し、彼らは再び雇用されず、物乞いやガラスのガラクタ集め、一般にホームレスになるしかなくなる。 Maxim Dmitrievsky 2017.12.08 17:51 #5398 ヴァシリー・ペレペルキンとか、シンプルは悪いとか、複雑は悪いとか...。あなたは私の数少ない生徒の一人で、ダンスが下手なように、何か邪魔をしている人です。このようなMLやプログラミングについて、私は何度も警告していますが、それは手探りで本当の取引とは関係なく、人々は臆病で意志が弱く、その上貧しく、一般的に取引を禁じられています（先進国では法制化されているレベルです）。彼らは数式や暗号の後ろに隠れて、目にゴミを投げ込もうとします。そして、市場が誰が誰であるかを把握したとき、市場は決して不正をせず、騙すことはできません。手遅れになって、10年間の雇用労働による貯金は蒸発し、再雇用されず、物乞いやガラスのゴミ集め、一般にホームレスとならなければならなくなるのです。5回も断られたのに まだメールしてくる しつこい女だ Aleksey Terentev 2017.12.08 20:06 #5399 マキシム・ドミトリエフスキー線形回帰を 使ったまともなcppライブラリはないのか？ 特徴のチェックとか判別分析とか足場とか...移植できるようなもの :) algibはシンプルすぎる。回帰＋足場固めが良い https://github.com/Artelnics/OpenNN は、簡単に学べるライブラリです。しかし、現代の技術は多くが欠落しています。回帰は可能だが、足場がない。 https://github.com/Microsoft/CNTK - マルチツール。調査していない。dllのオプションとして。 https://github.com/BVLC/caffe - また、DLLオプションとしてはかなり強力です。 Evgeny Belyaev 2017.12.08 20:18 #5400 ヴァシリー・ペレペルキンとか、シンプルは悪いとか、複雑は悪いとか...。あなたは私の数少ない生徒の一人で、ダンスが下手なように、何か邪魔をしている人です。このようなMLやプログラミングについて、私は何度も警告していますが、それは手探りで本当の取引とは関係なく、人々は臆病で意志が弱く、その上貧しく、一般的に取引を禁じられています（先進国では法制化されているレベルです）。そして、市場が誰が誰であるかを把握するとき、市場は決してごまかさないし、騙されることもない。手遅れになって、10年間の雇用労働の後の貯金は蒸発し、仕事も見つからず、物乞いやガラスのガラクタ集め、一般にホームレスになるしかなくなる。先生、フライングをやめてください。それとも、スパムやフラッディングの先生ですか？ 1...533534535536537538539540541542543544545546547...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
LSTMニューロンについて理解しやすい記述に出会ったので、それをテストするためにちょっとしたコードを書きました。記事 -http://datareview.info/article/znakomstvo-s-arhitekturoy-lstm-setey/
このコードでは、M5のユーロドルを100本取り、バーの増分値をカウントし、lstmニューロンは最後に判明した増分値に基づいて次の増分値を予測するよう学習します。
複雑な解析方程式を使わずに、離散的なlbfgs最適化によってニューロンの重みをフィットさせたので、もっとひどいですが、簡単なテストには使えるでしょう。
予測値（R2）は0を少し上回る程度となり、非常に低いが、それでも無作為に推測するよりはましであることがわかった。lstmニューロンは指標や増分の配列ではなく、たった1つの値から次の値を予測し、それがすべてのバーで繰り返されることを考慮すると、一般的に非常にシンプルであり、結果は私が予想していたよりも良いものでした。しかし、何千本もの棒グラフを撮影すると、R2スコアが0以下になることが判明しました。また、このようなモデルの結果は、新しいデータではFXでかなり悪化するようで、クロスバリデーションで何か自転車を発明しないと、こんな単純な形では儲からないでしょう。
あとは、これらのニューロンからどうにかしてネットワークを構成する必要があるのですが、記事には書かれていませんでした。
写真から判断すると、前のバーを予測しています。それとも、私が何か理解していないのでしょうか？
このネットが何かに役立つということはまだ実感していないのですが :)
いつも一緒に燃えている友人がいて、kerasを学び、旬の利益で簡単なワークシリーズを取り、ほぼ1日ネットを鍛え、そして悪態をついているのです。
PS.また、エポック20～40でモデルの収束を止めることができるため、学習時間の短縮が可能です。
しばらく更新していなかったので、コードは古いですが、予測の収集、処理、保存の原理や、リカレントネットワークモデルの例などはあります。
このネットが何かに役立つということはまだ実感していないのですが :)
私の友人で、いつもワクワクしながらkerasを学習し、職場で旬の利益で簡単なシリーズを取り、ほぼ1日くらいでネットを鍛えた人がいます・・・その後、長い間悪態をついていました
例えば、デジタルオーディオ（音声、音楽）を再生することも可能です（森林や通常のニューロンでは不可能）。
このようなネットワークは、ニューロンの数が多ければ、成長のグラフを十分に正確に表現できると思いますが、同時に、過剰な栄養補給の可能性もあり、新しいバーでは モデルが役に立たなくなる可能性があります。
写真から判断すると、前のバーを予測しています。それとも、私が理解していないことがあるのでしょうか？
Lstmニューロンは、前の値に依存して次の値を予測するが、この場合、目にも見えるほど大きく依存している。1つのニューロンだけでなく、そのネットワーク全体を使えば、この問題はなくなる。
もし興味があれば、githabに プロジェクトが入ったリポジトリがあります。
長い間更新していなかったので、コードはそこそこ古いのですが、予測の収集、処理、保存の原則や、リカレントモデルの例などが載っています。
例えば、デジタルオーディオ信号（音声、音楽）を再生することも可能です（森林や通常のニューロンでは不可能）。
このようなネットワークは、ニューロンの 数が多ければ、成長のグラフを十分に正確に表現できると思いますが、同時に、過剰な栄養補給の可能性もあり、新しいバーでは モデルが役に立たなくなる可能性があります。
彼の記事から判断すると、彼もそう思っていたようです。
線形回帰を 使ったまともなcppライブラリはないのか？ 特徴のチェックとか判別分析とか足場とか...移植できるようなもの :) algibはシンプルすぎる。
regression+forestの方が良い
alglibはシンプルすぎる
シンプルなのは悪いこと、複雑なのは悪いこと...。
あなたは私の数少ない生徒の一人で、ダンスが下手なように、何か邪魔をしている人です。
あなたは、私の数少ない生徒の一人ですが、MLやプログラミングは、本当のトレードとは無縁の道楽だと何度も警告しているのに、臆病で意志薄弱、おまけに貧乏で、トレードは（先進国では法律レベルでは）原則禁止なのです。そして、市場が誰が誰であるかを把握するとき、市場は決してごまかさないし、ごまかされることもない、手遅れになる。10年間の雇用労働の貯蓄は蒸発し、彼らは再び雇用されず、物乞いやガラスのガラクタ集め、一般にホームレスになるしかなくなる。
とか、シンプルは悪いとか、複雑は悪いとか...。
あなたは私の数少ない生徒の一人で、ダンスが下手なように、何か邪魔をしている人です。
このようなMLやプログラミングについて、私は何度も警告していますが、それは手探りで本当の取引とは関係なく、人々は臆病で意志が弱く、その上貧しく、一般的に取引を禁じられています（先進国では法制化されているレベルです）。彼らは数式や暗号の後ろに隠れて、目にゴミを投げ込もうとします。そして、市場が誰が誰であるかを把握したとき、市場は決して不正をせず、騙すことはできません。手遅れになって、10年間の雇用労働による貯金は蒸発し、再雇用されず、物乞いやガラスのゴミ集め、一般にホームレスとならなければならなくなるのです。
5回も断られたのに まだメールしてくる しつこい女だ
線形回帰を 使ったまともなcppライブラリはないのか？ 特徴のチェックとか判別分析とか足場とか...移植できるようなもの :) algibはシンプルすぎる。
回帰＋足場固めが良い
https://github.com/Microsoft/CNTK - マルチツール。調査していない。dllのオプションとして。
https://github.com/BVLC/caffe - また、DLLオプションとしてはかなり強力です。
とか、シンプルは悪いとか、複雑は悪いとか...。
あなたは私の数少ない生徒の一人で、ダンスが下手なように、何か邪魔をしている人です。
このようなMLやプログラミングについて、私は何度も警告していますが、それは手探りで本当の取引とは関係なく、人々は臆病で意志が弱く、その上貧しく、一般的に取引を禁じられています（先進国では法制化されているレベルです）。そして、市場が誰が誰であるかを把握するとき、市場は決してごまかさないし、騙されることもない。手遅れになって、10年間の雇用労働の後の貯金は蒸発し、仕事も見つからず、物乞いやガラスのガラクタ集め、一般にホームレスになるしかなくなる。
先生、フライングをやめてください。それとも、スパムやフラッディングの先生ですか？