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 727 1...720721722723724725726727728729730731732733734...3399 新しいコメント Alexander Ivanov 2018.03.04 05:17 #7261 AIボットはどこだ？ Mihail Marchukajtes 2018.03.04 05:39 #7262 今夜は、前処理から始まり、最適化、得られたモデルの評価まで、モデル作成のアルゴリズムのテストと作業を徹夜で行いました。 1ヶ月間の作業の結果、なんとかOOSに乗ることができました。収益性は良くないが、FPは3以上あり、Equityはかなり期待できそうだ...。 最終的にこのようなモデルを得るには、平均3時間以上かかりますが、これはモデルの実行時間を考慮すると、かなり許容範囲内だと思います...。 ここでも、リターンは大きくないが、着実に上昇している。そして、これはあくまでも買うための1モデルであって、売るために作ったわけではありません、あまりニーズがなかったからです。私のトレードに対する考え方を試すには、1つのモデルで十分でした。 .新しいモデルを作ったので、今月はどうなるかな...。 Mihail Marchukajtes 2018.03.04 05:45 #7263 Alexander_K2 です。いや、個人的には、不安定なVRを予測することはありません。そして、少なくとも準定常状態に持っていこうとする試みは、すべて失敗に終わって います。 コメディを終わらせる。 しかし！この件がゴミであることを理解した上で、NSに長く携わっている誰かが、場所を踏みつけるのではなく、人々が他の方法を見つけたという結果をここに書かなければならないだけなのです。 NSでお金を見つけることはできないから、人々の感謝が彼の報酬になる。 金はどこにあるんだ？その答えは、分布の「テール」にある。非マルコビアン・プロセスの「記憶」においてALL.しかも、すぐに「デッドイシューだ！！！」と言われたんですね。 目隠しを外し、不安定な大根の相場ではなく、もっと広い視野で見てください。トレーダーとしての視野を広げる。そこにも、正しいアプローチがあるかもしれない......。 Maxim Dmitrievsky 2018.03.04 07:23 #7264 ミハイル・マルキュカイツ今夜は、前処理から始まり、最適化、得られたモデルの評価まで、モデル作成のアルゴリズムのテストと作業を徹夜で行いました。 1ヶ月間の作業の結果、なんとかOOSに乗ることができました。収益性は良くないが、FPは3以上あり、Equityはかなり期待できそうだ...。 最終的にこのようなモデルを得るには、平均3時間以上かかりますが、これはモデルの実行時間を考慮すると、かなり許容範囲内だと思います...。 ここでも、リターンは大きくないが、着実に上昇している。そして、これはあくまでも買うための1モデルであって、売るために作ったわけではありません、あまりニーズがなかったからです。私のトレードに対する考え方を試すには、1つのモデルで十分でした。 .新しいモデルを作ったので、今月はどうなるかな...。カーバフィッティング Mihail Marchukajtes 2018.03.04 08:13 #7265 ここに販売用のモデルがペン書きされている。これらのモデルのリリースからのテストMUIは、トレーニングの質が高かったものの、有意ではなかったので、このモデルは1.38以上の収量から出てこなかった、2018.01.31のOOS 全体として、両モデルとも取引回数とPFが2以上という点で、当月は好調だったようです。 え...アカウントで見れたらいいんだけどな......。 Dmitriy Skub 2018.03.04 13:32 #7266 ミハイル・マルキュカイツ え...自分のアカウントで見れたらいいんだけどな......。 では、何がそれを防いでいるのか。 Mihail Marchukajtes 2018.03.04 17:25 #7267 ドミトリー・スクーブでは、何がそれを防いでいるのか。どうだろう。今、充電しているから、見てみようか...。 Mihail Marchukajtes 2018.03.04 17:26 #7268 改めて、投げかけられた質問に答えます。下痢だ、瘰癧だ...。 Renat Akhtyamov 2018.03.04 17:48 #7269 ミハイル・マルキュカイツ今夜は、前処理から始まり、最適化、得られたモデルの評価まで、モデル作成のアルゴリズムのテストと作業を徹夜で行いました。 1ヶ月間の作業の結果、なんとかOOSに乗ることができました。収益性は良くないが、FPは3以上あり、Equityはかなり期待できそうだ...。 最終的にこのようなモデルを得るには、平均3時間以上かかりますが、これはモデルの実行時間を考慮すると、かなり許容範囲内だと思います...。 ここでも、リターンは大きくないが、着実に上昇している。そして、これはあくまでも買うための1モデルであって、売るために作ったわけではありません、あまりニーズがなかったからです。私のトレードに対する考え方を試すには、1つのモデルで十分でした。 .さて、新しいモデルもできたし、今月はどうなることやら...。私は理解していない - どのようなタイムフレーム、シンボル？ 下位モデルの方が安定しているように見える //上段は、いかにもフィッティングらしい...。 Mihail Marchukajtes 2018.03.04 18:26 #7270 レナト・アフティアモフどの時代の、どのシンボルなのか？ 下のモデルの方が安定しているように見える //一番上は、フィッティングのように見えますが...。2018.01.31について 一番上の写真は "買い "シグナル用、真ん中の写真は "売り "シグナル用、3番目は両方が作動している状態です。1ヶ月で約70トレードと、トレーニング期間の約2倍とかなり多いですね...。これには驚かされたよ... 得られたパターンを解析しているうちに、最終的に得られたモデルの品質や、反転しているかどうかを検証する方法が見つかりました......。 サンプルが決まったら、それをもとに数種類、通常は4種類のモデルを作ります。そして、多項式の結果（実測値）をRに通し、サンプルに対する各多項式の相互情報量を計算するのです。1つのモデルが2つの多項式であることを念頭に置いて、原則としてそのVIは異なるのですが、ここで面白い事実を発見しました。2つの多項式のGPIの値を足し合わせると、出力エントロピーより大きくなるはずだということがわかった。サンプル間隔や入手したモデルなど、私だけの問題だったのかもしれません。でも、何かあるんですよね。一般に40エントリで、出力には0と1が同数含まれる。つまり、20個ずつなら、出力エントロピーは約0.693147に等しく、ゼロの間にどんな点があろうと変わりはない。 だから、最初の写真では、Buyモデルは、出力に合計VIを持っている、訓練領域では約0.86、Sell 0.65の真ん中に、これは0.69の出力エントロピーをわずかに下回る、このモデルは偶然に得ていることを示す...得ていないかもしれないが、一番上...だった。然うは...正直なところ、ショックです......。 1...720721722723724725726727728729730731732733734...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
今夜は、前処理から始まり、最適化、得られたモデルの評価まで、モデル作成のアルゴリズムのテストと作業を徹夜で行いました。 1ヶ月間の作業の結果、なんとかOOSに乗ることができました。収益性は良くないが、FPは3以上あり、Equityはかなり期待できそうだ...。
最終的にこのようなモデルを得るには、平均3時間以上かかりますが、これはモデルの実行時間を考慮すると、かなり許容範囲内だと思います...。
ここでも、リターンは大きくないが、着実に上昇している。そして、これはあくまでも買うための1モデルであって、売るために作ったわけではありません、あまりニーズがなかったからです。私のトレードに対する考え方を試すには、1つのモデルで十分でした。
.新しいモデルを作ったので、今月はどうなるかな...。
いや、個人的には、不安定なVRを予測することはありません。そして、少なくとも準定常状態に持っていこうとする試みは、すべて失敗に終わって います。
コメディを終わらせる。
しかし！この件がゴミであることを理解した上で、NSに長く携わっている誰かが、場所を踏みつけるのではなく、人々が他の方法を見つけたという結果をここに書かなければならないだけなのです。
NSでお金を見つけることはできないから、人々の感謝が彼の報酬になる。
金はどこにあるんだ？その答えは、分布の「テール」にある。非マルコビアン・プロセスの「記憶」においてALL.しかも、すぐに「デッドイシューだ！！！」と言われたんですね。
目隠しを外し、不安定な大根の相場ではなく、もっと広い視野で見てください。トレーダーとしての視野を広げる。そこにも、正しいアプローチがあるかもしれない......。
今夜は、前処理から始まり、最適化、得られたモデルの評価まで、モデル作成のアルゴリズムのテストと作業を徹夜で行いました。 1ヶ月間の作業の結果、なんとかOOSに乗ることができました。収益性は良くないが、FPは3以上あり、Equityはかなり期待できそうだ...。
最終的にこのようなモデルを得るには、平均3時間以上かかりますが、これはモデルの実行時間を考慮すると、かなり許容範囲内だと思います...。
ここでも、リターンは大きくないが、着実に上昇している。そして、これはあくまでも買うための1モデルであって、売るために作ったわけではありません、あまりニーズがなかったからです。私のトレードに対する考え方を試すには、1つのモデルで十分でした。
.新しいモデルを作ったので、今月はどうなるかな...。
カーバフィッティング
ここに販売用のモデルがペン書きされている。これらのモデルのリリースからのテストMUIは、トレーニングの質が高かったものの、有意ではなかったので、このモデルは1.38以上の収量から出てこなかった、2018.01.31のOOS
全体として、両モデルとも取引回数とPFが2以上という点で、当月は好調だったようです。
え...アカウントで見れたらいいんだけどな......。
ミハイル・マルキュカイツ
え...自分のアカウントで見れたらいいんだけどな......。
では、何がそれを防いでいるのか。
では、何がそれを防いでいるのか。
どうだろう。今、充電しているから、見てみようか...。
今夜は、前処理から始まり、最適化、得られたモデルの評価まで、モデル作成のアルゴリズムのテストと作業を徹夜で行いました。 1ヶ月間の作業の結果、なんとかOOSに乗ることができました。収益性は良くないが、FPは3以上あり、Equityはかなり期待できそうだ...。
最終的にこのようなモデルを得るには、平均3時間以上かかりますが、これはモデルの実行時間を考慮すると、かなり許容範囲内だと思います...。
ここでも、リターンは大きくないが、着実に上昇している。そして、これはあくまでも買うための1モデルであって、売るために作ったわけではありません、あまりニーズがなかったからです。私のトレードに対する考え方を試すには、1つのモデルで十分でした。
.さて、新しいモデルもできたし、今月はどうなることやら...。
私は理解していない - どのようなタイムフレーム、シンボル？
下位モデルの方が安定しているように見える
//上段は、いかにもフィッティングらしい...。
どの時代の、どのシンボルなのか？
下のモデルの方が安定しているように見える
//一番上は、フィッティングのように見えますが...。
2018.01.31について
一番上の写真は "買い "シグナル用、真ん中の写真は "売り "シグナル用、3番目は両方が作動している状態です。1ヶ月で約70トレードと、トレーニング期間の約2倍とかなり多いですね...。これには驚かされたよ...
得られたパターンを解析しているうちに、最終的に得られたモデルの品質や、反転しているかどうかを検証する方法が見つかりました......。
サンプルが決まったら、それをもとに数種類、通常は4種類のモデルを作ります。そして、多項式の結果（実測値）をRに通し、サンプルに対する各多項式の相互情報量を計算するのです。1つのモデルが2つの多項式であることを念頭に置いて、原則としてそのVIは異なるのですが、ここで面白い事実を発見しました。2つの多項式のGPIの値を足し合わせると、出力エントロピーより大きくなるはずだということがわかった。サンプル間隔や入手したモデルなど、私だけの問題だったのかもしれません。でも、何かあるんですよね。一般に40エントリで、出力には0と1が同数含まれる。つまり、20個ずつなら、出力エントロピーは約0.693147に等しく、ゼロの間にどんな点があろうと変わりはない。
だから、最初の写真では、Buyモデルは、出力に合計VIを持っている、訓練領域では約0.86、Sell 0.65の真ん中に、これは0.69の出力エントロピーをわずかに下回る、このモデルは偶然に得ていることを示す...得ていないかもしれないが、一番上...だった。然うは...正直なところ、ショックです......。