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 934 1...927928929930931932933934935936937938939940941...3399 新しいコメント Renat Akhtyamov 2018.05.20 17:16 #9331 ユーリイ・アサウレンコそして、R自体では、グラフィックは何もありません。グラフパックもダメですね。今日は一日、DSPの勉強に専念しました。 NSを思い出しますね。 フィルタリング係数など、ほとんど予測因子みたいなもの ) Yuriy Asaulenko 2018.05.20 18:02 #9332 レナト・アフティアモフ今日は一日中、DSPの勉強をしていました。 NSと同じような感じですね。 フィルタリングの係数とか、ほとんど予測因子みたいなものです。 )1日では足りないと思う)実は名物なんです）。彼らは何年も、いや、現役時代ずっと研究してきたのです。 NS、想起されないが、DSPで広く使われている。DSPにおけるNSの応用の問題は、NSのための正しい問題の定式化である。例えば、NSの応用として、適応型フィルタリングを含むフィルタリングがあります。 ちなみにNSは、これを持ってくるのではなく、かなり具体的なタスクを与えるとうまくいきますよ、なんちゃって。 Renat Akhtyamov 2018.05.20 18:59 #9333 ユーリイ・アサウレンコ1日では足りないかもしれません）。実は名物なんです）。長年、現役の生涯をかけても研究されています。 NS、想起されないが、DSPで広く使われている。DSPにおけるNSの応用の問題は、NSのための正しい問題の定式化である。例えば、NSの応用として、適応型フィルタリングを含むフィルタリングがあります。 ちなみにNSは、これを持ってくるのではなく、かなり具体的なタスクを与えるとうまくいきますよ、なんちゃって。スペシャリティ対応 一日が短い、同感です。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.20 21:05 #9334 Dr.トレーダーフィルター_02 2016 arr_Buy クラス "1 "の数が "0 "を超えることもあり、以前と比べて誤入力が少なくなっています。EAでこのツリーを試してみてください？利益チャートがどうなるのか、自分でも気になるところです。 y_predy_true0101クラス「1」は単なる買いフィルターで、クラス「-1」は売りフィルターなので、理想的には売りと買いの両方のフィルターをプログラムするのがよいでしょう。値はすべてint型しかないのですが、ツリーの分岐値が2.5なら3を入れるという理解でいいんですよね？また、楕円の場合は0.50以上であれば1、そうでなければ0を意味するのでしょうか？ただ、0になる出力が4つしかないので、それなら0でなければ1でいいやということでチェックするんです。 Dr. Trader 2018.05.20 21:35 #9335 アレクセイ・ヴャジミキンクラス "1 "は単なる買いフィルター、クラス"-1 "は売りフィルターですarr_Buy==1 は「買わない」という意味ですか？ アレクセイ・ヴャジミキン理想を言えば、売りと買いの両方のフィルターをプログラムするのがよいでしょう。 また、2つのarr_Buyとarr_Sellから1つの目標値を計算するにはどうしたらよいでしょうか？ 一つの対象欄に-1、1（買い、売り）の2クラスだけで、どちらも同じくらいの数であれば良いと思います。その場合、モデルからより安定した結果が得られるかもしれません。 アレクセイ・ヴャジミキン私はすべてint型の値しか持っていませんが、ツリーの分岐値が2.5なら3を入れるということですね？また、楕円の場合は0.50以上であれば1、そうでなければ0を意味するのでしょうか？ただ、0になる出力が4つしかないので、それなら0でなければ1でいいや、と思ってチェックするんです。 はい、その通りです。 Roffild 2018.05.20 21:36 #9336 アレクセイ・ヴャジミキンクラス「1」は単なる買いフィルターで、クラス「-1」は売りフィルターなので、理想的には売りと買いの両方のフィルターをプログラムするのがよいでしょう。値はすべてint型しかないのですが、ツリーの分岐値が2.5なら3を入れるという理解でいいんですよね？また、楕円の場合は0.50以上であれば1、そうでなければ0を意味するのでしょうか？ただ、0になる出力が4つしかないので、それなら0でなければ1にして確認するだけです。ツリーはご自分で作られるのですか？ 森は鍛えれば十分で、これ以上の最適化は無意味、新しい森を作る方が簡単です。 MQL5との完全な互換性のために、私はhttps://github.com/Roffild/RoffildLibrary/blob/master/Experts/Roffild/Alglib_RandomForest.mq5 ローカルエージェントのみでの実行を作成しました。このコードでは、予測子の数が異なる複数のファイルを生成し、オプティマイザーで実行することができます。RAMが足りなくなったら、Sparkに切り替えた方がいい...。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.20 21:42 #9337 Dr.トレーダー： arr_Buy==1 は「買わない」という意味ですか？はい - 買ってはいけません、それはフィルターです、すなわち、それは購入と売却のための悪いエントリポイントを探しています。マーケットエントリーを 見つけ、フィルターと組み合わせるというものです。 Dr.トレーダー： また、2つのarr_Buyとarr_Sellから1つの目標値を計算するにはどうしたらよいでしょうか？同じ対象欄に-1、1（買い、売り）の2クラスしかなく、どちらも同数程度だと嬉しい。その場合、モデルからより安定した結果を得ることができるかもしれません。この場合、エントリーはすべてのバーで行うべきですが、相場はそれほど多くのトレンドの動きを提供しませんし、買いや売りの対象はトレンドですから、シグナルを組み合わせることはできません。フィルターはすべての損失を監視しているので、より多くの情報、つまりより多くのフラットがあり、それをキャッチすることができるはずです。 forexman77 2018.05.20 22:13 #9338 サンサニッチ・フォメンコ何度も書いていることですが、ノイズ予測器はよりモデルに優しいもので、ノイズの中には必ず学習結果を向上させる値があります。つまり、あなたの言うようにではなく、ノイズ予測因子がより重視されるという逆転現象が起きているのです。これは、特に1000観測値以下の小さなサンプルで顕著に現れます。5000以上のオブザベーションのサンプルはそれほど影響を受けないが、それでもノイズ予測因子を事前にスクリーニングする必要があるノイズ予測因子 "を特定するには？この方法で有意差による選択と削除を試したが、結果は悪化した。 Roffild 2018.05.21 00:37 #9339 私は、ランダムフォレストの結果をグラフ自体にオーバーレイ表示するのが好きなんです。 例えば、2つのランダムフォレストモデルを比較する場合。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.21 01:02 #9340 ロフィルド私は、ランダムフォレストの結果をグラフ自体にオーバーレイ表示するのが好きなんです。 例えば、2つのランダムフォレストモデルを比較する場合。 インジケーターの読み方がよくわからない。 1...927928929930931932933934935936937938939940941...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
そして、R自体では、グラフィックは何もありません。グラフパックもダメですね。
今日は一日、DSPの勉強に専念しました。
NSを思い出しますね。
フィルタリング係数など、ほとんど予測因子みたいなもの
)
今日は一日中、DSPの勉強をしていました。
NSと同じような感じですね。
フィルタリングの係数とか、ほとんど予測因子みたいなものです。
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1日では足りないと思う)実は名物なんです）。彼らは何年も、いや、現役時代ずっと研究してきたのです。
NS、想起されないが、DSPで広く使われている。DSPにおけるNSの応用の問題は、NSのための正しい問題の定式化である。例えば、NSの応用として、適応型フィルタリングを含むフィルタリングがあります。
ちなみにNSは、これを持ってくるのではなく、かなり具体的なタスクを与えるとうまくいきますよ、なんちゃって。
1日では足りないかもしれません）。実は名物なんです）。長年、現役の生涯をかけても研究されています。
NS、想起されないが、DSPで広く使われている。DSPにおけるNSの応用の問題は、NSのための正しい問題の定式化である。例えば、NSの応用として、適応型フィルタリングを含むフィルタリングがあります。
ちなみにNSは、これを持ってくるのではなく、かなり具体的なタスクを与えるとうまくいきますよ、なんちゃって。
スペシャリティ対応
一日が短い、同感です。
フィルター_02 2016 arr_Buy
クラス "1 "の数が "0 "を超えることもあり、以前と比べて誤入力が少なくなっています。EAでこのツリーを試してみてください？利益チャートがどうなるのか、自分でも気になるところです。
クラス「1」は単なる買いフィルターで、クラス「-1」は売りフィルターなので、理想的には売りと買いの両方のフィルターをプログラムするのがよいでしょう。値はすべてint型しかないのですが、ツリーの分岐値が2.5なら3を入れるという理解でいいんですよね？また、楕円の場合は0.50以上であれば1、そうでなければ0を意味するのでしょうか？ただ、0になる出力が4つしかないので、それなら0でなければ1でいいやということでチェックするんです。
クラス "1 "は単なる買いフィルター、クラス"-1 "は売りフィルターです
arr_Buy==1 は「買わない」という意味ですか？
理想を言えば、売りと買いの両方のフィルターをプログラムするのがよいでしょう。
また、2つのarr_Buyとarr_Sellから1つの目標値を計算するにはどうしたらよいでしょうか？
一つの対象欄に-1、1（買い、売り）の2クラスだけで、どちらも同じくらいの数であれば良いと思います。その場合、モデルからより安定した結果が得られるかもしれません。
私はすべてint型の値しか持っていませんが、ツリーの分岐値が2.5なら3を入れるということですね？また、楕円の場合は0.50以上であれば1、そうでなければ0を意味するのでしょうか？ただ、0になる出力が4つしかないので、それなら0でなければ1でいいや、と思ってチェックするんです。
はい、その通りです。
クラス「1」は単なる買いフィルターで、クラス「-1」は売りフィルターなので、理想的には売りと買いの両方のフィルターをプログラムするのがよいでしょう。値はすべてint型しかないのですが、ツリーの分岐値が2.5なら3を入れるという理解でいいんですよね？また、楕円の場合は0.50以上であれば1、そうでなければ0を意味するのでしょうか？ただ、0になる出力が4つしかないので、それなら0でなければ1にして確認するだけです。
ツリーはご自分で作られるのですか？
森は鍛えれば十分で、これ以上の最適化は無意味、新しい森を作る方が簡単です。
MQL5との完全な互換性のために、私はhttps://github.com/Roffild/RoffildLibrary/blob/master/Experts/Roffild/Alglib_RandomForest.mq5 ローカルエージェントのみでの実行を作成しました。このコードでは、予測子の数が異なる複数のファイルを生成し、オプティマイザーで実行することができます。RAMが足りなくなったら、Sparkに切り替えた方がいい...。
arr_Buy==1 は「買わない」という意味ですか？
はい - 買ってはいけません、それはフィルターです、すなわち、それは購入と売却のための悪いエントリポイントを探しています。マーケットエントリーを 見つけ、フィルターと組み合わせるというものです。
また、2つのarr_Buyとarr_Sellから1つの目標値を計算するにはどうしたらよいでしょうか？
同じ対象欄に-1、1（買い、売り）の2クラスしかなく、どちらも同数程度だと嬉しい。その場合、モデルからより安定した結果を得ることができるかもしれません。
この場合、エントリーはすべてのバーで行うべきですが、相場はそれほど多くのトレンドの動きを提供しませんし、買いや売りの対象はトレンドですから、シグナルを組み合わせることはできません。フィルターはすべての損失を監視しているので、より多くの情報、つまりより多くのフラットがあり、それをキャッチすることができるはずです。
何度も書いていることですが、ノイズ予測器はよりモデルに優しいもので、ノイズの中には必ず学習結果を向上させる値があります。つまり、あなたの言うようにではなく、ノイズ予測因子がより重視されるという逆転現象が起きているのです。これは、特に1000観測値以下の小さなサンプルで顕著に現れます。5000以上のオブザベーションのサンプルはそれほど影響を受けないが、それでもノイズ予測因子を事前にスクリーニングする必要がある
ノイズ予測因子 "を特定するには？この方法で有意差による選択と削除を試したが、結果は悪化した。
私は、ランダムフォレストの結果をグラフ自体にオーバーレイ表示するのが好きなんです。
例えば、2つのランダムフォレストモデルを比較する場合。
私は、ランダムフォレストの結果をグラフ自体にオーバーレイ表示するのが好きなんです。
例えば、2つのランダムフォレストモデルを比較する場合。
インジケーターの読み方がよくわからない。