記事"ディープニューラルネットワーク(その4)ニューラルネットワークモデルの作成、訓練、テスト"についてのディスカッション

[MetaQuotes]

新しい記事 ディープニューラルネットワーク(その4)ニューラルネットワークモデルの作成、訓練、テスト はパブリッシュされました:

本稿では、darchパッケージ（v.0.12.0）の新しい機能について考察し、異なるデータタイプ、構造及び訓練シーケンスを有するディープニューラルネットワーク訓練を説明します。訓練結果も含まれています。

下記は分類誤差の変化を表すグラフです。

図17　事前訓練をしない場合の$rawセットの分類誤差の変化

作者: Vladimir Perervenko

[Ivan Negreshniy]

著者に敬意を表し、高い生産性で記事を書き、その中に科学的な強さを感じるが、IMHOはまた実用的な感覚であることを望んだ。

著者の操作部では、彼によって説明されたアプローチの目的は、反復（エポック）の数などを減らすために、データ（unlabelledの使用）との作業を簡素化することであることを示している。

従って、期待される結果は、多層ペルセプトロン（MLP）の学習プロセスを、その学習結果に影響を与えることなく（実質的に同等の結果で）加速することであることは明らかです。

では質問があります。パターンを特定し、金融市場を予測するという形で、あなたはすでにペルセプトロンの作業ですべてを解決し、確認例を得ているのでしょうか？

この質問は修辞的なものです。というのも、現在の4つの記事のサイクルでは、エキスパートアドバイザーやインジケーターの例を1つも見つけることができなかったからです。

しかし、答えは著者の以前の作品にある。著者はこの問題を解決しようとしたが、ご覧のように失敗し、現時点ではもはや実行不可能であることが判明した...
https://www.mql5.com/ru/forum/79058/page6#comment_5791509

[Viktor Vasilyuk]

簡単な例が必要だ。ここには学者があまりいない。

[Vladimir Perervenko]

Viktor Vasilyuk:
簡単な例が必要だ。ここには学者があまりいない。

こんにちは。

私は学者でもプログラマーでもありません。ただの実践トレーダーです。

このトピックを理解するのに役立つ例を教えてください。

幸運を祈ります。

[Реter Konow]

ニューラルネットワークのトレーディングへの 応用が提案されているが、それが無意味なものでないとすれば、このような強力なツールを使いこなし、応用することは非常に興味深い。

[Vladimir Perervenko]

Реter Konow:

ニューラルネットワークのトレードへの応用が提案されているが 、それが無意味なものでない なら、もちろん、そのような強力なツールをマスターし、応用することは非常に興味深い。

強調された部分がまったく理解できない。NNの使用によってトレーディングが無意味になる？解読できますか？ちょっと興味があります。

幸運を祈る。

[Реter Konow]

Vladimir Perervenko:

強調されている部分が全く理解できない。NNを使うと取引が無意味になる？解読できますか？ちょっと興味があります。

幸運を祈る。

残念なことに、MOのトレーディングへの応用は、ニューラルネットワークに 値動きを予測させることであり、そのダイナミクスの意味論的分析に基づいて、現在のマーケット・イベントの本質を明らかにすることではない（ネットワークにはまだその能力はない）。

ある事象の確率を計算し、トレーダーにとって「運命的な」決断を下すシステムは、原始的な条件反射的なつながりを基礎とすべきではなく、プロのトレーダーであれば誰でも知っているような、市場プロセスの深い理解に基づいているべきである。

とはいえ、あなたの仕事ぶりには敬意を表したい。

[Maxim Dmitrievsky]

Vladimir Perervenko:

強調されている部分が全く理解できない。NNを使うと取引が無意味になる？解読できますか？ちょっと興味があります。

幸運を祈る。

意味のないところに意味を求めるな。）例えば、既成の取引戦略など、もう少し市場に近づきたいだけなんだ。そうすれば、より明確になる...そして、ニューラルネットワークの この果てしなく複雑な作業に、まだ立ち止まることができる...+結局のところ、Rはここでは多くの人が全く使っていないので、ちょっと重い、重い...。:)しかし、記事は非常にクールで、間違いなくあなたはいつも持っている

私だったらどうするかな...1つのパッケージ、例えばmxnetに立ち止まって、Rですべての研究をして、何かを見せて教えて、それからdllをこのパッケージのmt5に接続して、そこで提供されている基本的なモデルの使い方を示す...そうすれば、もっと多くの人がここから試すことができる。

[revers45]

Vladimir Perervenko:

こんにちは。

私は学者でもプログラマーでもありません。ただの実践トレーダーです。

このトピックを理解するのに役立つ例を教えてください。

幸運を祈る。

私は科学やプログラミングからはほど遠いのですが、「自分でできないなら、人に教える」という逸話のように、ニューラルネットワークのプログラミングを教えているのですね。）

また、現役トレーダーとして、NNの仕事の成功例を挙げることはできますか？それとも、彼らの利益は記事の印税に限られているのでしょうか？

[Rasoul Mojtahedzadeh]

MetaQuotes Software Corp. :

ディープ・ニューラル・ネットワーク（パートIV）が掲載されました。 ニューラルネットワークモデルの作成、トレーニング、テスト：

著者：Vladimir Perervenko

ディープ・ニューラル・ネットワークは、画像中の物体を表すデータのような明確な構造（パターン）を持つデータのモデル化に最適であり、DNNはコンピュータ・ビジョンにおける物体検出や画像セグメンテーションへの応用に成功している。市場価格の変動は構造化されていない（パターンが明らかでない）データであり、NNのレイヤーがどれだけ深くても、レイヤーごとに特徴を加算し、正しい売買シグナルを表す高次の特徴を作成することはできません。

とにかく、あなたの記事と、DNNをトレードに使おうという懸命な試みが好きです。

Rasoul

[Vladimir Perervenko]

Rasoul Mojtahedzadeh :

ディープ・ニューラル・ネットワークは、画像中の物体を表すデータのように、明確な構造（パターン）を持つデータのモデル化に最適であり、DNNはコンピュータ・ビジョンや画像セグメンテーションにおける物体検出に成功している。市場価格の変動は構造化されていない（パターンが明らかでない）データであり、NNのレイヤーがどれだけ深くても、レイヤーごとに特徴を加算し、正しい売買シグナルを表す高次の特徴を作成することはできません。

とにかく、あなたの記事と、DNNをトレードに使おうという懸命な試みが好きです。

Rasoul

これは正しいアイデアですが、記事との関連性がわかりません。写真を見てください。

明確な構造（パターン）が見えませんか？この定義を別の方法で理解することはできますか？

図では、2つのジグザグがあり、膝の長さは最小で38/75 nである。

あなたは記事を注意深く読んでいない。

幸運を祈る。