記事"直近のピップのプロフィットダウンを抽出"についてのディスカッション - ページ 5 123456789101112...36 新しいコメント Aleksey Vyazmikin 2019.08.09 23:42 #41 fxsaber:価格履歴の規則性についての例。EURGBPを見てみよう。このペアの歴史の中で、EURとGBPの間にはEU条約に基づく基本的な関係がありました。そのため、多くの人が儲けることができる長期的なパターンを見つけることができました。現在、この基本的な関係は崩れている。しかし、それは価格の歴史に正しく反映されていません。こうすることで、履歴の上で冷静な結果を得ることができる。例えば、6ヶ月間最適化し、その後何年間もOOSを続けたとしても、結果は同じです。しかし、残念なことに、その履歴にはブレグジットへの備えがない。つまり、発見された「パターン」が崩れる可能性が高いのだ。そして、この問題はどんな機械学習技術でも解決できない。単純に学習するデータがないのだ。まったくないのだ。一部の取引所が1年前からGBPペアの必要証拠金を高く設定しているのも無駄ではない。 ファンダメンタル・パターンは教えていますか？教えるべきは動きのテクニックだと思います。 しかし、2014年以前とそれ以降のUSDRUB（Si）のような古いデータでは、強いショックによってトレーニングが不可能になることは同意します。 fxsaber 2019.08.10 06:30 #42 Aleksey Vyazmikin:モデルの基本的なパターンを教えているのですか？教えるべきは動きのテクニックだと思うのですが。 記事の結果がEURGBPで 得られたものであれば、ロバスト性の確率はかなり低いと考えられます。 Aleksey Vyazmikin 2019.08.10 07:59 #43 fxsaber:もしこの論文の結果がEURGBPで得られていたら、ロバスト性の確率はもっと低かったと考えられる。 問題は、トレーニング中に結果が悪かった地域にいるのではなく、市場が変化したことを早期に判断する方法である。この問題を解決すれば、損失を大幅に減らすことができる。 Igor Makanu 2019.08.11 06:50 #44 fxsaber:しかし、残念なのは、この話にはブレグジットへの備えがないことだ。つまり、発見された「パターン」が崩れる可能性が高いのだ。そして、この問題はどんな機械学習技術でも解決できない。単純に学習するデータがないのだ。まったくないのだ。Aleksey Vyazmikin: 問題は、市場が変化したことを早い段階で判断する方法であり、トレーニング中に結果が弱かった地域にいるだけではない。この問題を解決すれば、損失を大幅に減らすことができます。Savvateevのビデオ講義でゲーム理論を選択的に再検討し、何とか「この情報をつなぎ合わせる」ことができたと思う ))))ゲーム理論によれば、私たちは不完全情報のポジション・ゲームをする。言い換えれば、私たちは相手の手を見ることができるカードゲームをするのだが、カードのパックは無限である。この定式化において、私はマックス・グンターからのメモを思い出し、読み直した： 補助公理その5。歴史的類似性の罠に注意せよ。 補助公理その6。繰り返される人物像の錯覚に注意すること。 補助公理#7。相関関係と因果関係が存在するという妄想に注意せよ。 基本公理その8。宗教とオカルトについて。 補助公理その12。占星術がうまくいくなら、占星術師はみな金持ちになっている。 補助公理その13。迷信を否定する必要はない。適切な場所があれば、迷信は楽しいものだ。 なんだかまたまとまってきたような気がする。 Aleksey Vyazmikin 2019.08.11 10:53 #45 Igor Makanu:サヴァテーエフのビデオ講義でゲーム理論を選択的に再確認し、なんとか「この情報をつなぎ合わせる」ことができたと思う ))))ゲーム理論によれば、私たちは不完全情報のポジション・ゲームをプレイしている。言い換えれば、私たちは相手の手を見ることができるカードゲームをプレイしているが、カードのパックは無限である。この定式化の中で、マックス・グンターのメモを思い出し、読み直した： これでまた、すべてがうまくいった。 アルゴトレーディングは絶望的なのだろうか？それとも、新しいカードのパックがいつ始まるかを決定することはまだ必要なのでしょうか？ Igor Makanu 2019.08.11 11:15 #46 Aleksey Vyazmikin:それとも、新しいカードのパックがいつ始まるかを決めなければならないのか？ 繰り返しますが、私たちは不完全な情報でポジションゲームをしているのです。 たとえそれが波動理論であったとしても、たとえそれが前述の手口であったとしても......。いずれにせよ、我々は「無限のカードのパック」を持っている。「無限」なのは、サイクル／波動／MOのデータの「始まり」を見つけたと仮定できるからであって、仮定以外に頼るものはない。 記事の要点、あるいは私が理解した範囲では、私たちは市場パターンの源を知らないが、私たちは（私たちの意見では）収益性の高い戦略を開発し、迅速にすべての可能なデータ（取引シンボル）にこの戦略を実行することができます、したがって、利益を見つけるためのタスクは、戦略を開発することに削減され、記事の著者は、取引機器の検索を自動化し、結果の彼の分析を示した - "どこに目を向けるべきか"。 Aleksey Vyazmikin 2019.08.11 11:20 #47 Igor Makanu:もう一度言うが、我々は不完全な情報でポジション争いを演じているのだ。市場データの分析では、少なくとも経済サイクルの位置から市場を考察し、少なくとも波動理論になり、少なくともMOに言及する......。いずれにせよ、私たちは「無限のカードのパック」を持っている、それはあなたがサイクル/波/MOのためのデータの「始まり」を見つけたと仮定することができるので、「無限」であるが、仮定以外に頼るものは何もない、おそらくあなたはさらに歴史の深いデータを取るべきだったのでしょうか？ 市場には完全なランダム性はなく、さまざまな状態が存在するが、それらはおそらく時間の経過とともに急激に変化するのではなく、ある状態から別の状態へと流れていく。 カードのパックが無限の量であっても、その中のカードが唯一無二であるとは限らない......。 Igor Makanu 2019.08.11 11:33 #48 Aleksey Vyazmikin:市場には完全なランダム性はなく、さまざまな状態が存在するが、それはおそらく時間の経過とともに突然ではなく、ある状態から別の状態へと流れていく。カードのパックの量が無限であっても、その中のカードが唯一無二であるとは限らない......。 まったく同感である！ しかし、「無限のカードのパック」の問題は少なくない？54枚のカードのパックがあり、我々は通常のゲームをプレイし、手の数が増加したときに、我々は必要なカードの数を推測することができます（ゲームはポジション、右、すなわち、我々は参加者の動きを参照してください、私たちの場合はバー/価格）。 まあ、そして市場に関連して、この "カードの無限のパック"：歴史の中で見つかったパターンがありますが、我々はこれらのパターンが "デッキにまだある "と/またはこれらのパターンが近い将来に発生するとは言えません。 市場の状況 - コンテキスト - はい、あり、私はそれを探そうとしているが、ここでタスクは、ほとんどの場合、自動化することはできません、すなわち、タスクは、特定の時点でトレーダーの裁量で適用されるべきいくつかのTSを検索するために削減されるべきである、私の意見では、これを探すことに意味があり、 "10年間の歴史の美しいチャート "ではない、イミホ。 Valeriy Yastremskiy 2019.08.12 14:22 #49 Igor Makanu:まったく同感だ！ しかし、「無限のカードのパック」の問題は少なくないのでは？54枚入りのパックがあり、普通のゲームをし、手数を増やしたときに、必要なカードの枚数を推測することができる（ゲームはポジション制ですよね？ つまり、参加者の動きを見ることができるのです。）さて、そして市場との関係では、この「無限のカードのパック」：歴史の中で発見されたパターンがありますが、我々はこれらのパターンが "まだデッキにある "と/またはこれらのパターンが近い将来に発生すると言うことはできません。市場の状況 - コンテキスト - はい、あり、私はそれを探そうとしているが、ここでタスクは、ほとんどの場合、自動化することはできません、すなわち、タスクは、特定の時点でトレーダーの裁量で適用されるべきいくつかのTSを検索するために削減されるべきである、私の意見では、これを探すために意味がある、 "10年間の歴史の美しいチャート "ではない、イミホ。 ブラウン運動の計算は可能ですか？可能ですが、コストがかかります。分子運動には純粋なランダム性はないが、圧力の変化によって傾向が生まれる。分子の場合は簡単で、その関数は不連続ではない。もちろん量子力学を使えば話は別だが、分子の機能は不連続であり、多くの未知の要因によって決定される。過去のデータからすべての要因を考慮することは可能だろうか？私は、多要素のデータを考慮に入れて学習することで、機械学習の可能性は高まると思うが、これらの要素をどのように数値や論理値に定式化するかだ。 Otto Pauser 2019.08.13 13:15 #50 MetaQuotes Software Corp.:新しい記事最後のピップまで利益を抽出：著者：fxsaber 私は頭が悪いので、この記事の意味が理解できないかもしれない。 123456789101112...36 新しいコメント 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
価格履歴の規則性についての例。EURGBPを見てみよう。
このペアの歴史の中で、EURとGBPの間にはEU条約に基づく基本的な関係がありました。そのため、多くの人が儲けることができる長期的なパターンを見つけることができました。
現在、この基本的な関係は崩れている。しかし、それは価格の歴史に正しく反映されていません。
こうすることで、履歴の上で冷静な結果を得ることができる。例えば、6ヶ月間最適化し、その後何年間もOOSを続けたとしても、結果は同じです。
しかし、残念なことに、その履歴にはブレグジットへの備えがない。つまり、発見された「パターン」が崩れる可能性が高いのだ。そして、この問題はどんな機械学習技術でも解決できない。単純に学習するデータがないのだ。まったくないのだ。
一部の取引所が1年前からGBPペアの必要証拠金を高く設定しているのも無駄ではない。
ファンダメンタル・パターンは教えていますか？教えるべきは動きのテクニックだと思います。
しかし、2014年以前とそれ以降のUSDRUB（Si）のような古いデータでは、強いショックによってトレーニングが不可能になることは同意します。
モデルの基本的なパターンを教えているのですか？教えるべきは動きのテクニックだと思うのですが。
記事の結果がEURGBPで 得られたものであれば、ロバスト性の確率はかなり低いと考えられます。
もしこの論文の結果がEURGBPで得られていたら、ロバスト性の確率はもっと低かったと考えられる。
問題は、トレーニング中に結果が悪かった地域にいるのではなく、市場が変化したことを早期に判断する方法である。この問題を解決すれば、損失を大幅に減らすことができる。
しかし、残念なのは、この話にはブレグジットへの備えがないことだ。つまり、発見された「パターン」が崩れる可能性が高いのだ。そして、この問題はどんな機械学習技術でも解決できない。単純に学習するデータがないのだ。まったくないのだ。
問題は、市場が変化したことを早い段階で判断する方法であり、トレーニング中に結果が弱かった地域にいるだけではない。この問題を解決すれば、損失を大幅に減らすことができます。
Savvateevのビデオ講義でゲーム理論を選択的に再検討し、何とか「この情報をつなぎ合わせる」ことができたと思う ))))
ゲーム理論によれば、私たちは不完全情報のポジション・ゲームをする。言い換えれば、私たちは相手の手を見ることができるカードゲームをするのだが、カードのパックは無限である。
この定式化において、私はマックス・グンターからのメモを思い出し、読み直した：
補助公理その5。歴史的類似性の罠に注意せよ。
補助公理その6。繰り返される人物像の錯覚に注意すること。
補助公理#7。相関関係と因果関係が存在するという妄想に注意せよ。
基本公理その8。宗教とオカルトについて。
補助公理その12。占星術がうまくいくなら、占星術師はみな金持ちになっている。
補助公理その13。迷信を否定する必要はない。適切な場所があれば、迷信は楽しいものだ。
サヴァテーエフのビデオ講義でゲーム理論を選択的に再確認し、なんとか「この情報をつなぎ合わせる」ことができたと思う ))))
ゲーム理論によれば、私たちは不完全情報のポジション・ゲームをプレイしている。言い換えれば、私たちは相手の手を見ることができるカードゲームをプレイしているが、カードのパックは無限である。
この定式化の中で、マックス・グンターのメモを思い出し、読み直した：
これでまた、すべてがうまくいった。アルゴトレーディングは絶望的なのだろうか？それとも、新しいカードのパックがいつ始まるかを決定することはまだ必要なのでしょうか？
それとも、新しいカードのパックがいつ始まるかを決めなければならないのか？
繰り返しますが、私たちは不完全な情報でポジションゲームをしているのです。
たとえそれが波動理論であったとしても、たとえそれが前述の手口であったとしても......。いずれにせよ、我々は「無限のカードのパック」を持っている。「無限」なのは、サイクル／波動／MOのデータの「始まり」を見つけたと仮定できるからであって、仮定以外に頼るものはない。
記事の要点、あるいは私が理解した範囲では、私たちは市場パターンの源を知らないが、私たちは（私たちの意見では）収益性の高い戦略を開発し、迅速にすべての可能なデータ（取引シンボル）にこの戦略を実行することができます、したがって、利益を見つけるためのタスクは、戦略を開発することに削減され、記事の著者は、取引機器の検索を自動化し、結果の彼の分析を示した - "どこに目を向けるべきか"。
もう一度言うが、我々は不完全な情報でポジション争いを演じているのだ。
市場データの分析では、少なくとも経済サイクルの位置から市場を考察し、少なくとも波動理論になり、少なくともMOに言及する......。いずれにせよ、私たちは「無限のカードのパック」を持っている、それはあなたがサイクル/波/MOのためのデータの「始まり」を見つけたと仮定することができるので、「無限」であるが、仮定以外に頼るものは何もない、おそらくあなたはさらに歴史の深いデータを取るべきだったのでしょうか？
市場には完全なランダム性はなく、さまざまな状態が存在するが、それらはおそらく時間の経過とともに急激に変化するのではなく、ある状態から別の状態へと流れていく。
カードのパックが無限の量であっても、その中のカードが唯一無二であるとは限らない......。
市場には完全なランダム性はなく、さまざまな状態が存在するが、それはおそらく時間の経過とともに突然ではなく、ある状態から別の状態へと流れていく。
カードのパックの量が無限であっても、その中のカードが唯一無二であるとは限らない......。
まったく同感である！
しかし、「無限のカードのパック」の問題は少なくない？54枚のカードのパックがあり、我々は通常のゲームをプレイし、手の数が増加したときに、我々は必要なカードの数を推測することができます（ゲームはポジション、右、すなわち、我々は参加者の動きを参照してください、私たちの場合はバー/価格）。
まあ、そして市場に関連して、この "カードの無限のパック"：歴史の中で見つかったパターンがありますが、我々はこれらのパターンが "デッキにまだある "と/またはこれらのパターンが近い将来に発生するとは言えません。
市場の状況 - コンテキスト - はい、あり、私はそれを探そうとしているが、ここでタスクは、ほとんどの場合、自動化することはできません、すなわち、タスクは、特定の時点でトレーダーの裁量で適用されるべきいくつかのTSを検索するために削減されるべきである、私の意見では、これを探すことに意味があり、 "10年間の歴史の美しいチャート "ではない、イミホ。
まったく同感だ！
しかし、「無限のカードのパック」の問題は少なくないのでは？54枚入りのパックがあり、普通のゲームをし、手数を増やしたときに、必要なカードの枚数を推測することができる（ゲームはポジション制ですよね？ つまり、参加者の動きを見ることができるのです。）
さて、そして市場との関係では、この「無限のカードのパック」：歴史の中で発見されたパターンがありますが、我々はこれらのパターンが "まだデッキにある "と/またはこれらのパターンが近い将来に発生すると言うことはできません。
市場の状況 - コンテキスト - はい、あり、私はそれを探そうとしているが、ここでタスクは、ほとんどの場合、自動化することはできません、すなわち、タスクは、特定の時点でトレーダーの裁量で適用されるべきいくつかのTSを検索するために削減されるべきである、私の意見では、これを探すために意味がある、 "10年間の歴史の美しいチャート "ではない、イミホ。
ブラウン運動の計算は可能ですか？可能ですが、コストがかかります。分子運動には純粋なランダム性はないが、圧力の変化によって傾向が生まれる。分子の場合は簡単で、その関数は不連続ではない。もちろん量子力学を使えば話は別だが、分子の機能は不連続であり、多くの未知の要因によって決定される。過去のデータからすべての要因を考慮することは可能だろうか？私は、多要素のデータを考慮に入れて学習することで、機械学習の可能性は高まると思うが、これらの要素をどのように数値や論理値に定式化するかだ。
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著者：fxsaber