記事についてのディスカッション - ページ 3 12345678910...15 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2020.11.24 13:22 #21 Evgeni Gavrilovi: このソースコードが書かれたJupyter Notebookへのリンクをcolabに落としてもらえますか？ colabにエクスポートできます。ファイルは記事の一番下にあります。 Valeriy Yastremskiy 2020.11.24 13:37 #22 Aleksey Vyazmikin:そのため、統計的な情報が不足しているのです。例えば、1000のモデルを研究し、そのうちの5％が2015年以降に良い利益を示したとします。しかし、モデル同士の類似性も評価する必要があり、これはより困難ですが、より有益です。 私はアルゴリズムを持っていますが、70年分の全商品を調べるだけの力はありません。 Evgeni Gavrilovi 2020.11.24 13:40 #23 Maxim Dmitrievsky: colabaにエクスポートできます。ファイルは記事の一番下にあります。 https://colab.research.google.com/drive/1AsTG8uaRnIc1sjz3WOOUr7F8rFq_N9wA?usp=sharing。 しかし、MT5をインポート する方法はありません。すべてのオプションを試しましたが、どれもリポジトリhttps://pypi.org/project/MetaTrader5。 pip install MetaTrader5 with this command errors. MetaTrader5の要件を満たすバージョンが 見つかりませんでした 。 MetaTrader5に一致するディストリビューションが見つかりません。 Stanislav Korotky 2020.11.24 13:43 #24 Maxim Dmitrievsky: 違いはないよ。ただ、僕はこっちの方が好きなんだ 僕はできない。誰か調べてくれたら面白いんだけどね。 Stanislav Korotky 2020.11.24 13:46 #25 Aleksey Vyazmikin:つまり、オーバーサンプリングが行われているのだ。その目的は、2015年以降、全期間にわたって有効であったパターンを2020年に見つけることである。理論的には、もっと総当たりする必要があるかもしれないが、目的は達成される。もうひとつは、それがパターンなのかフィッティングなのかが明確でないことで、この疑問に対する仮定の答えさえなければ、TCを現実に設置することの便宜性についての判断を下すことは難しい......。読む： チャートの最後（右側）の部分（約1000トレード）は2020年初めのトレーニングデータセットで、残りの部分はモデルトレーニングに参加していない新しいデータである。 過去のトレードのために未来のモデルを探すという発想が私にはよくわからない。 Evgeni Gavrilovi 2020.11.24 13:53 #26 Python版MT5はWindows上でしか動作しないのですか？ Maxim Dmitrievsky 2020.11.24 13:53 #27 Evgeni Gavrilovi:ノートブックへの変換：https://colab.research.google.com/drive/1AsTG8uaRnIc1sjz3WOOUr7F8rFq_N9wA?usp=sharingしかし、MT5をインポートする方法がありません。すべてのオプションを試しましたが、どれもリポジトリhttps://pypi.org/project/MetaTrader5。pip install MetaTrader5 with this command errors.MetaTrader5の要件を満たすバージョンが 見つかりませんでした 。MetaTrader5に一致するディストリビューションが見つかりません。 Linuxでターミナルが合わないため、動作しません。 オプションとして、引用符で既に準備されたファイルをダウンロードしてください。 Evgeni Gavrilovi 2020.11.24 13:54 #28 Maxim Dmitrievsky:Linuxだからターミナルが合わないんだ。あるいは、すでに用意されているファイルを引用符で囲んでダウンロードすることもできます。 回答ありがとうございます。 Maxim Dmitrievsky 2020.11.24 13:56 #29 Stanislav Korotky:読書： チャートの最後（右側）の部分（約1000トレード）は2020年の初めからのトレーニング・データセットで、チャートの残りの部分はモデルのトレーニングには一切関与していない新しいデータである。 過去に取引したモデルを未来に探すという発想が私にはよくわからない。 未来にパターンを探すのではなく、系列の依存関係を探すのだ。順序は重要ではない。真ん中を見て、前後をテストしても、何も変わらない。これ以上説明する必要がないほど、理解するのは簡単だ。 利点は、発見されたパターンが時間とともに薄れていく可能性があることだ。この場合、最近のデータから学習するのが望ましい Stanislav Korotky 2020.11.24 14:21 #30 Maxim Dmitrievsky:というのは、未来のパターンを探すのではなく、一連の依存関係を探すのである。順番は重要ではない。真ん中を探しても、前後をテストしても、何も変わらないこれ以上説明する必要がないほど、単純なことなのだ。利点は、発見されたパターンが時間とともに薄れていく可能性があることだ。この場合、最近のデータから学習するのが望ましい これは抽象的な系列ではない。左から右へ（過去から未来へ）明らかな「依存関係」（同じ言葉だが、理解する上で意味が異なる）があるが、その逆はない。見積もり予測に関する科学的な出版物で、過去についてテストするようなものはほとんどない。 12345678910...15 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
このソースコードが書かれたJupyter Notebookへのリンクをcolabに落としてもらえますか？
そのため、統計的な情報が不足しているのです。例えば、1000のモデルを研究し、そのうちの5％が2015年以降に良い利益を示したとします。しかし、モデル同士の類似性も評価する必要があり、これはより困難ですが、より有益です。
私はアルゴリズムを持っていますが、70年分の全商品を調べるだけの力はありません。
colabaにエクスポートできます。ファイルは記事の一番下にあります。
https://colab.research.google.com/drive/1AsTG8uaRnIc1sjz3WOOUr7F8rFq_N9wA?usp=sharing。
しかし、MT5をインポート する方法はありません。すべてのオプションを試しましたが、どれもリポジトリhttps://pypi.org/project/MetaTrader5。
pip install MetaTrader5 with this command errors.
MetaTrader5の要件を満たすバージョンが 見つかりませんでした 。
MetaTrader5に一致するディストリビューションが見つかりません。
違いはないよ。ただ、僕はこっちの方が好きなんだ
僕はできない。誰か調べてくれたら面白いんだけどね。
つまり、オーバーサンプリングが行われているのだ。その目的は、2015年以降、全期間にわたって有効であったパターンを2020年に見つけることである。理論的には、もっと総当たりする必要があるかもしれないが、目的は達成される。もうひとつは、それがパターンなのかフィッティングなのかが明確でないことで、この疑問に対する仮定の答えさえなければ、TCを現実に設置することの便宜性についての判断を下すことは難しい......。
読む：
チャートの最後（右側）の部分（約1000トレード）は2020年初めのトレーニングデータセットで、残りの部分はモデルトレーニングに参加していない新しいデータである。
ノートブックへの変換：https://colab.research.google.com/drive/1AsTG8uaRnIc1sjz3WOOUr7F8rFq_N9wA?usp=sharing
しかし、MT5をインポートする方法がありません。すべてのオプションを試しましたが、どれもリポジトリhttps://pypi.org/project/MetaTrader5。
pip install MetaTrader5 with this command errors.
MetaTrader5の要件を満たすバージョンが 見つかりませんでした 。
MetaTrader5に一致するディストリビューションが見つかりません。
Linuxでターミナルが合わないため、動作しません。
オプションとして、引用符で既に準備されたファイルをダウンロードしてください。
Linuxだからターミナルが合わないんだ。
あるいは、すでに用意されているファイルを引用符で囲んでダウンロードすることもできます。
回答ありがとうございます。
読書：
チャートの最後（右側）の部分（約1000トレード）は2020年の初めからのトレーニング・データセットで、チャートの残りの部分はモデルのトレーニングには一切関与していない新しいデータである。
未来にパターンを探すのではなく、系列の依存関係を探すのだ。順序は重要ではない。真ん中を見て、前後をテストしても、何も変わらない。
これ以上説明する必要がないほど、理解するのは簡単だ。
利点は、発見されたパターンが時間とともに薄れていく可能性があることだ。この場合、最近のデータから学習するのが望ましいというのは、未来のパターンを探すのではなく、一連の依存関係を探すのである。順番は重要ではない。真ん中を探しても、前後をテストしても、何も変わらない
これ以上説明する必要がないほど、単純なことなのだ。
利点は、発見されたパターンが時間とともに薄れていく可能性があることだ。この場合、最近のデータから学習するのが望ましい
これは抽象的な系列ではない。左から右へ（過去から未来へ）明らかな「依存関係」（同じ言葉だが、理解する上で意味が異なる）があるが、その逆はない。見積もり予測に関する科学的な出版物で、過去についてテストするようなものはほとんどない。