記事についてのディスカッション

[MetaQuotes]

新しい記事「CatBoostアルゴリズムを使用した外国為替市場の季節によるパターンの特定」はパブリッシュされました:

本稿では、時間フィルタを使用した機械学習モデルの作成について検討し、このアプローチの有効性について説明します。人的要因はモデルに特定の曜日の特定の時間に取引するように指示するだけで排除できるようになっています。パターン検索は、別のアルゴリズムで提供できます。

確認する時間のリストを関数で設定できます。私の例では、24時間すべてが設定されています。実験を純粋にするために、「min」と「max」(ポジションの最小および最大の地平線)を15に設定して、サンプリングを無効にしました。「iterations」変数は、1時間ごとの再訓練サイクルの数を担当します。このパラメータを増やすと、より信頼性の高い統計を取得できます。操作が完了すると、関数は次のグラフを表示します。

X軸は、時間の序数を示します。Y軸は、各反復の決定係数を表します(10回の反復が使用され、これは1時間ごとのモデルの再訓練を意味します)。ご覧のとおり、4時間、5時間、6時間のパスはより近くに配置されているため、見つかったパターンの品質に対する信頼が高まります。選択の原則は単純です。ポイントの位置と密度が高いほど、モデルは優れています。例えば、9〜15の間隔では、グラフはポイントの大きな分散を示し、モデルの平均品質は0.6に低下します。さらに希望の時間を選択し、モデルを再訓練して、カスタムテスターでその結果を表示できます。

作者: Maxim Dmitrievsky

[Alexander_K2]

MetaQuotes:

CatBoostアルゴリズムを使って為替市場の季節的パターンを探すという 記事が掲載されました：

著者：Maxim Dmitrievsky

よくやった、マキシム！

例を挙げると、FXで現金の散髪をしているウィザードの一人からのチャートです。ここにある：

https://smart-lab.ru/blog/666149.php

これとよく似ている...

だから、あなたは聖杯へのほぼ同じ道をたどっている。

[Maxim Dmitrievsky]

Alexander_K2:

よくやった、マキシム！

例を挙げると、FXで資金を削減しているウィザードの一人のチャートである。これがそのチャートだ：

https://smart-lab.ru/blog/666149.php

非常によく似ている。

多かれ少なかれ、同じ聖杯ロードをたどっているわけだ。

まあ、それが何であるかは明らかではない。

FXで機械学習を行う場合、必ず学習用のデータが不足する。これは回避しなければならない重要なポイントです。

私の記事では、もっともらしいサンプルを新たに生成することで部分的に回避していますが、このテーマは発展させることができます。

[Alexander_K2]

Maxim Dmitrievsky:

まあ、それが何なのかははっきりしない。

FXで機械学習を行う場合、学習用のデータが必ず不足する。この点を回避する必要がある。

さて、このウィザードは、FXの相場が時間的に歪んだ人工的な擬似乱数列であると確信している。また、私が彼の表現力豊かなスピーチを正しく理解していれば、時間フィルターでも 機能する。

[Maxim Dmitrievsky]

Alexander_K2:
このウィザードは、FXの相場は人工的な擬似ランダムシーケンスであり、時間的に歪んでいると確信している。私が彼の表現力豊かなスピーチを正しく理解したならば、時間フィルターとも連動する。

今こそ、このウィザードの胸ぐらを掴んで、最後の一滴まですべてを見つけ出す時だ :)

[Valeriy Yastremskiy]

読んでください。いい音節だ)

一時的なものを除いて、どのようなフィルターが合理的なのかという疑問が生じた。増分のフィルター、値動きのスピード、ローソク足やティックパターンのフィルターは、一時的なものよりもはるかにランダムです。同じ時間帯に価格が他の時間帯と同じように動くという仮定は論理的に見えます。他のサインについて言えないこと。

ニュースでさえ定期的に発表され、これは時間に拘束される。

[Maxim Dmitrievsky]

Valeriy Yastremskiy:

読んでください。ナイス・シラブル:)

一時的なものを除いて、どのようなフィルターが合理的なのかという疑問が生じた。増分のフィルター、値動きのスピード、ローソク足やティックのパターンは、一時的なものよりもはるかにランダムです。同じ時間帯に価格が他の時間帯と同じように動くという仮定は論理的に見えます。他のサインについて言えないこと。

ニュースでさえ定期的に発表され、これは時間に拘束される。

刻みの分散に関するフィルターは、与えられた歴史の深さに対しては、かなりうまく機能する。現在の系列の規則性（予測可能性）を推定するエントロピー・フィルタを使うのは理にかなっているかもしれない。ニュースフィルターを使うこともできる。

他の前提条件があれば、数行のコードで簡単に組み込み、チェックすることができる。

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky:

インクリメント分散によるフィルターは、ある深さの履歴に対してはうまく機能する。ニュースを見るには、どこかからダウンロードする必要がある。

他の前提があれば、それは簡単に組み込んでテストできる。

批判に耐えられないのは、まさに他の仮定なのだ。インクリメントは機能するはずだが、偽陽性の割合が高くなるだろう。時間フィルターさえ かければ）。

ニュースの場合、データの準備、ランキング、一般的な分け方、理解という点で難しい。

[Maxim Dmitrievsky]

Valeriy Yastremskiy:

他の仮定は批判に耐えられない。増分は機能するはずだが、偽陽性が増えるだろう。時間フィルターさえかければ）。

ニュースの場合、データの準備、順位付け、一般的な分け方、理解の仕方が難しい。

ニュースだともっと難しい。

[Evgeniy Ilin]

マキシム、あなたのパイソンコードでテストするとき、スプレッドを考慮していますか？例えば、あるモデルをmql5ボットに入れた場合、MT5テスターでも同じか似たようなチャートを表示しますか？これらのモデルが5桁のポイントでどの程度の期待値を持っているのか気になります。そこにあるチャートによると、最高の最初のものを取ると、600回の取引で5ピップス、600回の取引で5 桁で50ピップス、1回の取引で5桁で0.083ポイントになります。それとも何か誤解しているのでしょうか？

[Maxim Dmitrievsky]

Evgeniy Ilin:
マキシム、あなたのパイソンコードでテストするとき、スプレッドを考慮していますか？例えば、あるモデルをmql5ボットに入れた場合、MT5テスターでも同じか似たようなチャートを表示しますか？これらのモデルが5桁のポイントでどの程度の期待値を持っているのか気になります。そこにあるチャートによると、最高の最初のものを取ると、600回の取引で5ピップス、600回の取引で5 桁で50ピップス、1回の取引で5桁で0.083ポイントになります。それとも何か誤解しているのでしょうか？

スプレッドはカスタムテスターで考慮され、モデルはMT5テスターでチェックされます（連載第1回を参照）。

つまり、ロジックは（比較的）簡単にMT5に転送され、ほぼ自動的に行われます。