記事「MQL言語を使用したゼロからのディープニューラルネットワークプログラミング」についてのディスカッション - ページ 6 123456 新しいコメント Ivan Butko 2024.01.17 18:17 #51 Nikolai Kalinin #:入力が4倍以上にスケーリングされる問題は解決できましたか？ はい、いろいろと調べているうちに真相にたどり着きました。レイヤーを追加し、ニューロンを追加し、RNNを追加し、前の状態を記憶して入力に与えたり、活性化関数を最も有名なものに変えてみたり、「ニューラルネットワークの入力に何を与えるか」というトピックからあらゆる種類の入力を試してみたりしました。 とても残念です。 LSTM、BiLSTM、CNN、CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM-MLPを試したが、効果はなかった。 自分でも驚いている。つまり、すべての成功は1つの観察によって説明される。例えば、ユーロドルの2022年は2021年とほぼ同じです。そして、2021年にトレーニングすることで、11月（または10月、覚えていない）までは2022年にプラスのフォワードを得ることができる。しかし、2020年にどんな（！）ニューラルネットワークを訓練しても、2021年に訓練するとすぐに失敗する。最初の月から！そして、他の通貨ペア（通常はユーロドル）に切り替えると、それもランダムに振る舞います。 しかし、トレーニング後にフォワードで生命の兆候を示すことが保証されたシステムが必要ですよね？この考えから出発しても、徒労に終わる。もし誰かが、自分は幸運な人間で、今日のトレーニングの後、向こう1年か半年はフォワードで利益が出ると信じているなら、その人は幸運だ）。 Nikolai Kalinin 2024.01.20 12:47 #52 Ivan Butko #: でも、トレーニング後のフォワードに生きる兆しが確実に見えるシステムが必要でしょう？その考えから行くと、徒労に終わる。もし誰かが、自分は幸運な人間で、今日のトレーニングの後、向こう1年か半年は利益の出るフォワードができると信じているなら、その人は幸運だ）。 では、NSに必要な「重大な」パラメーターが、その探索の過程で見落とされたか、あるいは当初は取るに足らないもの であっても、テスターによって考慮されなかったと考えることができる。もしかしたら、このシステムにはパターン・プロポーションだけでなく、偶発的な要素が欠けているのかもしれない。 Ivan Butko 2024.01.22 08:37 #53 Nikolai Kalinin #:となると、必要な "重大な "NSパラメータが、その探索の過程で見落とされたか、あるいは当初は取るに足らないもの であっても、テスターによって計算されていなかったと考えることができるのではないだろうか？もしかしたら、このシステムにはパターン-プロポーションだけでなく、偶発性の要素が欠けているのかもしれない。 もちろん、最適化中に "聖杯 "セットがすり抜けることもある。すべてをチェックするまでは、それを見つけるのはほとんど不可能だ（ソート中の150行目）。 あなたの投稿の後半部分が理解できません。 Nikolai Kalinin 2024.01.22 15:29 #54 Ivan Butko #:もちろん、最適化中に "聖杯 "セットがすり抜けることもあり、すべてをチェックするまでは、それを見つけるのはほとんど不可能だ（ソート中の150行目）。 あなたの投稿の後半部分が理解できません。 これは、あるイベントが発生した瞬間に得られる、例えば、その瞬間の High[0]>High[1 ]のようなデータの入力についてです。そのような文脈でマーケットを考えれば、それは完全にイベント・ドリブン・モデルであり、それに相関しています。そして、カオス要素の制御は、すでにNSの「メモリー」の外で微調整と最適化の手法に委ねられている。このようなコードへのイベント追加がどのように機能するかは、統合的な指標によってよく表現されている。この指標（統合基準）は改善され、最も収益性の高いオプティマイザー・パスにシフトする。 Malyon1903 2025.04.23 06:04 #55 これは私が探していたものだ！ 素晴らしい記事だ！ 123456 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
入力が4倍以上にスケーリングされる問題は解決できましたか？
はい、いろいろと調べているうちに真相にたどり着きました。レイヤーを追加し、ニューロンを追加し、RNNを追加し、前の状態を記憶して入力に与えたり、活性化関数を最も有名なものに変えてみたり、「ニューラルネットワークの入力に何を与えるか」というトピックからあらゆる種類の入力を試してみたりしました。
とても残念です。
LSTM、BiLSTM、CNN、CNN-BiLSTM、CNN-BiLSTM-MLPを試したが、効果はなかった。
自分でも驚いている。つまり、すべての成功は1つの観察によって説明される。例えば、ユーロドルの2022年は2021年とほぼ同じです。そして、2021年にトレーニングすることで、11月（または10月、覚えていない）までは2022年にプラスのフォワードを得ることができる。しかし、2020年にどんな（！）ニューラルネットワークを訓練しても、2021年に訓練するとすぐに失敗する。最初の月から！そして、他の通貨ペア（通常はユーロドル）に切り替えると、それもランダムに振る舞います。
しかし、トレーニング後にフォワードで生命の兆候を示すことが保証されたシステムが必要ですよね？この考えから出発しても、徒労に終わる。もし誰かが、自分は幸運な人間で、今日のトレーニングの後、向こう1年か半年はフォワードで利益が出ると信じているなら、その人は幸運だ）。
でも、トレーニング後のフォワードに生きる兆しが確実に見えるシステムが必要でしょう？その考えから行くと、徒労に終わる。もし誰かが、自分は幸運な人間で、今日のトレーニングの後、向こう1年か半年は利益の出るフォワードができると信じているなら、その人は幸運だ）。
では、NSに必要な「重大な」パラメーターが、その探索の過程で見落とされたか、あるいは当初は取るに足らないもの であっても、テスターによって考慮されなかったと考えることができる。もしかしたら、このシステムにはパターン・プロポーションだけでなく、偶発的な要素が欠けているのかもしれない。
となると、必要な "重大な "NSパラメータが、その探索の過程で見落とされたか、あるいは当初は取るに足らないもの であっても、テスターによって計算されていなかったと考えることができるのではないだろうか？もしかしたら、このシステムにはパターン-プロポーションだけでなく、偶発性の要素が欠けているのかもしれない。
もちろん、最適化中に "聖杯 "セットがすり抜けることもある。すべてをチェックするまでは、それを見つけるのはほとんど不可能だ（ソート中の150行目）。
あなたの投稿の後半部分が理解できません。
もちろん、最適化中に "聖杯 "セットがすり抜けることもあり、すべてをチェックするまでは、それを見つけるのはほとんど不可能だ（ソート中の150行目）。
あなたの投稿の後半部分が理解できません。
これは、あるイベントが発生した瞬間に得られる、例えば、その瞬間の High[0]>High[1 ]のようなデータの入力についてです。そのような文脈でマーケットを考えれば、それは完全にイベント・ドリブン・モデルであり、それに相関しています。そして、カオス要素の制御は、すでにNSの「メモリー」の外で微調整と最適化の手法に委ねられている。このようなコードへのイベント追加がどのように機能するかは、統合的な指標によってよく表現されている。この指標（統合基準）は改善され、最も収益性の高いオプティマイザー・パスにシフトする。