トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1151 1...114411451146114711481149115011511152115311541155115611571158...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2018.11.11 10:26 #11501 まあほったらかしにする） Mihail Marchukajtes 2018.11.11 16:26 #11502 OOOO そして、先日来てみたらトピックがない。燃え上がった心を乱すことはないと思う、彼らはそれに取り組んでいるのだから......。 そして、なんと、アップされたのです。入ってみると、ここにブルジョワが...。うう......。えー...。彼らは母なるロシアを売ったのだ......。恥を知れ!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 当然これはジョークです!!!!!!! 02031986dima 2018.11.11 19:28 #11503 ZigZagのiCustomを正しく書いて、extremaの値を出力させるには？ Renat Akhtyamov 2018.11.11 21:39 #11504 02031986dima: iCustom for ZigZagで極値の値を正しく出力するには？はここに書きます。 https://www.mql5.com/ru/forum/160683 Любые вопросы новичков по MQL4, помощь и обсуждение по алгоритмам и кодам 2016.11.09www.mql5.com В этой ветке я хочу начать свою помощь тем, кто действительно хочет разобраться и научиться программированию на новом MQL4 и желает легко перейти н... Грааль 2018.11.11 23:55 #11505 アレクセイ・ニコラエフ資産やポートフォリオのシャープを計算する方法は共通ですが、それを個々のTCに移すことはできません。TSは決してポートフォリオではなく、あくまでも可能性のある部分だと考えています。 シャープそのものではなく、自分のTSの代わりに曖昧なものを考えなければならない、多くのトレードが人為的に一つにまとめられ、その過程で存在しない無効なトレードが追加されるという、押し付けられたアプローチについてなのです。そして、それは「そうでなければならない」からにほかならないのです。 私にとってシャープとは、トレードの利益分布の特徴であり、平均利益とゼロの差の統計的な有意性を示すものである。TSの取引回数が大きく変動するようなケースでは、シャープを修正する必要があります。そのためには、k/sqrt(n)のような値を引く必要があります（nは取引回数）。ポイントは、取引回数が増えると数学的な期待値の信頼区間が 狭くなり、取引回数の増加による通常のシャープの値の減少をある程度補うことができる点である。取引回数がそれほど跳ね上がらないのであれば、この補正は最適化に影響しないので、標準的なシャープを使うことができる。すべての権利、シャープ比は、別々のTSと誰もメトリックとしてそれを使用するかどうかを強制するよりも、ポートフォリオのためのものです、他のメトリックの多くがあり、あなた自身のものを発明することができ、彼らは悪くないです。 Грааль 2018.11.12 17:15 #11506 mytarmailS:では、試してみてください... ところで、より多くの予測因子を追加し、私はローソク足のパターンがフィルタリングするのに役立つと思うが、あなたもすぐに信号によってではなく、確認のいくつかの種類とローソク足を通して入力することができ、例えば次のとおりです。そんなことはないだろう...。あなたのシリーズには予測力が見られませんが、他の機能とミックスすると「斧のスープ」のようなものが出来上がります) mytarmailS 2018.11.13 06:34 #11507 グレイル今のところあまり良くないが...。あなたの行そのものに予測力があるとは思えませんでしたし、他の機能と混ぜ合わせると「お軸のスープ」みたいなものですからね))送ったデータを見てみたが、どうもおかしい......。本当にちょっとドキドキします。おそらく、コードを書くときにどこかでミスをしたのでしょう。 Maxim Dmitrievsky 2018.11.14 09:52 #11508 Грааль 2018.11.14 16:16 #11509 mytarmailS:送ったデータを見てみたが、何かおかしいような...。本当にごちゃごちゃしていますね、コードを書くときにどこかで間違えたんでしょうね。もっと一般的に言うと、あるデータマトリックスがあって、ベクトル系列がLernとtestに分かれていて、誰かがLernに何かを綴って、testにある系列を捨てたとすると、この系列のデータトレード値を自分のシステムで評価したい、というのが面白いかもしれませんね。 もし誰かが、そのアルゴリズムがすでに「弱い予測市場」を生み出していると推測したのなら、それをモデルに使うべきでしょう（それが有用である限りにおいて）。そこで私は、ある系列の取引への有用性をチェックするための賢明なアルゴリズム、明確な形式的手順、およびいくつかの指標を考え出したいと思っています。 mytarmailS 2018.11.14 16:52 #11510 ザ・グレイルデータマトリックス、ローンとテストに分けられたベクトル系列があり、誰かがローンに何かを綴り、テストに系列を生成したとします、あなたはこの系列のデータの取引値をシステム用に推定する必要があります。 もし誰かが、このアルゴリズムが既に「弱い予測市場」を作り出していると推測したならば、これは「弱い予測市場」であることを示し、一部の真面目な機関（銀行、ヘッジファンド）は、取引しても儲からない、あるいは条件がない「サブスプレッド」予測を一括購入し、（役に立つまで）自分のモデルに利用するべきだ。そこで私は、ある系列が取引に有用かどうかをチェックするための良いアルゴリズム、明確な形式的手順、そしていくつかの指標を考え出したいと思っています。理由はよくわからないのですが...。有用な予測因子とノイズを分離する問題を解決する「未来選択」アルゴリズムがある 1...114411451146114711481149115011511152115311541155115611571158...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 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
OOOO そして、先日来てみたらトピックがない。燃え上がった心を乱すことはないと思う、彼らはそれに取り組んでいるのだから......。
そして、なんと、アップされたのです。入ってみると、ここにブルジョワが...。うう......。えー...。彼らは母なるロシアを売ったのだ......。恥を知れ!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
当然これはジョークです!!!!!!!
iCustom for ZigZagで極値の値を正しく出力するには？
はここに書きます。
https://www.mql5.com/ru/forum/160683
資産やポートフォリオのシャープを計算する方法は共通ですが、それを個々のTCに移すことはできません。TSは決してポートフォリオではなく、あくまでも可能性のある部分だと考えています。
シャープそのものではなく、自分のTSの代わりに曖昧なものを考えなければならない、多くのトレードが人為的に一つにまとめられ、その過程で存在しない無効なトレードが追加されるという、押し付けられたアプローチについてなのです。そして、それは「そうでなければならない」からにほかならないのです。
私にとってシャープとは、トレードの利益分布の特徴であり、平均利益とゼロの差の統計的な有意性を示すものである。TSの取引回数が大きく変動するようなケースでは、シャープを修正する必要があります。そのためには、k/sqrt(n)のような値を引く必要があります（nは取引回数）。ポイントは、取引回数が増えると数学的な期待値の信頼区間が 狭くなり、取引回数の増加による通常のシャープの値の減少をある程度補うことができる点である。取引回数がそれほど跳ね上がらないのであれば、この補正は最適化に影響しないので、標準的なシャープを使うことができる。
すべての権利、シャープ比は、別々のTSと誰もメトリックとしてそれを使用するかどうかを強制するよりも、ポートフォリオのためのものです、他のメトリックの多くがあり、あなた自身のものを発明することができ、彼らは悪くないです。
では、試してみてください...
ところで、より多くの予測因子を追加し、私はローソク足のパターンがフィルタリングするのに役立つと思うが、あなたもすぐに信号によってではなく、確認のいくつかの種類とローソク足を通して入力することができ、例えば次のとおりです。
そんなことはないだろう...。あなたのシリーズには予測力が見られませんが、他の機能とミックスすると「斧のスープ」のようなものが出来上がります)
今のところあまり良くないが...。あなたの行そのものに予測力があるとは思えませんでしたし、他の機能と混ぜ合わせると「お軸のスープ」みたいなものですからね))
送ったデータを見てみたが、どうもおかしい......。
本当にちょっとドキドキします。おそらく、コードを書くときにどこかでミスをしたのでしょう。
送ったデータを見てみたが、何かおかしいような...。
本当にごちゃごちゃしていますね、コードを書くときにどこかで間違えたんでしょうね。
もっと一般的に言うと、あるデータマトリックスがあって、ベクトル系列がLernとtestに分かれていて、誰かがLernに何かを綴って、testにある系列を捨てたとすると、この系列のデータトレード値を自分のシステムで評価したい、というのが面白いかもしれませんね。
もし誰かが、そのアルゴリズムがすでに「弱い予測市場」を生み出していると推測したのなら、それをモデルに使うべきでしょう（それが有用である限りにおいて）。そこで私は、ある系列の取引への有用性をチェックするための賢明なアルゴリズム、明確な形式的手順、およびいくつかの指標を考え出したいと思っています。
データマトリックス、ローンとテストに分けられたベクトル系列があり、誰かがローンに何かを綴り、テストに系列を生成したとします、あなたはこの系列のデータの取引値をシステム用に推定する必要があります。
もし誰かが、このアルゴリズムが既に「弱い予測市場」を作り出していると推測したならば、これは「弱い予測市場」であることを示し、一部の真面目な機関（銀行、ヘッジファンド）は、取引しても儲からない、あるいは条件がない「サブスプレッド」予測を一括購入し、（役に立つまで）自分のモデルに利用するべきだ。そこで私は、ある系列が取引に有用かどうかをチェックするための良いアルゴリズム、明確な形式的手順、そしていくつかの指標を考え出したいと思っています。
理由はよくわからないのですが...。有用な予測因子とノイズを分離する問題を解決する「未来選択」アルゴリズムがある