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 1575 1...156815691570157115721573157415751576157715781579158015811582...3399 新しいコメント Aleksey Mavrin 2019.12.24 16:59 #15741 今のは確かにデタラメだ。この取引頻度ではサンプルの妥当性はないだろう Boris 2019.12.24 19:08 #15742 アレクセイ・マヴリン これは確かにデタラメだ。この取引頻度ではサンプリングが足りなくなる セカンドオピニオンをお持ちですか？ 共有することは難しいでしょうか？ Aleksey Vyazmikin 2019.12.24 19:47 #15743 ランダムプロセスは、不確定性を許容する理論の領分であり、その理論の公理の1つであるとは思いませんか？現実には、どんなプロセスにも必ず説明がつくし、特にそれが周期的であればなおさらである。 Aleksey Mavrin 2019.12.25 05:55 #15744 ボリス 違う意見もあるのですか？ 教えていただけませんか？ 私は、不完備な情報と確率的な結果を持つゲーム、つまり確率的な戦略では、戦略の質を決定するために、このまさに確率的な性質を考慮に入れなければならないという意見を持っています。 つまり、現在のサンプルの結果が無限サンプルの結果にどれだけ近いかを判断するには、現在のサンプルのサイズが、例えば95%の確率での結果の偏差が10%以下である必要があります（どのような数字を設定しても構いません）。それ以外に推定する方法はない。統計的手法により算出しています。探す必要があるのか、以前は計算していました。 安定したパターンに基づく戦略であれば、同じような性質を持つ他の市場でも通用するはずだと結論付けました。 そうすれば、少なくとも何度かは前進の勢いを増すことができます。長期戦略が他の市場で通用しないのであれば、それは長期戦略ではなく、何かに適合していることになる。もうひとつは、この調整によって、運が良ければ長く利益をもたらしてくれるかもしれないということです。 Boris 2019.12.25 09:01 #15745 Aleksey Mavrin： 私は、不完備な情報と確率的な結果を持つゲーム、つまり確率的な戦略では、戦略の質を決定するために、このまさに確率的な性質を考慮しなければならないという意見を持っています。つまり、現在のサンプルの結果が無限サンプルの結果にどれだけ近いかを判断するには、現在のサンプルのサイズが、例えば95%の確率での結果の偏差が10%以下である必要があります（数字は任意に設定できます）。それ以外に推定する方法はない。統計的手法により算出しています。探す必要があるのか、以前は計算していました。安定したパターンに基づく戦略であれば、同じような性質を持つ他の市場でも通用するはずだと結論付けました。そうすれば、少なくとも何度かは前進の勢いを増すことができます。長期戦略が他の市場で通用しないのであれば、それは長期戦略ではなく、何かに適合していることになる。もうひとつは、このフィット感が、運が良ければ長く利益をもたらしてくれることです。 2007年1月1日から13年間、全28通貨ペアの1TFのサンプルがあります。 このサンプルをもとに、厳密に指定されたパターンに従ってシンセティック（これらの通貨の組み合わせ）を作り、それをしばらく観察すると、観察期間の後、例えば、ある時間後にかなり特定の動作をする 一昔前ならともかく、今となっては10ヶ月に及ぶ。 この場合、平均して月に1.5～2回のエントリーポイントしかないことが判明し、タイムフレームを2回少なくとれば、ほぼ2倍となる）等々です。 もちろん、実際のフォワードテストは2倍10ヶ月待っても構いません。 正確には、このメッセージの10ヶ月前がサンプリング条件の関係でサンプルに入らなかったため、10個です とすると、10ヶ月の期間が2つあることになります。1つ目は「マイナス10ヶ月から現在」、2つ目は「現在からプラス10ヶ月」です。 なぜ、そのような質問をするのですか？ なぜなら、そのようなフォワードテストでも、システムのオーバートレーニングに関する質問には答えられないと思われるからです サンプルの「最後の部分」に結果を当てはめているわけではないのです。 このような10-12ヶ月間の市場は、観察期間終了後、例えばトランプ当選後（ちょうど11月20日）でも、容易に変化しうるいくつかの世界的なトレンドに従って行動する可能性は十分にあると思われるが。 もちろん、同じようにランダムフォレストに 似た解を見つけさせようとすることはできますが、「何を突っ込めばいいのか」がまだ不明なので、それが見つかるというわけではないのですね。 Maxim Dmitrievsky 2019.12.25 11:11 #15746 ボリス 2007年1月1日から13年間、全28通貨ペアで1TFのサンプルがあります。 このサンプルをもとに、厳密に指定されたパターンに従って合成物質（これらの通貨の組み合わせ）を作る。この合成物質は、ある期間観察可能であり、観察期間の後、例えば、ある時間後に極めて決定的な振る舞いをする。 この「ある時期」はかなり長く、例えば10ヶ月に及ぶこともある。 この場合、平均して月に1.5～2回のエントリーポイントしかなく、TFを2回少なくとればほぼ2倍となる）等々。 もちろん、フェアなフォワードテストを行うために、10ヶ月ずつ2回待つことは可能です。 正確には10ヶ月ですが、このメッセージの前の10ヶ月はサンプリング条件の関係でサンプルに入りきらなかったためです。 とすると、10ヶ月の期間が2つあることになります。1つ目は「マイナス10ヶ月から現在」、2つ目は「現在からプラス10ヶ月」です。 なぜ、そのような質問をするのですか？ なぜなら、そのようなフォワードテストでも、システムのオーバートレーニングに関する質問には答えられないと思われるからです サンプルの「最後の部分」に結果を当てはめているわけではないのです。 しかし、10-12ヶ月の間、市場はいくつかの世界的なトレンドに従って行動する可能性があり、それは観察期間が終了した後でも、例えばトランプ当選後（ちょうど20日の11月）でも容易に変更することができます。 もちろん、同じランダムフォレストに無理やり似たような解を探させることもできますが、「何を突っ込めばいいのか」がまだ明確でないため、見つかるかどうかは定かではありません。 システムがいくつのフリーパラメータを持っているかによります。例えば、パラメータが2〜3個で、すべての信号が独立であれば、フォワードなしでも大丈夫、つまり、ある程度の統計的信頼性があることになります。しかし、シグナルが非常に少ない場合は、全く結論が出せないので、その時は、これらのシグナルの背後に本当のパターンがあるかどうかを考え、それを分析すればよい。 森は大量のパラメータを記憶しているに過ぎず、答えを出すことはできないのです。 Aleksey Mavrin 2019.12.25 11:24 #15747 ボリス 2007年1月1日から13年間、全28通貨ペアで1TFのサンプルがあります。 このサンプルをもとに、厳密に指定されたパターンに従って合成物質（これらの通貨の組み合わせ）を作る。この合成物質は、ある期間観察可能であり、観察期間の後、例えば、ある時間後に極めて決定的な振る舞いを する。 この「ある時期」はかなり長く、例えば10ヶ月に及ぶこともある。 この場合、月平均で1.5～2回のエントリーポイントしかないことが判明、TFを2倍とするとほぼ2倍）、等々です。 もちろん、フェアなフォワードテストを行うために、10ヶ月ずつ2回待つことは可能です。 正確には10ヶ月ですが、このメッセージの前の10ヶ月はサンプリング条件の関係でサンプルに入りきらなかったためです。 とすると、10ヶ月の期間が2つあることになります。1つ目は「マイナス10ヶ月から現在」、2つ目は「現在からプラス10ヶ月」です。 なぜ、そのような質問をするのですか？ なぜなら、そのようなフォワードテストでも、システムのオーバートレーニングに関する質問には答えられないと思われるからです サンプルの「最後の部分」に結果を当てはめているわけではないのです。 しかし、10-12ヶ月の間、市場は、観察期間終了後でさえ、例えば、トランプ当選後（ちょうど20日の11月）、容易に変化しうるいくつかの世界的なトレンドに従って行動する可能性があるのです。 もちろん、同じランダムフォレストに無理やり似たような解を見つけさせようとすることもできますが、「何を突っ込めばいいのか」がまだ明確になっていないので、見つかるかどうか？ 何か、こうやってファンダメンタルの傾向を探っているような気がします。そして、あなた自身が、そうだ、1年後、2年後、あるいは明日には終わるかもしれない、という結論に達したのです。いつものことです。もし、あなたのシステムがそのような珍しい入力をするのであれば、以前（マキシムがすでに指摘しているように）、矛盾したランダムなパターンであろうと分析して判断した上で、それに頼るしかないのである。 mytarmailS 2019.12.25 13:59 #15748 https://www.youtube.com/watch?v=aX887X3lAc0&t=677s このビデオとチャンネルを見れば、誰かに伝わるかもしれない。 Итоги 2019 года www.youtube.com Распродажа до до 27.12.2019 - https://chechet.org/308 Метки видео: 00:00:10 - Приветствие 00:11:39 - Как торговали в 2019 году 00:23:41 - Какие были новые ку... Maxim Dmitrievsky 2019.12.25 16:43 #15749 mytarmailS: このビデオとチャンネルを見れば、誰かに伝わるかもしれない。 なぜコースの広告を出す必要があるのですか？ Boris 2019.12.25 16:44 #15750 マキシム・ドミトリエフスキー システムがいくつのフリーパラメータを持っているかによります。例えば、2-3個のパラメータがあり、すべての信号が独立している場合、フォワードなしでも大丈夫、つまり、ある程度の統計的信頼性があることになります。しかし、シグナルが非常に少ない場合は、全く結論が出せないので、その時は、これらのシグナルの背後に本当のパターンがあるかどうかを考え、それを分析すればよい。 森は大量のパラメータを記憶しているだけで、何の答えも出してくれません。 一般的には、2～3個のパラメータがあるだけで、そのうちの1個は広く知られている数学的な量です））、2個目は観測終点からの距離（取引の長さ、オープンオーダー）、3個目は観測期間の値に加えてもう1個のパラメータですが、これは一定で最初の3個には依存しません 2番目は一定で3番目には依存しないが、異なる時間軸では異なる可能性がある 3つ目は可変長（"from "と "to "のある範囲で変化する）。 1...156815691570157115721573157415751576157715781579158015811582...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
これは確かにデタラメだ。この取引頻度ではサンプリングが足りなくなる
セカンドオピニオンをお持ちですか？
共有することは難しいでしょうか？
違う意見もあるのですか？
教えていただけませんか？
私は、不完備な情報と確率的な結果を持つゲーム、つまり確率的な戦略では、戦略の質を決定するために、このまさに確率的な性質を考慮に入れなければならないという意見を持っています。
つまり、現在のサンプルの結果が無限サンプルの結果にどれだけ近いかを判断するには、現在のサンプルのサイズが、例えば95%の確率での結果の偏差が10%以下である必要があります（どのような数字を設定しても構いません）。それ以外に推定する方法はない。統計的手法により算出しています。探す必要があるのか、以前は計算していました。
安定したパターンに基づく戦略であれば、同じような性質を持つ他の市場でも通用するはずだと結論付けました。 そうすれば、少なくとも何度かは前進の勢いを増すことができます。長期戦略が他の市場で通用しないのであれば、それは長期戦略ではなく、何かに適合していることになる。もうひとつは、この調整によって、運が良ければ長く利益をもたらしてくれるかもしれないということです。
私は、不完備な情報と確率的な結果を持つゲーム、つまり確率的な戦略では、戦略の質を決定するために、このまさに確率的な性質を考慮しなければならないという意見を持っています。
つまり、現在のサンプルの結果が無限サンプルの結果にどれだけ近いかを判断するには、現在のサンプルのサイズが、例えば95%の確率での結果の偏差が10%以下である必要があります（数字は任意に設定できます）。それ以外に推定する方法はない。統計的手法により算出しています。探す必要があるのか、以前は計算していました。
安定したパターンに基づく戦略であれば、同じような性質を持つ他の市場でも通用するはずだと結論付けました。そうすれば、少なくとも何度かは前進の勢いを増すことができます。長期戦略が他の市場で通用しないのであれば、それは長期戦略ではなく、何かに適合していることになる。もうひとつは、このフィット感が、運が良ければ長く利益をもたらしてくれることです。
2007年1月1日から13年間、全28通貨ペアの1TFのサンプルがあります。
このサンプルをもとに、厳密に指定されたパターンに従ってシンセティック（これらの通貨の組み合わせ）を作り、それをしばらく観察すると、観察期間の後、例えば、ある時間後にかなり特定の動作をする
一昔前ならともかく、今となっては10ヶ月に及ぶ。
この場合、平均して月に1.5～2回のエントリーポイントしかないことが判明し、タイムフレームを2回少なくとれば、ほぼ2倍となる）等々です。
もちろん、実際のフォワードテストは2倍10ヶ月待っても構いません。
正確には、このメッセージの10ヶ月前がサンプリング条件の関係でサンプルに入らなかったため、10個です
とすると、10ヶ月の期間が2つあることになります。1つ目は「マイナス10ヶ月から現在」、2つ目は「現在からプラス10ヶ月」です。
なぜ、そのような質問をするのですか？
なぜなら、そのようなフォワードテストでも、システムのオーバートレーニングに関する質問には答えられないと思われるからです
サンプルの「最後の部分」に結果を当てはめているわけではないのです。
このような10-12ヶ月間の市場は、観察期間終了後、例えばトランプ当選後（ちょうど11月20日）でも、容易に変化しうるいくつかの世界的なトレンドに従って行動する可能性は十分にあると思われるが。
もちろん、同じようにランダムフォレストに 似た解を見つけさせようとすることはできますが、「何を突っ込めばいいのか」がまだ不明なので、それが見つかるというわけではないのですね。
2007年1月1日から13年間、全28通貨ペアで1TFのサンプルがあります。
このサンプルをもとに、厳密に指定されたパターンに従って合成物質（これらの通貨の組み合わせ）を作る。この合成物質は、ある期間観察可能であり、観察期間の後、例えば、ある時間後に極めて決定的な振る舞いをする。
この「ある時期」はかなり長く、例えば10ヶ月に及ぶこともある。
この場合、平均して月に1.5～2回のエントリーポイントしかなく、TFを2回少なくとればほぼ2倍となる）等々。
もちろん、フェアなフォワードテストを行うために、10ヶ月ずつ2回待つことは可能です。
正確には10ヶ月ですが、このメッセージの前の10ヶ月はサンプリング条件の関係でサンプルに入りきらなかったためです。
とすると、10ヶ月の期間が2つあることになります。1つ目は「マイナス10ヶ月から現在」、2つ目は「現在からプラス10ヶ月」です。
なぜ、そのような質問をするのですか？
なぜなら、そのようなフォワードテストでも、システムのオーバートレーニングに関する質問には答えられないと思われるからです
サンプルの「最後の部分」に結果を当てはめているわけではないのです。
しかし、10-12ヶ月の間、市場はいくつかの世界的なトレンドに従って行動する可能性があり、それは観察期間が終了した後でも、例えばトランプ当選後（ちょうど20日の11月）でも容易に変更することができます。
もちろん、同じランダムフォレストに無理やり似たような解を探させることもできますが、「何を突っ込めばいいのか」がまだ明確でないため、見つかるかどうかは定かではありません。
システムがいくつのフリーパラメータを持っているかによります。例えば、パラメータが2〜3個で、すべての信号が独立であれば、フォワードなしでも大丈夫、つまり、ある程度の統計的信頼性があることになります。しかし、シグナルが非常に少ない場合は、全く結論が出せないので、その時は、これらのシグナルの背後に本当のパターンがあるかどうかを考え、それを分析すればよい。
森は大量のパラメータを記憶しているに過ぎず、答えを出すことはできないのです。
2007年1月1日から13年間、全28通貨ペアで1TFのサンプルがあります。
このサンプルをもとに、厳密に指定されたパターンに従って合成物質（これらの通貨の組み合わせ）を作る。この合成物質は、ある期間観察可能であり、観察期間の後、例えば、ある時間後に極めて決定的な振る舞いを する。
この「ある時期」はかなり長く、例えば10ヶ月に及ぶこともある。
この場合、月平均で1.5～2回のエントリーポイントしかないことが判明、TFを2倍とするとほぼ2倍）、等々です。
もちろん、フェアなフォワードテストを行うために、10ヶ月ずつ2回待つことは可能です。
正確には10ヶ月ですが、このメッセージの前の10ヶ月はサンプリング条件の関係でサンプルに入りきらなかったためです。
とすると、10ヶ月の期間が2つあることになります。1つ目は「マイナス10ヶ月から現在」、2つ目は「現在からプラス10ヶ月」です。
なぜ、そのような質問をするのですか？
なぜなら、そのようなフォワードテストでも、システムのオーバートレーニングに関する質問には答えられないと思われるからです
サンプルの「最後の部分」に結果を当てはめているわけではないのです。
しかし、10-12ヶ月の間、市場は、観察期間終了後でさえ、例えば、トランプ当選後（ちょうど20日の11月）、容易に変化しうるいくつかの世界的なトレンドに従って行動する可能性があるのです。
もちろん、同じランダムフォレストに無理やり似たような解を見つけさせようとすることもできますが、「何を突っ込めばいいのか」がまだ明確になっていないので、見つかるかどうか？
何か、こうやってファンダメンタルの傾向を探っているような気がします。そして、あなた自身が、そうだ、1年後、2年後、あるいは明日には終わるかもしれない、という結論に達したのです。いつものことです。もし、あなたのシステムがそのような珍しい入力をするのであれば、以前（マキシムがすでに指摘しているように）、矛盾したランダムなパターンであろうと分析して判断した上で、それに頼るしかないのである。
https://www.youtube.com/watch?v=aX887X3lAc0&t=677s
このビデオとチャンネルを見れば、誰かに伝わるかもしれない。
このビデオとチャンネルを見れば、誰かに伝わるかもしれない。
なぜコースの広告を出す必要があるのですか？
システムがいくつのフリーパラメータを持っているかによります。例えば、2-3個のパラメータがあり、すべての信号が独立している場合、フォワードなしでも大丈夫、つまり、ある程度の統計的信頼性があることになります。しかし、シグナルが非常に少ない場合は、全く結論が出せないので、その時は、これらのシグナルの背後に本当のパターンがあるかどうかを考え、それを分析すればよい。
森は大量のパラメータを記憶しているだけで、何の答えも出してくれません。
一般的には、2～3個のパラメータがあるだけで、そのうちの1個は広く知られている数学的な量です））、2個目は観測終点からの距離（取引の長さ、オープンオーダー）、3個目は観測期間の値に加えてもう1個のパラメータですが、これは一定で最初の3個には依存しません
2番目は一定で3番目には依存しないが、異なる時間軸では異なる可能性がある
3つ目は可変長（"from "と "to "のある範囲で変化する）。