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 2281

[Valeriy Yastremskiy]

mytarmailS:

なぜ100や1億ではなく、100万なのか？

なぜ、獲得すべきであり、非獲得であってはならないのか？

たった7文字でなぜこんなにもデタラメなのか？)

そうですね、Perhapsという単語を前に置くべきでしたね。

図は本日のものです。今日、MoDは100から1000のルールIf Tooを配布しています。少なくともマックスとはね。しかも、1つのキャラクターで1年、2年という期間、効果があります。

長く、そして異なるキャラクターのルールで機能させるためには、おそらく1000倍のルールが必要です。

[mytarmailS]

ヴァレリー・ヤストレムスキー

今日からの数字。今日、MoDは100から1,000のルールを配布しています。

あのね...すべては相対的なものなんだよ...

10kのクソ機能を詰め込めば、2kのルールになる...。

10k個の符号をあるアルゴリズムの2つの要素に絞り込むと、10個のルールが2k個のルールと同じになります。

だから関係ない

ヴァレリー・ヤストレムスキー

このルールが長く、また異なるキャラクターで機能するためには、おそらく1000倍以上のルールが必要でしょう...。

必要なのは質であって量ではない...逆に、ルールが少ないほど将来的にうまく機能する。

例えばニコライ・カミーニンは、約3kのルールと300～500の属性を持っています。

でも、仮に内容を教えてもらっても50kのルールと100kの属性で、うまくいかないと思うのですが......。

[Valeriy Yastremskiy]

mytarmailS:

あのね...すべては相対的なものなんだ...

10kのクソ機能を詰め込んだら2kのルールになるのか・・・。

10kの属性をアルゴリズムの2つの要素に絞り込むと、その2kより悪いルールは10個になります。

だから関係ない

必要なのは質であって量ではありません...逆に、ルールが少ないほど将来的にうまくいくのです。

ニコライ・カミーニンは、約3kのルールと300～500のアトリビュート（属性）を持っているんだ。

でも、たとえ内容を教えてもらっても、50kのルールと100kの属性があって、うまくいかないと思うんですけど......。

もちろんリニアではありませんが）かなり現実に近いと思われる見積もりと、今日の容量から判断しています。現在、1000kのルールと3k〜10kのサインは非現実的です。2～5年後くらいには、タイミングを間違えているかもしれませんね。

今日、特徴やルールを得るために、成功したアルゴリズムだけを探します。

[Rorschach]

Aleksey Mavrin：

最近の価格データ（とMA）のみで先物の価格を予測するアプローチは、"上昇時に買う "に集約されるようです。)

神経細胞や分析的な占い師を使って予想してもよいでしょう。

つまり、本当に重要なモデルに対して予測因子を選択/発見しない場合、成功は偶然か フィッティングのどちらかです（一方、MAポイント期間の適応的選択は完全に先天的な考えです）。

そして、予測変数は、価格データとは直接関係ない、まったく異なる平面上にある場合もあります。いかがでしょうか？

プレディクターとはどういう意味ですか？ニュース、政治、ボリューム・関心、指標？

価格はすべてを考慮していると思います。問題は、この情報をアルゴリズムでどのように抽出するかということです。

[mytarmailS]

Valeriy Yastremskiy：

もちろんリニアではありませんが）私の考えでは、かなり現実に近い見積もりと、今日のキャパシティーをベースにしています。今日、1000kのルールと3k〜10kのサインは非現実的です。2年後、5年後、タイミングを間違えているかもしれません。

100万でも10万でも簡単です、問題は質です。

ヴァレリー・ヤストレムスキー

今日私たちがしなければならないのは、特徴とルールを得るための優れたアルゴリズムを探すことです。

ごちゃごちゃしてますね。アルゴリズムにこそ、パワーがまだ追いついていないのです。

[Aleksey Mavrin]

ロールシャッハ：

プレディクターとはどういう意味ですか？ニュース、政治、ボリューム/興味、指標？

価格はすべてを考慮していると思いますが、問題はその情報をアルゴリズムでどう引き出すかです。

良い 予測因子とは、モデルが予測される指標に安定した関係を見出すことができるチップのことであろう。

つまり、チップそのものだけでなく、その正規化や解釈も含めて、探索と実験の対象なのです。

価格はすべてを考慮したもので、ファトゥムの理論を少し思い起こさせる )

この発言に反論しないまでも、ニュースからそれに対する反応までのタイムラグという 意味ではなく、もっとグローバルな意味でのラグがあるのではと思います

- トレンド効果を持つ要因があれば、その効果は長くてもよく、事前に予想する必要はなく、実際にできるだけ早く「見える」ようになれば十分である。

[Rorschach]

Aleksey Mavrin：

良い 予測因子とは、モデルが予測される指標に安定した関係を見出すことができる任意の特徴である可能性があります。

つまり、機能そのものだけでなく、その正規化や解釈についても探求し、実験する対象なのです。

価格はすべてを考慮したもので、ファトゥムの理論を少し思い起こさせる )

この発言に反論しないまでも、ニュースからそれに対する反応までのタイムラグという 意味ではなく、もっとグローバルな意味でのラグがあるのではと思います

- トレンド効果を持つ要因がある場合、その効果は長く、事前に予想する必要はなく、事実上、できるだけ早く「見える」ようになれば十分である。

市場は3〜6ヶ月の未来を生きる。価格チャートは、出来高やニュースなど、多くのことを教えてくれる。一番早かったり、一番賢かったり、一番お金持ちだったりすると、お金を稼ぐことができるのです。

[Valeriy Yastremskiy]

mytarmailS:

簡単な話、100万でも10万でも、質の問題なんです。

アルゴリズムが成熟してないのはパワーだと勘違いしてるんだろう。

いや、その通りです。その通り、現在のアルゴリズムでも容量が十分なレベルに達していないため、現在の低い容量でより効率の良いアルゴリズムを探す必要があるのです。

[Renat Fatkhullin]

自由に情報をシェアしてください。

1) MT5 python ライブラリを使用していますか？

2) MT5の外部と内部のどちらで使用するのですか？

3）図書館に不足している機能は何ですか？指標へのアクセスは？

MQL5では、高速な行列演算を追加したバージョンアップを準備中です。これにより、膨大な計算を行うことができるようになります。

また、分析パッケージとのコネクタの開発や、標準的なWinMLとの連携も実装する予定です。

[mytarmailS]

Renat Fatkhullin:
情報を共有してもらえますか。

1) MT5 python ライブラリを使用していますか？

2) MT5の外部と内部のどちらで使用するのですか？

3）図書館に足りない機能は何ですか？指標へのアクセスは？

MQL5では、高速な行列演算を追加したバージョンアップを準備中です。これにより、膨大な計算を行うことができるようになります。

今後は、分析パッケージとのコネクタの開発や、WinMLとの標準的な連携を実現していく予定です。

RコネクタでRコネクタを作る。