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 3085 1...307830793080308130823083308430853086308730883089309030913092...3399 新しいコメント mytarmailS 2023.05.28 22:02 #30841 Viktor Kudriavtsev #: 誰の言うことも聞くな、ここには専門家はいない。 mytarmailS 2023.05.28 23:07 #30842 https://youtube.com/watch?v=IpSnASeb8XI& feature=share8。 Maxim Dmitrievsky 2023.05.29 04:33 #30843 Viktor Kudriavtsev #: このサイクルから遺伝的・進化的手法を使ってEAの学習を試みた（記事30と31）。著者のパラメータは1000エポックである。母集団は私の理解では1エポックあたり50個体です。最良の結果はトレーニング時にログに表示される。つまり、200エポックでは、この最良の結果は最初のものと変わっていない。また、母集団を100個体にして、150エポックほど訓練してみました。効果は同じである。そこで、この方法をあきらめ、新しい方法に移った。 新しいものはちゃんと訓練されていないのでしょうか？正直なところ、バックテストもまともに行われていない記事を30以上も読みたくない。 これは何ですか？） Viktor Kudriavtsev 2023.05.29 07:02 #30844 Maxim Dmitrievsky #:新しい人はちゃんと訓練されていないのだろうか？)正直なところ、普通のバックテストがない30以上の記事を読む気はない。これは何ですか？） この記事（と前回の記事）で、著者はモデルのアンサンブル（10エージェント＋1評論家＋1スケジューラ）のアルゴリズムを実装した。このアルゴリズムは、まず例のデータベースを収集し（最初はランダムニューロンで、次に訓練されたものが使われます）、次に別のアドバイザーがこのデータベースでモデルを訓練します。著者の説明によると、"スケジューラ "はすべてのエージェントを均等に使用する。しかし私の場合、エージェントは1つ（そして何もしない）か2つ（ただ1つの取引をオープンし、テスト時間がなくなるかバランスが取れるまで待つ）しか使いません。 すべてのエージェントを使うようにする方法がわかりません。一般に、(42)の記事の著者は、(41)のバリアントでもそのような問題があったが、(42)でそれを修正し、今はすべてのエージェントを使用していると書いている。すべてのエージェントを使うようにモデルを強制することはできません。しかし、実験中に何度か、モデルが誤って3、4人のエージェントを使用したことがあり、実際に取引を成立させることができました。 追記: この記事の著者に、どのようにモデルを学習させたか、図を使って詳しく説明するようコメントでお願いしました。彼はデータベースにどれだけの例を集めたのか？何回のトレーニングパスを行ったのか？少なくとも、何に焦点を当てるべきかについての具体的なデータを......。しかし、著者はなぜかその質問を無視する。とはいえ、そこから何かを得ることができないのであれば、一連の記事を書く意味はあるのだろうか？もしや自己宣伝？でも、著者は何も売っていないのに、なぜ広告が必要なのか......。 Maxim Dmitrievsky 2023.05.29 07:20 #30845 Viktor Kudriavtsev #:この記事（と前回の記事）で、著者は一種のモデルアンサンブル（10エージェント＋1評論家＋1スケジューラ）のアルゴリズムを実装した。このアルゴリズムは、まず例データベースを収集し（最初はランダムニューロンで、次に訓練されたものが使われます）、次に別のアドバイザーがこのデータベースでモデルを訓練します。著者の説明によれば、"スケジューラ "はすべてのエージェントを均等に使うはずである。しかし実際には、1つのエージェント（何もしない）か2つのエージェント（1つの取引を開始し、テスト時間が終了するかバランスが取れるまで待つ）を使用する。すべてのエージェントを使うようにする方法がわかりません。一般に、記事(42)の著者は、(41)のバリアントでもそのような問題があったが、(42)ではそれを修正し、今はすべてのエージェントを使用していると書いている。すべてのエージェントを使うように強制することはできない。しかし、すべての実験において、モデルが誤って3、4人のエージェントを使用したことが何度かあり、実際に取引を成立させ、ある種の取引を行うことができました。追記: この記事の著者に、どのようにモデルを学習させたか、図で詳しく説明するようコメントでお願いしました。彼はデータベースにどれだけの例を集めたのか？何回のトレーニングパスを行ったのか？少なくとも、何に焦点を当てるべきかについての具体的なデータを......。しかし、著者はなぜかその質問を無視する。とはいえ、そこから何かを得ることができないのであれば、一連の記事を書く意味はあるのだろうか？もしや自己宣伝？でも、著者は何も売っていないのに、なぜ広告が必要なのか......。 おそらく、著者は自分のことで精一杯で、（その仕事ぶりは本当に途方もないものなので）もはやただの人間からの質問には答えないのだろう :) 。 残念なことに、私は他のことに興味があるので、これらすべてをチェックする機会がない。 新しいデータでの結果は平凡なものでした。これは、これらのアルゴリズムがあらゆる種類のシフトやドリフトを考慮していないためで、そのような情報をどのように組み込めばいいのかがよくわからないのです。 もしかしたら論文の中に解決策があるかもしれませんが、私は調べたことがありません。 Andrey Dik 2023.05.31 19:10 #30846 友よ、こんにちは！ 戦いが ある！ようこそ！騒いでくれ！..！ Чемпионат Алгоритмов Оптимизации. 2022.12.04www.mql5.com Чемпионат алгоритмов оптимизации задуман как соревнование для людей ищущих, любознательных, для которых стоять на месте означает движение назад... JeeyCi 2023.06.02 07:46 #30847 <モデレーターにより投稿文は削除されました。 mytarmailS 2023.06.02 07:54 #30848 ああ、彼女に会いたかった)))))) Maxim Dmitrievsky 2023.06.02 07:59 #30849 ハニー、今日はありがとう。 Andrey Dik 2023.06.02 08:03 #30850 JeeyCi #:... こんにちは、JeeCiさん！こんにちは！ 私は選手権にあなたを招待し、参加し、楽しみを持って いる）。 1...307830793080308130823083308430853086308730883089309030913092...3399 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
このサイクルから遺伝的・進化的手法を使ってEAの学習を試みた（記事30と31）。著者のパラメータは1000エポックである。母集団は私の理解では1エポックあたり50個体です。最良の結果はトレーニング時にログに表示される。つまり、200エポックでは、この最良の結果は最初のものと変わっていない。また、母集団を100個体にして、150エポックほど訓練してみました。効果は同じである。そこで、この方法をあきらめ、新しい方法に移った。
新しいものはちゃんと訓練されていないのでしょうか？正直なところ、バックテストもまともに行われていない記事を30以上も読みたくない。
これは何ですか？）
新しい人はちゃんと訓練されていないのだろうか？)正直なところ、普通のバックテストがない30以上の記事を読む気はない。
これは何ですか？）
この記事（と前回の記事）で、著者はモデルのアンサンブル（10エージェント＋1評論家＋1スケジューラ）のアルゴリズムを実装した。このアルゴリズムは、まず例のデータベースを収集し（最初はランダムニューロンで、次に訓練されたものが使われます）、次に別のアドバイザーがこのデータベースでモデルを訓練します。著者の説明によると、"スケジューラ "はすべてのエージェントを均等に使用する。しかし私の場合、エージェントは1つ（そして何もしない）か2つ（ただ1つの取引をオープンし、テスト時間がなくなるかバランスが取れるまで待つ）しか使いません。
すべてのエージェントを使うようにする方法がわかりません。一般に、(42)の記事の著者は、(41)のバリアントでもそのような問題があったが、(42)でそれを修正し、今はすべてのエージェントを使用していると書いている。すべてのエージェントを使うようにモデルを強制することはできません。しかし、実験中に何度か、モデルが誤って3、4人のエージェントを使用したことがあり、実際に取引を成立させることができました。
追記: この記事の著者に、どのようにモデルを学習させたか、図を使って詳しく説明するようコメントでお願いしました。彼はデータベースにどれだけの例を集めたのか？何回のトレーニングパスを行ったのか？少なくとも、何に焦点を当てるべきかについての具体的なデータを......。しかし、著者はなぜかその質問を無視する。とはいえ、そこから何かを得ることができないのであれば、一連の記事を書く意味はあるのだろうか？もしや自己宣伝？でも、著者は何も売っていないのに、なぜ広告が必要なのか......。
この記事（と前回の記事）で、著者は一種のモデルアンサンブル（10エージェント＋1評論家＋1スケジューラ）のアルゴリズムを実装した。このアルゴリズムは、まず例データベースを収集し（最初はランダムニューロンで、次に訓練されたものが使われます）、次に別のアドバイザーがこのデータベースでモデルを訓練します。著者の説明によれば、"スケジューラ "はすべてのエージェントを均等に使うはずである。しかし実際には、1つのエージェント（何もしない）か2つのエージェント（1つの取引を開始し、テスト時間が終了するかバランスが取れるまで待つ）を使用する。
すべてのエージェントを使うようにする方法がわかりません。一般に、記事(42)の著者は、(41)のバリアントでもそのような問題があったが、(42)ではそれを修正し、今はすべてのエージェントを使用していると書いている。すべてのエージェントを使うように強制することはできない。しかし、すべての実験において、モデルが誤って3、4人のエージェントを使用したことが何度かあり、実際に取引を成立させ、ある種の取引を行うことができました。
追記: この記事の著者に、どのようにモデルを学習させたか、図で詳しく説明するようコメントでお願いしました。彼はデータベースにどれだけの例を集めたのか？何回のトレーニングパスを行ったのか？少なくとも、何に焦点を当てるべきかについての具体的なデータを......。しかし、著者はなぜかその質問を無視する。とはいえ、そこから何かを得ることができないのであれば、一連の記事を書く意味はあるのだろうか？もしや自己宣伝？でも、著者は何も売っていないのに、なぜ広告が必要なのか......。
おそらく、著者は自分のことで精一杯で、（その仕事ぶりは本当に途方もないものなので）もはやただの人間からの質問には答えないのだろう :) 。
残念なことに、私は他のことに興味があるので、これらすべてをチェックする機会がない。
新しいデータでの結果は平凡なものでした。これは、これらのアルゴリズムがあらゆる種類のシフトやドリフトを考慮していないためで、そのような情報をどのように組み込めばいいのかがよくわからないのです。
もしかしたら論文の中に解決策があるかもしれませんが、私は調べたことがありません。
友よ、こんにちは！
戦いが ある！ようこそ！騒いでくれ！..！
...
こんにちは、JeeCiさん！こんにちは！
私は選手権にあなたを招待し、参加し、楽しみを持って いる）。