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 891 1...884885886887888889890891892893894895896897898...3399 新しいコメント Mihail Marchukajtes 2018.05.09 20:36 #8901 エリブラリウス 31カテゴリー...いや、31ステップの離散化ですね。ウラジミールの記事のひとつにこれが使われていますが、結果も同じように良いものです。元データそのものが良ければの話ですが...。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.09 22:12 #8902 ミハイル・マルキュカイツまず、決断の瞬間を記録する。イベントにしてください。そして、イベントが発生したこの瞬間に、インジケーターの値を保存します。 正直なところ、あなたのテーブルがよくわからないのです。何が入っているのか？だから、正確な値ではなく、パターンを保存するポイントは何ですか - 例えば、よく知られているRSIは、私が持っているように、あなたはレベル70以上、その後1、レベル30以下、その後-1、ではなく、両方、その後0を開けば。 表には、ツリーの結果に基づいて形成された、スコアの高いルールの集合がある。Deductor Studioを使っています。私が思うに、初心者にはなかなか良いのですが、無料版では解析結果が出にくいので、ルールをフィルタリングして最適なものを選び、手作業でコードに打ち込んでいます。 今日、私はプロセスを自動化し、次の現象に気づきました：サンプルをフィルタリングした後にその部分が1つの予測値のみを与える場合、ルールは不完全かもしれません（例えば、全体の予測値が2つの位置を持ち、フィルタリング（ルールの一部を適用）後にそのような奇妙なセット、例えば2ルールになる場合など）。 定義されたルールは緑、任意の値は黄色、未定義は赤です。 不確実性とは、ルールでフィルタリングした後に代替となる変数値がない場合に発生するもので、他の条件では代替となる変数値が現れ、ルールが実行されることです。 Mihail Marchukajtes 2018.05.09 22:26 #8903 アレクセイ・ヴャジミキン例えば、よく知られているRSIは、私のように、70以上開けたら1、30以下なら-1、両方でなければ0というように、あるパターンではなく、正確な値を保つことがポイントです。 表には、ツリーの結果に基づいて形成された、スコアの高いルールの集合がある。Deductor Studioを使っています。私が思うに、初心者にとってはかなり良いのですが、無料版では解析結果が出にくいので、ルールをフィルタリングして最適なものを選び、手作業でコードに打ち込んでいます。 今日、私はプロセスを自動化し、次の現象に気づきました：サンプルをフィルタリングした後にその部分が1つの予測値のみを与える場合、ルールは不完全かもしれません（例えば、予測値が2つの位置を持ち、フィルタリング（いくつかのルールを適用）後に、2つのルール上の例という奇妙なセットを得ることができます）。 定義されたルールは緑、任意の値は黄色、未定義は赤です。 ルールでフィルタリングした後、代替となる変数値がないのに、他の条件ではそれが現れ、ルールが正しいことが証明されたからではなく、以前にこの状況に遭遇したことがないため評価できず、全く逆の可能性もあるのに、類似していると判断して実行されると、あいまいさが際立つだけである。本題にお答えします。RSIが70以上の時は、1（ワン）の値しかありませんが、RSIが70以上の値をどれだけ示しているかは、NSにとって非常に重要なことです。70.05であれば、90や80など70から100の間の数字はおろか、73であれば全く別物である。このような些細なことにこそ、モデルは重要なものにしがみつこうとしているのです......!とにかく、そういうことなんです。そして、厳密にユニットを割り当てることで、そのための重要な情報をネットワークから奪う、IMHO、当然です!!! Mihail Marchukajtes 2018.05.09 22:42 #8904 ここにいる皆さんは、決してバカではなく、とても知的で論理的な推論をしているとさえ言えるでしょう。プログラミングは、論理へのこだわりです。しかし、ここからが本題です...。TSをリンクし始めると、自分の論理的な結論と、自分の経験から導き出したすべての結論、そして「まあ論理的だ」というフレーズだけに頼って、そうすべきだ、そうすべきだということになるのです。しかし、テストはあなたの結論の無効性を示し、あなたはなぜそれが機能しないかを理解していません。結局のところ、あなたは論理的にすべて正しいことをしたのです。しかし、論理的に何かをすることが正しいとは限りません。多くの人は自分の論理の人質になっている。それは当然正しいのだが、なぜうまくいかないのか......。そして、論理的な結論に基づいて何度も同じ誤りを犯していることにさえ気づかない。 論理的には、モデルが大きければ大きいほど賢くなるのですが......。 例：大小のモデルより中型の方が効果的。これは例として...。 RSIが70を超えたら1を割り当てるのが正しく、ネットワークの場合はそうではない、という計算ですね。そして、グリッドがどうのこうの、お前の仕事を楽にしてやったのに、なんでわからないんだ、なんでそんなにバカなんだ、みたいな感じなんですね。しかし、残念ながら、それでは足りないと答えてくれることはないでしょう。自分のユニットで、重要な情報をバカスカ消してしまったと......。 それもまた一例ですが......。 そして、一般的にMOの分野はアロジカルです。ここでは論理的な結論がうまく機能しない。論理的な結論は、ここではうまくいく!!!! Aleksey Vyazmikin 2018.05.09 22:48 #8905 ミハイル・マルキュカイツ本題にお答えします。PSIが70以上のときは、1（ワン）という値しかありませんが、PSIが70よりどれだけ高い値を示しているかを知ることは、NSにとって非常に重要なことなのです。70.05であれば、90や80など70から100の間の数字はおろか、73であれば全く別物である。このような些細なことにこそ、モデルは重要なものにしがみつこうとしているのです......!とにかく、そういうことなんです。そして、厳密にユニットを割り当てることで、ネットワークにとって重要な情報を、IMHOは当然奪います!!!!もし、NSのないシステムがそのようなルールに従ってうまく機能するのであれば、NSのルールを理解し、見つけることを妨げるものは何なのだろうか？昨日は比較のためにスクリーンショットを掲載しました。今のところ、私の課題は、機械学習の結果が最適化よりも良くなるようなもので、TSのロジックも十分難しいものです。 Mihail Marchukajtes 2018.05.09 23:13 #8906 アレクセイ・ヴャジミキンその通りかもしれませんが、私の推論は、NSのないシステムがそのようなルールに従ってうまく動作するならば、そのNSのルールを理解し見つけることを妨げるものは何かということです。昨日は比較のためにスクリーンショットを掲載しました。今のところ、TSで最適化してかなり厳密なロジックを規定するよりも、機械学習の結果の方が良いだろうというのが私の狙いです。スクリーンショットを掲載したリンクを投げてください...。見てみようかな...。ルールについても、与え方が間違っている。あなたは正しい食事を与えているつもりでも、彼女は情報不足で飢えている。 お互いに誤解しているのです。自分が欲しいものを正確に説明できないから、彼女が理解したとおりの結果を出してくれるのです。TSの手伝いをしましょうか？ガイドラインの範囲内でしか ... まず、どのベーシックTSを使っているか教えてください。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.09 23:52 #8907 ミハイル・マルキュカイツスクリーンショットを掲載した場所のリンクを投げてください......。左様でそして、ルールに関しては、あなたが間違って与えている。正しい食事を与えているつもりでも、実は情報不足で飢えている。 つまり、お互いに誤解しているんですね。自分が欲しいものを正確に説明できないから、彼女が理解したとおりの結果を出してくれるのです。TSの手伝いをしましょうか？ガイドラインの範囲内でしか ... まず、使っている基本的なTSを教えてください。以下、リンクhttps://www.mql5.com/ru/forum/86386/page889#comment_7378517 空腹感についてですが、実はデータがすべてルールに沿っているわけではないので、食べさせすぎかな、と今思ったところです...。 私が欲しいものを説明できない、つまり間違ったターゲットに関するものであるという面白い考えですね？ そしてTC、だから基本はシンプルに、分単位のカメです。あとは、私の相場観に基づいたフィルターカスケードで実行します。 Mihail Marchukajtes 2018.05.09 23:55 #8908 アレクセイ・ヴャジミキン以下、リンクhttps://www.mql5.com/ru/forum/86386/page889#comment_7378517 空腹感についてですが、実はデータがすべてルールに沿っているわけではないので、食べさせすぎかな、と今思ったところです...。 私が欲しいものを説明できない、つまり間違ったターゲットに関するものであるという面白い考えですね？ そしてTC、だから基本はシンプルに、分単位のカメです。あとは、私の市場観察から構築されたフィルターカスケードによって行われます。分の1のカメは1日に何回シグナルを出すのか？ 基本的なTSは、意思決定の瞬間にだけ必要なものです。基本TSに信号がある。すべては市場の分析から始まる基本的なTSからの信号のスクリーンショット。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.10 00:07 #8909 Mihail Marchukajtes： 亀は分単位で1日に何回シグナルを出すのか？基本的なTSは、意思決定の瞬間にだけ必要なものです。信号は、基本的なTSによって形成される。私たちは市場の分析を始めます。基本的なTSからの信号をスクリーンショットします。私のExpert Advisorは常に改善しているので、統計はありません - 私は5月8日に8シグナルと5負けシグナルを持っていますが、私は利益で一日を終えた。 私は自分自身で休日前の夜は取引しない方が良いことに気づいた - 私は履歴を確認します - 夜に1愚かなエントリがあった、それは避けられたかもしれないが、それは毎日の収入の20％を噛んだ。 私のトレーディングシステムは標準的な構造ではなく、市場に参入 する決定はドネシアンチャネルの価格位置によって常に生成され、その後フィルターが働き始め、最終的にポジションを開くかどうかの決定がなされます。一般的に、理想を言えば、市場の様々な瞬間に有効/無効を切り替えられるような外部要因が必要です。今週、仕事の環境を整えながらNSに取り組み始めたばかりで、プレディクターの選定はあまりやっていませんが、すでに面白いパターンを見つけていて、とりあえずEAに使っています。 Aleksey Vyazmikin 2018.05.10 00:10 #8910 これで入力の基本条件はほぼ出揃いました double HighD=Donchianf(0,0); double LowD=Donchianf(1,0); double PriceProc=0.0; if(HighD-LowD>0) PriceProc=((Open(0)-LowD)/(HighD-LowD))*100.0; else { SellNow=false; BuyNow=false; } priceBuy =Open(0); priceSell =Open(0); if(CountMarketOrder_OS==0 && CountMarketOrder_OB==0 && HighD>0 && LowD>0) { if(PriceProc<=ProcOpenBuy && PriceProc>50.0)BuyNow=true; if(PriceProc>=ProcOpenSell && PriceProc<50.0)SellNow=true; } 1...884885886887888889890891892893894895896897898...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
31カテゴリー...いや、31ステップの離散化ですね。ウラジミールの記事のひとつにこれが使われていますが、結果も同じように良いものです。
元データそのものが良ければの話ですが...。
まず、決断の瞬間を記録する。イベントにしてください。そして、イベントが発生したこの瞬間に、インジケーターの値を保存します。
正直なところ、あなたのテーブルがよくわからないのです。何が入っているのか？
だから、正確な値ではなく、パターンを保存するポイントは何ですか - 例えば、よく知られているRSIは、私が持っているように、あなたはレベル70以上、その後1、レベル30以下、その後-1、ではなく、両方、その後0を開けば。
表には、ツリーの結果に基づいて形成された、スコアの高いルールの集合がある。Deductor Studioを使っています。私が思うに、初心者にはなかなか良いのですが、無料版では解析結果が出にくいので、ルールをフィルタリングして最適なものを選び、手作業でコードに打ち込んでいます。
今日、私はプロセスを自動化し、次の現象に気づきました：サンプルをフィルタリングした後にその部分が1つの予測値のみを与える場合、ルールは不完全かもしれません（例えば、全体の予測値が2つの位置を持ち、フィルタリング（ルールの一部を適用）後にそのような奇妙なセット、例えば2ルールになる場合など）。
定義されたルールは緑、任意の値は黄色、未定義は赤です。
不確実性とは、ルールでフィルタリングした後に代替となる変数値がない場合に発生するもので、他の条件では代替となる変数値が現れ、ルールが実行されることです。
例えば、よく知られているRSIは、私のように、70以上開けたら1、30以下なら-1、両方でなければ0というように、あるパターンではなく、正確な値を保つことがポイントです。
表には、ツリーの結果に基づいて形成された、スコアの高いルールの集合がある。Deductor Studioを使っています。私が思うに、初心者にとってはかなり良いのですが、無料版では解析結果が出にくいので、ルールをフィルタリングして最適なものを選び、手作業でコードに打ち込んでいます。
今日、私はプロセスを自動化し、次の現象に気づきました：サンプルをフィルタリングした後にその部分が1つの予測値のみを与える場合、ルールは不完全かもしれません（例えば、予測値が2つの位置を持ち、フィルタリング（いくつかのルールを適用）後に、2つのルール上の例という奇妙なセットを得ることができます）。
定義されたルールは緑、任意の値は黄色、未定義は赤です。
ルールでフィルタリングした後、代替となる変数値がないのに、他の条件ではそれが現れ、ルールが正しいことが証明されたからではなく、以前にこの状況に遭遇したことがないため評価できず、全く逆の可能性もあるのに、類似していると判断して実行されると、あいまいさが際立つだけである。
本題にお答えします。RSIが70以上の時は、1（ワン）の値しかありませんが、RSIが70以上の値をどれだけ示しているかは、NSにとって非常に重要なことです。70.05であれば、90や80など70から100の間の数字はおろか、73であれば全く別物である。このような些細なことにこそ、モデルは重要なものにしがみつこうとしているのです......!とにかく、そういうことなんです。そして、厳密にユニットを割り当てることで、そのための重要な情報をネットワークから奪う、IMHO、当然です!!!
ここにいる皆さんは、決してバカではなく、とても知的で論理的な推論をしているとさえ言えるでしょう。プログラミングは、論理へのこだわりです。しかし、ここからが本題です...。TSをリンクし始めると、自分の論理的な結論と、自分の経験から導き出したすべての結論、そして「まあ論理的だ」というフレーズだけに頼って、そうすべきだ、そうすべきだということになるのです。しかし、テストはあなたの結論の無効性を示し、あなたはなぜそれが機能しないかを理解していません。結局のところ、あなたは論理的にすべて正しいことをしたのです。しかし、論理的に何かをすることが正しいとは限りません。多くの人は自分の論理の人質になっている。それは当然正しいのだが、なぜうまくいかないのか......。そして、論理的な結論に基づいて何度も同じ誤りを犯していることにさえ気づかない。
論理的には、モデルが大きければ大きいほど賢くなるのですが......。
例：大小のモデルより中型の方が効果的。これは例として...。
RSIが70を超えたら1を割り当てるのが正しく、ネットワークの場合はそうではない、という計算ですね。そして、グリッドがどうのこうの、お前の仕事を楽にしてやったのに、なんでわからないんだ、なんでそんなにバカなんだ、みたいな感じなんですね。しかし、残念ながら、それでは足りないと答えてくれることはないでしょう。自分のユニットで、重要な情報をバカスカ消してしまったと......。 それもまた一例ですが......。
そして、一般的にMOの分野はアロジカルです。ここでは論理的な結論がうまく機能しない。論理的な結論は、ここではうまくいく!!!!
本題にお答えします。PSIが70以上のときは、1（ワン）という値しかありませんが、PSIが70よりどれだけ高い値を示しているかを知ることは、NSにとって非常に重要なことなのです。70.05であれば、90や80など70から100の間の数字はおろか、73であれば全く別物である。このような些細なことにこそ、モデルは重要なものにしがみつこうとしているのです......!とにかく、そういうことなんです。そして、厳密にユニットを割り当てることで、ネットワークにとって重要な情報を、IMHOは当然奪います!!!!
もし、NSのないシステムがそのようなルールに従ってうまく機能するのであれば、NSのルールを理解し、見つけることを妨げるものは何なのだろうか？昨日は比較のためにスクリーンショットを掲載しました。今のところ、私の課題は、機械学習の結果が最適化よりも良くなるようなもので、TSのロジックも十分難しいものです。
その通りかもしれませんが、私の推論は、NSのないシステムがそのようなルールに従ってうまく動作するならば、そのNSのルールを理解し見つけることを妨げるものは何かということです。昨日は比較のためにスクリーンショットを掲載しました。今のところ、TSで最適化してかなり厳密なロジックを規定するよりも、機械学習の結果の方が良いだろうというのが私の狙いです。
スクリーンショットを掲載したリンクを投げてください...。見てみようかな...。ルールについても、与え方が間違っている。あなたは正しい食事を与えているつもりでも、彼女は情報不足で飢えている。 お互いに誤解しているのです。自分が欲しいものを正確に説明できないから、彼女が理解したとおりの結果を出してくれるのです。TSの手伝いをしましょうか？ガイドラインの範囲内でしか ...
まず、どのベーシックTSを使っているか教えてください。
スクリーンショットを掲載した場所のリンクを投げてください......。左様でそして、ルールに関しては、あなたが間違って与えている。正しい食事を与えているつもりでも、実は情報不足で飢えている。 つまり、お互いに誤解しているんですね。自分が欲しいものを正確に説明できないから、彼女が理解したとおりの結果を出してくれるのです。TSの手伝いをしましょうか？ガイドラインの範囲内でしか ...
まず、使っている基本的なTSを教えてください。
以下、リンクhttps://www.mql5.com/ru/forum/86386/page889#comment_7378517
空腹感についてですが、実はデータがすべてルールに沿っているわけではないので、食べさせすぎかな、と今思ったところです...。
私が欲しいものを説明できない、つまり間違ったターゲットに関するものであるという面白い考えですね？
そしてTC、だから基本はシンプルに、分単位のカメです。あとは、私の相場観に基づいたフィルターカスケードで実行します。
以下、リンクhttps://www.mql5.com/ru/forum/86386/page889#comment_7378517
空腹感についてですが、実はデータがすべてルールに沿っているわけではないので、食べさせすぎかな、と今思ったところです...。
私が欲しいものを説明できない、つまり間違ったターゲットに関するものであるという面白い考えですね？
そしてTC、だから基本はシンプルに、分単位のカメです。あとは、私の市場観察から構築されたフィルターカスケードによって行われます。
分の1のカメは1日に何回シグナルを出すのか？
基本的なTSは、意思決定の瞬間にだけ必要なものです。基本TSに信号がある。すべては市場の分析から始まる基本的なTSからの信号のスクリーンショット。
亀は分単位で1日に何回シグナルを出すのか？
基本的なTSは、意思決定の瞬間にだけ必要なものです。信号は、基本的なTSによって形成される。私たちは市場の分析を始めます。基本的なTSからの信号をスクリーンショットします。
私のExpert Advisorは常に改善しているので、統計はありません - 私は5月8日に8シグナルと5負けシグナルを持っていますが、私は利益で一日を終えた。 私は自分自身で休日前の夜は取引しない方が良いことに気づいた - 私は履歴を確認します - 夜に1愚かなエントリがあった、それは避けられたかもしれないが、それは毎日の収入の20％を噛んだ。
私のトレーディングシステムは標準的な構造ではなく、市場に参入 する決定はドネシアンチャネルの価格位置によって常に生成され、その後フィルターが働き始め、最終的にポジションを開くかどうかの決定がなされます。一般的に、理想を言えば、市場の様々な瞬間に有効/無効を切り替えられるような外部要因が必要です。今週、仕事の環境を整えながらNSに取り組み始めたばかりで、プレディクターの選定はあまりやっていませんが、すでに面白いパターンを見つけていて、とりあえずEAに使っています。
これで入力の基本条件はほぼ出揃いました