MTSにおける人工知能の活用

[Yury Reshetov]

一般的な取引戦略における人工知能の使用、特に私のExpert Advisorのコードについては、こちらから ダウンロードできます。バックテスト結果は、以下のスクリーンショットの通りです。

Expert Advisorの最適化には長い時間がかかり、遺伝的アルゴリズムを使用した場合のみです。重み付け係数：x1、x2、x3、x4 を選択するための入力パラメータは 0 から 200 までの値に限定される。slパラメータは、ピップ単位でストップロスを指定します。資本金、リスクマネジメントは使用しない。

[Dmitry Fedoseev]

ある特性を持つサイファフィルタを用いてACを平滑化することに相当する。平滑化係数のバランスが悪く、購入ボタンにレンガが乗っているのと同じ状態です。ブリック（＋ストキャスティックなど）は、買うタイミングと売るタイミングさえ分かれば、それだけで非常によく機能します。また、21小節でACが2回下がることや、最適化可能な4つのパラメータの存在を考慮すると......)))。

しかし、私にとっては、ニューラルネットワークが どのように機能するのか、なぜ思うように効率が上がらないのかに光を当ててくれるものでした。

創作期の最初のころは、先週の結果（66000本に対して7200本）をもとにm1で動くEAを書くのが趣味で、テスターでは週に300パーセンテージも表示されていました......。

価格はフーリエ級数分解して何倍音にすれば最適化後のグレイルが出るんだろう？

[Yury Reshetov]

Integer:

ある特性を持つサイファフィルタを用いてACを平滑化することに相当する。平滑化係数のバランスが悪く、購入ボタンにレンガが乗っているのと同じ状態です。ブリック（＋ストキャスティックなど）は、買うタイミングと売るタイミングさえ分かれば、それだけで非常によく機能します。また、21小節の間に2回ACが下がることがあること、最適化できる4つのパラメータがあることを考慮すると......)))。

しかし、私にとっては、ニューラルネットワークがどのように機能するのか、なぜ私たちが望むほど効率的でないのかに光を当ててくれるものです。

創作期の最初のころは、先週の結果（66000本に対して7200本）をもとにm1で動くEAを書くのが趣味で、テスターでは週に300パーセンテージも表示されていました......。

価格はフーリエ級数分解して何倍音にすれば最適化後のグレイルが出るんだろう？

ニューラルネットワークは、識別された対象が線形分離可能である場合、つまり、あるクラスの対象が、特徴空間において、線形方程式で記述される平面によって別のクラスから分離できる場合にのみ有効である。

ACオシレーターに関しては、エキスパートアドバイザーはその最後の値を見るだけでなく（最後の値に基づく決定は、テクニカル分析で最も頻繁に使用されます）、履歴、すなわち、過去にその指標の他の3つの値が何であったかを研究しています。意思決定のためのオシレータの挙動に興味がある。この挙動がまさにニューラルネットワークの入力になる。そして、出力にはBuyかSellが表示されます。

また、通常のニューラルネットワークの学習ではなく、遺伝的アルゴリズムを用いて過去のデータから重みを選択することも新機能の一つです。Geneticsは若干結果が悪く、時間もかかります。しかし、MT4にはニューロニックアルゴリズムが組み込まれておらず、それを学習することもできません。しかし、遺伝に基づく最適化がある。そして、この分野の研究者の中には、状況が急激に変化した場合、動的学習はあまり適切ではないことに気づいた人もいた。もし市場で強気が優勢であれば、システムは強気トレンドに再学習し、弱気トレンドは忘れます。 その逆もまた然りです。Samuel A. L. 1959, "Some studies in machine learning using game of checkers" (IBM J. Research and Devepopmend 3: 210 - 229) が、この怪物に初めて遭遇し、記述しています。自分の番組にプロの対戦相手がいれば、次第にプロレベルのゲームに移行していくことを観察していたのである。しかし、相手が初心者の場合、プログラムは前のレベルを「忘れて」原始的なプレーにパスをし始めた。したがって、ニューロン自身のミスや損失について動的に教えることは、おそらく意味がない。市場に適した取引戦略を開発するためには、歴史を通した方が簡単です。

グレイルに関しては、あまり頭が良くなくても大丈夫です。いくつかの条件を満たせばいいのです。

1.システムは、ストップロスなし、または非常に大きな距離のストップロスありのポジションをオープンしなければならず、その操作の確率は0に近くなるようにする。
2.トリガー条件を論理的AND(&&)で区切った複数の指標に基づく強力なフィルター。そして、まさにこれらの指標の多くの入力パラメータをMTSの外部設定に引き込むため、数年にわたるテストの履歴データの間に、わずかなポジションしか開かなかったのです。
3.これに資本とリスクマネジメントが加わり、分数が増加する

[Dmitry Fedoseev]

4点の値を取り、それぞれの値に係数を掛けて合計する、これがフィルターによるスムージングではないのか？

[Sceptic Philozoff]

2年間で44件の案件を獲得する戦略を真剣に議論することが理解できないのですが...。統計が少なすぎる!

[Yury Reshetov]

Mathemat:
2年間で44件の案件を獲得する戦略を真剣に議論することが理解できないのですが...。統計が少なすぎる！

実際には44トレードしかなく、パーセプトロン関数はもっとたくさん呼び出されています。スプレッドセーブとタイムセーブはここで適用されます。例えば、募集職種があるとします。MTSはニューラルネットワークを読み取る。ネットワークが、建玉と同様に気配値の動きを反転させるべきであると報告した場合、MTSは建玉を反転させます。パーセプトロンが、相場が注文に対して同じ方向に動き続けると通知した場合、MTSはストップロス-トレーリングストップ（利益を確定したポジションを閉じ、新しいポジションを開くが、損失を引き下げるのと同じ）を引き締めるだけです。また、前のポジションを決済した後に新しいポジションを建てた場合、スプレッドと手数料で損をすることになります）。なぜなら、トレーディングシステムはテイクプロフィットを提供しないので、トレンドで動作し、反転の瞬間を検出しようとしなければならないからです。トレンド機器での反転は1トレンドにつき1枚だけなので（もちろんトレンドが横ばいでない場合）、それだけ少ない取引 量になります。正確には、システムが間違っていることもあるので、逆転よりも案件の方が少し多いのです。

[Yury Reshetov]

Integer:
4点の値を取り、それぞれの値に係数を掛けて合計する、これがフィルタによる平滑化ではないのか？

いくつかの点の値を取り、それぞれに対応する定数を掛けて結果を得ると、この動作を数学では一次方程式と呼びます。

a1 * w1 + a2 * w2 + ...+ an * wn = d

また、平滑化には再帰性が必要で、つまり、ある既知の値を用いて平滑化された値を計算することになる。

a1 = a1 * w1 + a2 * w2 + ...+ an * wn

[Dmitry Fedoseev]

Reshetov писал (а):

Integer さんが書き込みました。
4点の値を取り、それぞれの値に係数を掛けて合計する、これがフィルタによる平滑化ではないのか？

いくつかの点の値を取り、それぞれに対応する定数を掛けて結果を得ると、この動作を数学では一次方程式と呼びます。

a1 * w1 + a2 * w2 + ...+ an * wn = d

また、平滑化には再帰性が必要で、つまり、ある既知の値を用いて平滑化された値を計算することになる。

a1 = a1 * w1 + a2 * w2 + ...+ an * wn

線形加重移動平均を ご存じですか？

[削除済み]

それが何であれ、生きる権利があるのです。アイデアは新しくないかもしれないが、非常に興味深く、巧みに実装されており、...は利益を出すことができる。学習」後、何度かフォワードテストを行いましたが、結果は良好です。著者に感謝します。

[Yury Reshetov]

Figar0:

それが何であれ、生きる権利があるのです。アイデアは新しくないかもしれないが、非常に興味深く、巧みに実装されており、...は利益を出すことができる。学習」後、何度かフォワードテストを行いましたが、結果は良好です。著者に感謝します。

作者に嫌がらせをするのではなく、実際に確認しようとするトレーダーが一人でもいればと思い、投稿しました。そのコードが信頼できるものであり、動作するものであればなおさらで、急いで開発された聖杯の ようなものでなく、テストで偶然に多大な利益をもたらすものでなければなりません。実際の口座での結果は、テストの極限値より低いことがほとんどですが、常に低いわけではありません。 しかし、それは安定しています。

そして、ニューロンが有効かどうかをガンドソと議論するのは、まあ時間の無駄でしかない。欲しい人は手に入れればいい、でも見たくない人は見ない、という原則に従ってレイアウトしています。しかし、このようなことに詳しい人がいて、コードを改善したり、問題を解決するためのもっと面白いアイデアを提案してくれる人が見つかることを期待して。

[Yury Reshetov]

Integer:

レシェトフ

整数。
4点の値を取り、それぞれの値に係数を掛けて合計する、これがフィルタによる平滑化ではないのか？

いくつかの点の値を取り、それぞれに対応する定数を掛けて結果を得ると、この動作を数学では一次方程式と呼びます。

a1 * w1 + a2 * w2 + ...+ an * wn = d

また、平滑化には再帰性が必要で、つまり、ある既知の値を用いて平滑化された値を計算することになる。

a1 = a1 * w1 + a2 * w2 + ...+ an * wn

線形加重移動平均を ご存じですか？

休憩をとる。フォーラムは非常に迷惑な対話者のために無視を提供しないのが残念です。