MTSにおける人工知能の活用 - ページ 3

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Itso:
本当にレシェトフは良いですね、今のところMQL4でニューラルネットワークを作った人はいないようです、口だけで自慢しているだけです。


Caesar は、CodeBase - TheSelf-Learning Expert にニューラルネットワークを投稿しました。
 
すみません～寝坊しました～失礼しました。
それでも、自分の理屈は否定しない。
それなのに、ロッシュは......どうしてこうなってしまったのか。
 
そんなことはありません。ニューラルネットワークを 使う必要性にはまだまだ成長が必要です（この結論は私自身が出したものです）。つまり、まず問題定義（戦略などの形式化）が必要で、その上で初めてツール（ニューラルネットワークの使用）を使いこなすことができる。

もうひとつ。現時点での私のニューラル・ネットワーク（私の頭）は、現時点で作り出せるどんな人工的なものよりもクールであるという疑いが強い。この話題は、後日、必要が生じたときに、また取り上げることにした。今のところ、その必要性は感じられない。
 

レシェトフ様、あなたの功績を軽んじるつもりはありません。それよりも、御社のExpert Advisorの本質を理解したかったのです。最適化については、エキスパートアドバイザを本格的なニューラルネットワークに するために、エキスパートアドバイザの内部で行うべきだと確信しています。パーセプトローナについての質問ですが、誤字脱字がありました。なぜ、多面体を表す条件 if(a1<x1 && a2>x2 && a3<x3 && a4<x4) の代わりに、AC（平面）の線形結合を使うのか、言い換えてみようと 思います。例えて言うなら外が零下のときに帽子をかぶったとする。 明日も帽子をかぶるかどうかを予測したい。つまり、明日の気温を予測して、氷点下なら着ようということです。あなたのシステムでは、今日の気温を35倍にしています。その結果に、1週間前の気温を27倍して加えている。そして、2週間前の気温に84を掛け、3週間前の気温に7を掛けたものを取る。温度は完全に意味をなしているが（ACも同様）、上記のその線形結合の結果は意味を失っている。もちろん、モデルの係数を調整して、ある程度の確率で明日の気温を予測できるようにすることはできます。しかし、何らかの物理的な意味がある条件を使ったほうがいいと思います。例えば、今日の気温が零下で、昨日が零上だった場合、気温が下がる傾向にあり、明日の気温も零下になる可能性があります。また、明日の気温に影響を与える他の要因（指標）を追加することも可能です。例えば、今日の気温が零下で雲ひとつない天気なら、明日の気温も零下になる可能性があります。この例えを捨ててFXに進むと、値動きを計測する複数の異なる指標を選び、それらに if(IND1>x1 && IND2>x2 ...) のような条件を課してはどうでしょう。エキスパート・アドバイザーの大半はこの方法で作られています。しかし、自己学習（適応）、すなわちx1、x2...を最適化することができるExpert Advisorは非常に少ないです。を現実のものとしています。

ちなみに、私もニューラルネットワークでExpert Advisorを作成した経験が少しあります。ニアレスト・ネイバー（Nearest Neighbor）方式で構築されています。いろいろな計算をしたが、ほとんど役に立たなかった。結局断念しました。

 
パーセプトロンの入力に供給される指標の選択について、gpwrが最初に困惑した真の動機がそこにある。 私の直感を引用している。

数学は（a）を書きました。
ユーリ、なんでそんなに感情的になるんだ。このフィルタリングの隠された 意味について質問されたのはほぼ間違いなく、結果の解釈についてではありませんが...。大雑把に言うと、なぜ このようなフィルタリングをするのか？取引システムに適用されるように、それは最も適切な質問ではないかもしれませんが、あなたの選択の理由を試してみることができます - なぜACといくつかのIACDではない...


ニューラルネットに隠された意味を探すのではなく、最適化できるパラメータの数、そしてもちろんシステムの最終結果とその統計的妥当性の多寡に合理性を見いだすのです。結局、多くのトレンドトラッキングシステムは、ミューウイングをベースにしているのです。人間は、自分の周りの世界をフラクタルではなく、滑らかなものとして見ることを好む。滑らかな世界は、自分にとって予測しやすいと思えるからだ。

2 Rosh： 3つのニューラルネットワークを 並列に配置し、それぞれがグラフの異なる部分で学習させるというアイデアはいいのですが、私も原始的なNSの学習結果には不満があるので、NSよりもGAを優先したいですね。McCormickは、彼のトレーディングシステム百科事典において、NSよりもGAを有望視しているようだが...。

そして一般に、チャートのどの部分でも動作するふりをする通常のシステムは、自身の災害を考慮した適応性を持っていなければならない。大雑把に言えば、枝先の著者のEAにおけるパーセプトロンの重みは、何らかの形で市場の状態に適応する必要がある。
 
これもかなり筋が通っているのですが、少し話が脱線します。 今日、会社から車で移動中、ふと、指標に対する考え方を考え直した方がいいのではないかと、私の間抜けな頭で考えました。 それは、ニューラルネットワークでの利用という観点ですが、それだけに限りません。つまり、インジケーターは画面を飾るための小道具ではなく、トレードに役立つ道具であるという考えから出発したいのです。そのためには、知恵を絞らずに、ある一定のポイントだけ上下に値動きする確率を推定するのが一番だと私は考えています。 そこで、指標を+1～-1まで変化する数値（というより価格系列の関数）と考えてみましょう。この数値の符号は、「+」は上、「-」は下と想定される値動きの方向を示し、モジュールは、この方向にかなりの量のポイントが到達する確率、例えば30（これは義務的な指標パラメータとする方がよいでしょう）を示します。すなわち、すべての指標が統一された均一なインターフェイスを持つことです。その中に何が入っているかは、すべて作者の良心に委ねられる。特に、指標をニューラルネットワークにつなげる目的で思いつきました。この場合、接続は非常に簡単です。でも、この規格で書かれた新しいインジケーターは、その曲線がすぐにわかるので、それだけで価値があると思うんです。そうでなくても、インターネット上でインジケーターを見かけることはよくあることでしょう。描写がないのです。それに、たとえソースコードがあったとしても、作者が何を考えて、どうすればいいのかがわからない......。残念なことに、このようなアプローチでは、様々なモブやボリンジャーといった人気者は存在する資格を失ってしまう。しかし、誰もそれが簡単だとは約束しなかった...。このような規格のメリットは、デメリットを何倍も上回っているように思います。
 
eugenk1 писал (а):

これは、まさに指標をニューラルネットワークにつなげるために思いついたものです。

皆さんはノストラダムスシステムをご存知でしょうか？それとも、もう一度アーカイブからリンクを掘り起こすべきでしょうか？100の指標、異なる時間枠の価格、すべてをニューラルネットワークで......。
 
gpwr писал (а):

ただし、自己学習（適応）、つまりx1、x2...を最適化できる専門家はごくわずかである。を現実のものとしています。


あまりに怠慢な人;-)チャンピオンシップから私のExpert Advisorで最適化期間を最適化する。私のExpert Advisor自体は、M15, H1で時々利益を表示します。まだ実験する時間がないんです。
 
Integer wrote:
怠けていない人;-)チャンピオンシップから私のExpert Advisorで最適化期間を最適化する。私のExpert Advisor自体は、M15, H1で時々利益を表示します。まだ実験する時間がないのですが。

もし秘密でないなら、チャンピオンシップの正式発表から登録終了まで、どれくらいの時間が経過したのでしょうか？
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