NS＋指標。実験 - ページ 6 123456789101112 新しいコメント Dmitrii 2007.12.22 20:10 #51 Privalへ お世話になりました!!!!でも、戦車を認識するつもりはありません。ありがたいことに、作業はずっと簡単です...。 alexx 2007年12月22日 11:45 了解しました、ありがとうございます。そして、あなたの例を見てみました。正規化で-1 +1という形になることがわかった。あなたのバージョンで実験してみます。 もう一つ質問するのを忘れていました。NeuroShell DayTraderをお使いとのことで、理解できました。NeuroShell2に満足できない理由は何ですか？NS2バージョン4.0を持っていて、他の類似パッケージに興味がないため質問させていただきました。もしかして、私の勘違い？個人的にDayTraderのどこが好きですか？ NeuroShell2は素晴らしいプログラムですが、MT4に実装する必要があります。難しくはないのですが、非常に高価です。Neuroschell Day Traderでは、すべての研究と仮説検証を2-3日で行うことができます。さらに、ビジュアルテストモードですべてをリアルタイムにチェックできるのも、ユニークな機能です。任意のNSを作成し、すぐに確認することができます。 nen 2007年12月22日 13:54 klotさん、ご提案です。価格差しか使わない、つまり価格価値しか考えない。タイムフレームも使ってみてください。ほとんどの指標は、価格に対してのみ機能します。また、指標だけでなく、ほとんどのトレーダーが相場の価格変動を利用しています。しかし、価格は時間と大きく関係しています。Gartleyに限らず、パターン検索用のインジケータは主に価格のみを考慮します。 ZZとの関連では、ZZビームが構築されたバー数というパラメータを使用することが提案できます。 フィボタイムツールを使用することが可能です。近い将来、OnyxでFibo Timeを使ったチャートを表示できるようにしたいと思います。新年に近いか、新年以降か。 すべてのオプションをテストしているので、次のチャンピオンシップまでにはベストなものを見つけられると思う。フォーラムに会いに来てね...。 Prival 2007.12.23 11:48 #52 Mathemat: プライヴァル、最初の投稿を覚えています。問題は、信頼区間（プラスマイナス3 s.c.o.）がガウス近似でしか意味をなさないことです。そうすると、可能性のある結果の大部分はその範囲内（0.997）に収まることになる。また、0.7だと誤差が大きくなりすぎる。そして、最も重要な問題は、現時点でのM.O.の推定にある。 確率が0.88(9)であれば、どのPZでも動作し、k=3ではPZとPZの両方が確率0.88(9)で値をカバーするPZであれば、動作することになります。枝の下には証明があります。 Prival 2007.12.23 11:52 #53 klot: Privalへ お世話になりました!!!!でも、戦車を認識するつもりはありません。ありがたいことに、作業はずっと簡単です...。 それに、戦車の方が楽だったような気がします＾＾。）私はすでに対処していますが、FXは無理でした。AMAデリバティブを適用した場合、NSがどのように機能するのか、非常に興味深いところです。 Andrey Opeyda 2007.12.23 17:37 #54 Prival: klot: Privalへ お世話になりました!!!!でも、戦車を認識するつもりはありません。ありがたいことに、作業はずっと簡単です...。 戦車の方が楽だったかな＾＾；。）すでに対処済みだが、FXはうまくいっていない。AMAのデリバティブを提出した場合、NSがどのように機能するのか、非常に興味深いところです。 いくつかあるかもしれません。何の出力にだけ、AMAの派生版でもあるのか......あるいはいくつか......。 Prival 2007.12.23 18:28 #55 njel:プライベート： klot: Privalへ お世話になりました!!!!でも、戦車は認めない、よかった、作業がずっと楽になった...。 戦車の方が楽だったかな＾＾；。）すでにマスターしているのですが、FXができないのです。AMAのデリバティブを提出したら、NSがどうなるのか、非常に興味深いです。 いくつかあるかもしれません。何の出力にだけ、AMAの派生版も？...あるいはいくつか... アルゴリズムの出力は、Short, Close Short,Long,Close Longの4アクションでないと認識されないと思うのですが。でも、こんな感じ。 直進上昇運動（傾斜角度、速度、加速度、運動終了可能時間）。 水平線に対する振動（周波数、振幅と位相、 可能な 滞留時間）最初の2つの動作に対する振動とそのパラメータ 。 つまり、分析される軌道に関して、その可能な運動について多くの代替的な仮説が提示されるのである。これが、私が言う「認識すべきクラス」というもので、これらの運動のクラスの間には、不確実性の領域が存在するのです。つまり、何らかの基準で仮説の1つが選ばれるまでは、どうしたらいいのかわからないのです。そして、決定が下された（敵の行動が認識された）とき。いつ撃つのか、どこで撃つのか、今撃つ必要があるのか、といった分析のアルゴリズムが働くようになるのです。(必要に応じて、Buy, Sell, TP を置き換えてください）。 Леонид 2007.12.23 19:42 #56 Prival: アルゴリズムの出力は、Short, Close Short,Long, Close Longの4つのアクションであってはならないと思うのです。そして、このようなもの 直進上昇運動（傾斜角、速度、加速度、この運動の終了可能時間）直進下降運動（傾斜角、速度、加速度、この運動の終了可能時間）水平線に対する振動（その周波数振幅と位相、可能寿命）最初の二つの運動に対する振動とそのパラメータ。 つまり、分析される軌道に関して、その可能な運動について多くの代替的な仮説が提示されるのである。これが、私が言う「認識すべきクラス」というもので、これらの運動のクラスの間には、不確実性の領域が存在するのです。つまり、何らかの基準で仮説の1つが選ばれるまでは、どうしたらいいのかわからないのです。そして、決定が下されると（敵の行動が認識されると）、今度はいつ撃つのか、どこに撃つのか、撃つ必要があるのかを分析するアルゴリズムが実行に移されるのです。(撮影-必要な場合は、買い、売り、TPに置き換える）。 そして、ニューラルネットワークは、なぜこれほどまでに多くのことを知り、予測することができるのでしょうか？ Prival 2007.12.23 19:57 #57 LeoV: そして、ニューラルネットワークは、なぜこれほどまでに多くのことを知り、予見することができるのでしょうか？ FXに特化したアルゴリズムを作れば、実現可能です。ただ、既製品のソフト（NSなど）を使っている場合は、わかりません。もし、そのような出力を持つアルゴリズムが欲しいのであれば、それを作ればいいのです。アルゴリズムを使っている間は、たとえ素晴らしく宣伝されていても（NSであっても、他のものであっても）、その仕組み（ブラックボックス）を知らず、理解しないまま、IHMOは役に立たない、時間の無駄である。 出力が分かれば、何を入力にすればいいのかが明確になる。しかし、多くのトレーダーにとって、それはまだブラックボックスなのです。例えば、私はブラックボックスを信用して自分のお金で取引することはありません。だから、NSには懐疑的なんです。 Леонид 2007.12.23 20:02 #58 Prival: FXに特化したアルゴリズムを作れば、実現可能です。ただ、既製品のソフト（NSなど）を使っている場合は、わかりません。もし、そのような出力を持つアルゴリズムが欲しいのであれば、それを作ればいいのです。アルゴリズムを使っている間は、たとえ素晴らしく宣伝されていても、その仕組み（ブラックボックス）を知らずに、理解せずに（NSでも他のものでも）IHMOは役に立たない、時間の無駄である。 出力が分かれば、何を入力にすればいいのかが明確になる。しかし、多くのトレーダーにとって、それはまだブラックボックスなのです。例えば、私はブラックボックスを信用して自分のお金で取引することはありません。だから、NSには懐疑的なんです。 つまり、NSは本質的にブラックボックスなのです。ニューラルネットワークが なぜそのような判断をしたのか、論理的に理解することは不可能です。だから、ニューラルネットワークなのです。もし、ニューロネットを「予測」して理解することが可能なら、人間を「予測」して理解することも可能でしょう。 しかし、残念ながらそれは不可能なのです......。 Леонид 2007.12.23 20:12 #59 Prival: だから、私はNSに懐疑的なのです それに、ニューラルネットワークはバッターに言われてやっているのではなく、ずっと前からやっているんです。そして、この方向性は非常に有望だと思うのですが......。 Prival 2007.12.23 20:17 #60 LeoV: PRIVAL：だから、NSには懐疑的なんです。 私は、バッターに言われてニューラルネットワークをやっているわけではありません。そして、この方向性は非常に有望だと思うのですが......。 これで期待できる、面白いというのは、私も同感です。しかし、「なぜニューロネットが まさにそのような判断をしたのか」を論理的に理解することは不可能であるという点については、間違っていますね。意思決定のロジックはプログラムすることができるし、しなければならない（通常のアルゴリズムではこのように行われる）。 123456789101112 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
Privalへ お世話になりました!!!!でも、戦車を認識するつもりはありません。ありがたいことに、作業はずっと簡単です...。
了解しました、ありがとうございます。そして、あなたの例を見てみました。正規化で-1 +1という形になることがわかった。あなたのバージョンで実験してみます。
もう一つ質問するのを忘れていました。NeuroShell DayTraderをお使いとのことで、理解できました。NeuroShell2に満足できない理由は何ですか？NS2バージョン4.0を持っていて、他の類似パッケージに興味がないため質問させていただきました。もしかして、私の勘違い？個人的にDayTraderのどこが好きですか？
NeuroShell2は素晴らしいプログラムですが、MT4に実装する必要があります。難しくはないのですが、非常に高価です。Neuroschell Day Traderでは、すべての研究と仮説検証を2-3日で行うことができます。さらに、ビジュアルテストモードですべてをリアルタイムにチェックできるのも、ユニークな機能です。任意のNSを作成し、すぐに確認することができます。
klotさん、ご提案です。価格差しか使わない、つまり価格価値しか考えない。タイムフレームも使ってみてください。ほとんどの指標は、価格に対してのみ機能します。また、指標だけでなく、ほとんどのトレーダーが相場の価格変動を利用しています。しかし、価格は時間と大きく関係しています。Gartleyに限らず、パターン検索用のインジケータは主に価格のみを考慮します。 ZZとの関連では、ZZビームが構築されたバー数というパラメータを使用することが提案できます。
フィボタイムツールを使用することが可能です。近い将来、OnyxでFibo Timeを使ったチャートを表示できるようにしたいと思います。新年に近いか、新年以降か。
すべてのオプションをテストしているので、次のチャンピオンシップまでにはベストなものを見つけられると思う。フォーラムに会いに来てね...。
プライヴァル、最初の投稿を覚えています。問題は、信頼区間（プラスマイナス3 s.c.o.）がガウス近似でしか意味をなさないことです。そうすると、可能性のある結果の大部分はその範囲内（0.997）に収まることになる。また、0.7だと誤差が大きくなりすぎる。そして、最も重要な問題は、現時点でのM.O.の推定にある。
確率が0.88(9)であれば、どのPZでも動作し、k=3ではPZとPZの両方が確率0.88(9)で値をカバーするPZであれば、動作することになります。枝の下には証明があります。
Privalへ お世話になりました!!!!でも、戦車を認識するつもりはありません。ありがたいことに、作業はずっと簡単です...。
それに、戦車の方が楽だったような気がします＾＾。）私はすでに対処していますが、FXは無理でした。AMAデリバティブを適用した場合、NSがどのように機能するのか、非常に興味深いところです。
Privalへ お世話になりました!!!!でも、戦車を認識するつもりはありません。ありがたいことに、作業はずっと簡単です...。
戦車の方が楽だったかな＾＾；。）すでに対処済みだが、FXはうまくいっていない。AMAのデリバティブを提出した場合、NSがどのように機能するのか、非常に興味深いところです。
Privalへ お世話になりました!!!!でも、戦車は認めない、よかった、作業がずっと楽になった...。
戦車の方が楽だったかな＾＾；。）すでにマスターしているのですが、FXができないのです。AMAのデリバティブを提出したら、NSがどうなるのか、非常に興味深いです。
アルゴリズムの出力は、Short, Close Short,Long,Close Longの4アクションでないと認識されないと思うのですが。でも、こんな感じ。
つまり、分析される軌道に関して、その可能な運動について多くの代替的な仮説が提示されるのである。これが、私が言う「認識すべきクラス」というもので、これらの運動のクラスの間には、不確実性の領域が存在するのです。つまり、何らかの基準で仮説の1つが選ばれるまでは、どうしたらいいのかわからないのです。そして、決定が下された（敵の行動が認識された）とき。いつ撃つのか、どこで撃つのか、今撃つ必要があるのか、といった分析のアルゴリズムが働くようになるのです。(必要に応じて、Buy, Sell, TP を置き換えてください）。
つまり、分析される軌道に関して、その可能な運動について多くの代替的な仮説が提示されるのである。これが、私が言う「認識すべきクラス」というもので、これらの運動のクラスの間には、不確実性の領域が存在するのです。つまり、何らかの基準で仮説の1つが選ばれるまでは、どうしたらいいのかわからないのです。そして、決定が下されると（敵の行動が認識されると）、今度はいつ撃つのか、どこに撃つのか、撃つ必要があるのかを分析するアルゴリズムが実行に移されるのです。(撮影-必要な場合は、買い、売り、TPに置き換える）。
FXに特化したアルゴリズムを作れば、実現可能です。ただ、既製品のソフト（NSなど）を使っている場合は、わかりません。もし、そのような出力を持つアルゴリズムが欲しいのであれば、それを作ればいいのです。アルゴリズムを使っている間は、たとえ素晴らしく宣伝されていても（NSであっても、他のものであっても）、その仕組み（ブラックボックス）を知らず、理解しないまま、IHMOは役に立たない、時間の無駄である。
出力が分かれば、何を入力にすればいいのかが明確になる。しかし、多くのトレーダーにとって、それはまだブラックボックスなのです。例えば、私はブラックボックスを信用して自分のお金で取引することはありません。だから、NSには懐疑的なんです。
FXに特化したアルゴリズムを作れば、実現可能です。ただ、既製品のソフト（NSなど）を使っている場合は、わかりません。もし、そのような出力を持つアルゴリズムが欲しいのであれば、それを作ればいいのです。アルゴリズムを使っている間は、たとえ素晴らしく宣伝されていても、その仕組み（ブラックボックス）を知らずに、理解せずに（NSでも他のものでも）IHMOは役に立たない、時間の無駄である。
出力が分かれば、何を入力にすればいいのかが明確になる。しかし、多くのトレーダーにとって、それはまだブラックボックスなのです。例えば、私はブラックボックスを信用して自分のお金で取引することはありません。だから、NSには懐疑的なんです。
つまり、NSは本質的にブラックボックスなのです。ニューラルネットワークが なぜそのような判断をしたのか、論理的に理解することは不可能です。だから、ニューラルネットワークなのです。もし、ニューロネットを「予測」して理解することが可能なら、人間を「予測」して理解することも可能でしょう。 しかし、残念ながらそれは不可能なのです......。
これで期待できる、面白いというのは、私も同感です。しかし、「なぜニューロネットが まさにそのような判断をしたのか」を論理的に理解することは不可能であるという点については、間違っていますね。意思決定のロジックはプログラムすることができるし、しなければならない（通常のアルゴリズムではこのように行われる）。