市場のエチケット、あるいは地雷原でのマナー - ページ 17 1...101112131415161718192021222324...104 新しいコメント paralocus 2009.05.09 20:35 #161 Neutron >> : 実装の詳細を思い出しながら記事を書いているうちに、不正確な点がいくつか出てきました。 コードを見てみると、新しい予測に切り替わるとき、つまり毎エポックではなく、新しいデータが入ってきてネットワークを再トレーニングする必要があるときに、重みに一度だけ影響を与えていたことがわかりました。 もうひとつ。重みの補正は、FA微分によるニューロン出力と、信号が入力されたニューロン出力（振幅、符号を考慮）の誤差の積である。 あるペルセプトロンのノンリニア出力（例）の場合はこんな感じです。 ここで、エポックはLインデックスで番号付けされている。あえてMathCadで表示することで、より分かりやすくなっています。In - 入力数, x - 入力ベクトル.あとは、一見して明らかです。 BUY/SELLを入力ベクトルとして使うにはどうしたらいいのでしょうか？ 例えば、3つか4つの指標、できれば相関性のある指標をインプットして、価格チャートに何か印をつける-「ここで買い」「ここで売り」みたいな...でも、どうしたらいいんだろう？もう一つの質問：グリッド入力のステップ2で200の値の差を（各バーに）マークした場合、そこで何かを見つけることができますか？ 削除済み 2009.05.09 20:38 #162 paralocus >> : BUY/SELLを入力にするにはどうしたらいいのでしょうか？ 例えば、3つか4つの指数、できれば相関性の低い指数をインプットにセットして、「ここで買う」「ここで売る」というように、何らかの形で価格チャートに印をつける...でも、どうやってやるんだろう？もう一つの質問：もし私がステップ2で200の値の間の差（各バー）でグリッドを入力したい場合、それは何かを見つけるのでしょうか？ ああ、この最適化の勾配法というのは複雑なんですね。つまり、アルゴリズムの実装はそれほど複雑ではないのですが、学習については大きな問題がありそうです。 削除済み 2009.05.09 21:26 #163 あなた方が理解できない。具体的な分析ではなく、推測でTSを作ろうとしているのですね。この式は、原理的には希望と自信を与えてくれるものですが、EzhovのNEURONICSがCHAOS方式で動作できたという記憶はないですね。まさにCHAOS。誰もが知っているように、マーケットには線形依存性がなく、唯一適用できるのは量子物理学ですが、このシステムに勝つのは難しすぎる、コーダーはこの分野の知識がなさすぎるのです。申請者が提示した計算式をみて、普通のストキャスティックと比較してみましたが、あまり変わりませんね。システムがゲームをしているような感覚になる - Cheeky Breeks...Neuronicsは、非線形問題、特に3レベルの問題を扱うことができません。なるほど、10万レベル、1レベル1000ニューロンでも、天気予報やビジュアル分析のような予測は可能ですが、そんなコンピュータというか、ファイアウォールの束はどこにあるのでしょう......？今、TCが示しているのは、純粋に主観的な分析だけです。経済に良い衝撃を与えるだけで、終わってしまうのです。この2ヶ月で300pipsのローソク足を見たのだから、もう十分だろう。だから、スボメガモスの頭脳の思考を量子解析に振り向けた方がいいんです。例：通常のチャートを量子チャートに分解すると（つまり、リアルタイムではなく、量子時間で）、回帰と依存性がすでに見えているのです。カオス理論によれば、粒子の最も混沌とした動きであっても、異なる時間（量子物理学に基づく異なる時間範囲、すなわち実時間ではなく量子時間でシステムを定義する）でシステムに結合することができるため、鋭い角は避けることができるのである。そして、そこに量子時間をリアルタイムに変換し、待望の「売り買い」を得ることができれば十分なのです。 削除済み 2009.05.09 21:39 #164 Hoper23 >> : 連休中だけど、そんなに胸を張らないでね:) paralocus 2009.05.09 23:17 #165 Hoper23 >> : 私はあなた方を理解していない。 だから、スボメガモスの頭脳の思考を量子解析に振り向けた方がいいんです。例えば、普通のグラフを量子グラフに分解すると（つまり、実時間ではなく、量子時間で）、回帰と依存性が既に見えている。カオス理論によれば、粒子の最も混沌とした運動であっても、異なる時間（量子物理学に基づいて異なる時間範囲でシステムを定義する、すなわち実時間ではなく量子時間）でシステムに結合することができ、鋭角を避けることが可能である。そして、量子時間をリアルタイムに変換して、待望のSELL BUYを手に入れればいいのです。 >> 参加します! あるスレッドでプライヴァルという人が仲間に市場を支配する番号を当てるように頼んでいたのを覚えています。やっぱり、コンスタントプランクですね。貧乏トレーダーがFXのバーが下がる時間に必要なもの...。そして、DCサーバーにハイゼンベルクの不確実性が生じ、ドップラー効果によってのみ、預金の軌道を推測することができる......。なんちゃって） Neutron 2009.05.10 08:47 #166 paralocus писал(а)>> 参加します! ...私はその時、それがコンスタントプランクであることを知りました。FXの板が落ちる時間に、貧しいトレーダーが何を見逃しているのか...。とハイゼンベルクの不確実性がDCサーバーに入り込み、ドップラー効果だけが預金の軌跡を示唆する...。戯言 -:) +5 そうだ、パラローカス だ、くたばれ、オブスキュラント派だ。また、トーションフィールドについても言及するのを忘れていました。頭の痛みに強いこと-それは、マーケットをぐるぐる回すこと。 paralocus 2009.05.10 10:36 #167 Neutron >> : ちなみに！？ その 記事でパーセプトロンはまさに「買い」「売り」の状況を検索している。ただ、OROに移行する際に、意味的に矛盾することがあるんです。 すなわち、グリッド入力がクラスター化したター...なぜそこにそして、それは市場が入る瞬間を定義するためにあります：インジケータのOUTはゼロよりも高いです - ゼロよりも低い購入 - 売っています。 さっきの先生は遺伝学者で、（テスターで）学習サンプルに取り組んだパーセプトロンの結果に応じて重みを補正していたということです。パーセプトロンのOUTを利用して売買シグナルを生成するExpert Advisorが機能し、その収益性を遺伝学者が利用した。したがって、歴史のトレーニングセクションで最大限の利益を得るために、すべてが正しく機能していたのである。つまり、遺伝子学者を捨てることで、グリッドの先生を捨てたのです。実は、今ようやく具体的な意味がわかってきたところなんです。冒頭で「取引で得た損失の価値を補正に使えるか」と質問したのを覚えていますか？それが、私たちのやるべきことです。 paralocus 2009.05.10 12:01 #168 中性子 私もヘブの トレーニング（ワッサーマンの読み方）についてお聞きしたかったのですが。重さの補正の計算式はとてもシンプルなようです。 Wij(t+1) = Wij(t) + [OUTi(t) - OUTi(t-1)]*[OUTj(t) - OUTj(t-1)] で勾配が落ちないようにします。これは使えるのか？ Neutron 2009.05.10 13:59 #169 Hebb-mは いじってないんです。もういい加減にしてほしい。私は一般的に、私自身が何をすべきか理解し始めるまで、問題をできるだけ単純化し、実質的にレベルアップすることを支持します:-)この観点から、通常の2層NSは、入力データの外挿問題のほとんどを解くことができる普遍的な近似器であることが厳密に証明されている。もし、私がこの魔法とシンプルなGridを各取引で再教育するのに十分な手段と力を持っているならば、なぜ、このような飾り立てたことをするのでしょうか？そうなんです、理由なんてないんです!ワッサーマンについては、彼が正しいと言えば、それは正しい！ということになる。もちろん、うまくいきますよ。 今、最適なNS入力の問題を解決しているんですね。もちろん、グリッドが何が良いかを判断してくれることを期待して、いろいろなインダクションを食べさせれば良いのですが...。しかし、「市場における最適なTSは何か」を考えたほうがいい。その瞬間を予測したほうがいいのでは？ この作品を読むもちろん、不具合はありますが、根本的なものではありません。 ファイル: ljynjihph.zip 1597 kb paralocus 2009.05.10 14:05 #170 Neutron >> : Hebb-mはいじってないんです。もういい加減にしてほしい。私は一般的に、私自身が何をすべきか理解し始めるまで、問題をできるだけ単純化し、実質的にレベルアップすることを支持します:-)この観点から、通常の2層NSは、入力データの外挿問題のほとんどを解くことができる普遍的な近似器であることが厳密に証明されている。もし、私がこの魔法とシンプルなGridを各取引で再教育するのに十分な手段と力を持っているならば、なぜ、このような飾り立てたことをするのでしょうか？そうなんです、理由なんてないんです!ワッサーマンについては、彼が正しいと言えば、それは正しい！ということになる。もちろん、うまくいきますよ。 今、最適なNS入力の問題を解決しているんですね。もちろん、グリッドが何が良いかを判断してくれることを期待して、いろいろなインダクションを食べさせれば良いのですが...。しかし、「市場における最適なTSは何か」を考えたほうがいい。その瞬間を予測したほうがいいのでは？ この作品を読むもちろん、不具合はありますが、元々ないものです。 はい、ありがとうございます！今、読んでいるんですが、本当に困っています。 1...101112131415161718192021222324...104 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
実装の詳細を思い出しながら記事を書いているうちに、不正確な点がいくつか出てきました。
コードを見てみると、新しい予測に切り替わるとき、つまり毎エポックではなく、新しいデータが入ってきてネットワークを再トレーニングする必要があるときに、重みに一度だけ影響を与えていたことがわかりました。
もうひとつ。重みの補正は、FA微分によるニューロン出力と、信号が入力されたニューロン出力（振幅、符号を考慮）の誤差の積である。
あるペルセプトロンのノンリニア出力（例）の場合はこんな感じです。
ここで、エポックはLインデックスで番号付けされている。あえてMathCadで表示することで、より分かりやすくなっています。In - 入力数, x - 入力ベクトル.あとは、一見して明らかです。
BUY/SELLを入力ベクトルとして使うにはどうしたらいいのでしょうか？
例えば、3つか4つの指標、できれば相関性のある指標をインプットして、価格チャートに何か印をつける-「ここで買い」「ここで売り」みたいな...でも、どうしたらいいんだろう？もう一つの質問：グリッド入力のステップ2で200の値の差を（各バーに）マークした場合、そこで何かを見つけることができますか？
BUY/SELLを入力にするにはどうしたらいいのでしょうか？
例えば、3つか4つの指数、できれば相関性の低い指数をインプットにセットして、「ここで買う」「ここで売る」というように、何らかの形で価格チャートに印をつける...でも、どうやってやるんだろう？もう一つの質問：もし私がステップ2で200の値の間の差（各バー）でグリッドを入力したい場合、それは何かを見つけるのでしょうか？
ああ、この最適化の勾配法というのは複雑なんですね。つまり、アルゴリズムの実装はそれほど複雑ではないのですが、学習については大きな問題がありそうです。
連休中だけど、そんなに胸を張らないでね:)
私はあなた方を理解していない。
だから、スボメガモスの頭脳の思考を量子解析に振り向けた方がいいんです。例えば、普通のグラフを量子グラフに分解すると（つまり、実時間ではなく、量子時間で）、回帰と依存性が既に見えている。カオス理論によれば、粒子の最も混沌とした運動であっても、異なる時間（量子物理学に基づいて異なる時間範囲でシステムを定義する、すなわち実時間ではなく量子時間）でシステムに結合することができ、鋭角を避けることが可能である。そして、量子時間をリアルタイムに変換して、待望のSELL BUYを手に入れればいいのです。
>> 参加します!
あるスレッドでプライヴァルという人が仲間に市場を支配する番号を当てるように頼んでいたのを覚えています。やっぱり、コンスタントプランクですね。貧乏トレーダーがFXのバーが下がる時間に必要なもの...。そして、DCサーバーにハイゼンベルクの不確実性が生じ、ドップラー効果によってのみ、預金の軌道を推測することができる......。なんちゃって）
参加します!
...私はその時、それがコンスタントプランクであることを知りました。FXの板が落ちる時間に、貧しいトレーダーが何を見逃しているのか...。とハイゼンベルクの不確実性がDCサーバーに入り込み、ドップラー効果だけが預金の軌跡を示唆する...。戯言 -:)
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そうだ、パラローカス だ、くたばれ、オブスキュラント派だ。また、トーションフィールドについても言及するのを忘れていました。頭の痛みに強いこと-それは、マーケットをぐるぐる回すこと。
ちなみに！？
その 記事でパーセプトロンはまさに「買い」「売り」の状況を検索している。ただ、OROに移行する際に、意味的に矛盾することがあるんです。
すなわち、グリッド入力がクラスター化したター...なぜそこにそして、それは市場が入る瞬間を定義するためにあります：インジケータのOUTはゼロよりも高いです - ゼロよりも低い購入 - 売っています。
さっきの先生は遺伝学者で、（テスターで）学習サンプルに取り組んだパーセプトロンの結果に応じて重みを補正していたということです。パーセプトロンのOUTを利用して売買シグナルを生成するExpert Advisorが機能し、その収益性を遺伝学者が利用した。したがって、歴史のトレーニングセクションで最大限の利益を得るために、すべてが正しく機能していたのである。つまり、遺伝子学者を捨てることで、グリッドの先生を捨てたのです。実は、今ようやく具体的な意味がわかってきたところなんです。冒頭で「取引で得た損失の価値を補正に使えるか」と質問したのを覚えていますか？それが、私たちのやるべきことです。
中性子 私もヘブの トレーニング（ワッサーマンの読み方）についてお聞きしたかったのですが。重さの補正の計算式はとてもシンプルなようです。
Wij(t+1) = Wij(t) + [OUTi(t) - OUTi(t-1)]*[OUTj(t) - OUTj(t-1)] で勾配が落ちないようにします。これは使えるのか？
Hebb-mは いじってないんです。もういい加減にしてほしい。私は一般的に、私自身が何をすべきか理解し始めるまで、問題をできるだけ単純化し、実質的にレベルアップすることを支持します:-)この観点から、通常の2層NSは、入力データの外挿問題のほとんどを解くことができる普遍的な近似器であることが厳密に証明されている。もし、私がこの魔法とシンプルなGridを各取引で再教育するのに十分な手段と力を持っているならば、なぜ、このような飾り立てたことをするのでしょうか？そうなんです、理由なんてないんです!ワッサーマンについては、彼が正しいと言えば、それは正しい！ということになる。もちろん、うまくいきますよ。
今、最適なNS入力の問題を解決しているんですね。もちろん、グリッドが何が良いかを判断してくれることを期待して、いろいろなインダクションを食べさせれば良いのですが...。しかし、「市場における最適なTSは何か」を考えたほうがいい。その瞬間を予測したほうがいいのでは？
この作品を読むもちろん、不具合はありますが、根本的なものではありません。
Hebb-mはいじってないんです。もういい加減にしてほしい。私は一般的に、私自身が何をすべきか理解し始めるまで、問題をできるだけ単純化し、実質的にレベルアップすることを支持します:-)この観点から、通常の2層NSは、入力データの外挿問題のほとんどを解くことができる普遍的な近似器であることが厳密に証明されている。もし、私がこの魔法とシンプルなGridを各取引で再教育するのに十分な手段と力を持っているならば、なぜ、このような飾り立てたことをするのでしょうか？そうなんです、理由なんてないんです!ワッサーマンについては、彼が正しいと言えば、それは正しい！ということになる。もちろん、うまくいきますよ。
今、最適なNS入力の問題を解決しているんですね。もちろん、グリッドが何が良いかを判断してくれることを期待して、いろいろなインダクションを食べさせれば良いのですが...。しかし、「市場における最適なTSは何か」を考えたほうがいい。その瞬間を予測したほうがいいのでは？
この作品を読むもちろん、不具合はありますが、元々ないものです。
はい、ありがとうございます！今、読んでいるんですが、本当に困っています。