GRAALに向かう途中のエッジ効果 - ページ 4 1234567891011...14 新しいコメント Азиз Мамедов 2009.01.07 10:40 #31 身を引いてください。把握しました。 あとは、DLLをどのように形成するかだけです。 数学へ 面白いアイデアですね。でも。:)要は、人間の不完全性ゆえに、ある境界条件下で機能するものを発明するのが人間本来の姿なのです。 陸の車輪、海のオールに始まり、トレンドやフラットアウトの戦略まで。私たちは、いくつかのサブシステムからシステムを構築しています。 取引戦略、境界条件を定義するフィルターシステム、そして前二者の失敗を抑えるための資金管理 サブシステムである。 それは、私たちが慣れ親しんでいるやり方なのです。しかし、ファンダメンタル（基本）的な価格特性に基づいて1つのトレーディング戦略（手法）を持つことで を使えば、他の "パッチ "サブシステムが不要になります。そして、この単一のシステムはシンプルでなければならない。 残念ながら（あるいは幸いにも）まだ誰もそれを見つけていない。そして、もし見つかっても、私たちはそれを知ることはありません :) 仕事に戻る。 Neutron 2009.01.07 10:53 #32 mql4com писал(а)>> パターンを探せば、それは価格そのものにある。 これは正しい! 私たちの主な間違いは、価格系列のようなBPに微分積分（テイラー級数など）を使おうとすることです。もちろん、価格系列が滑らかでない（最初の差が符号可変）ので、これは不可能です。この状況では、次の「独創的」なステップを踏みます - mooingやウェーブレットによって初期BPを滑らかにし、滑らかな系列で好きなことをするのですが、この手順はすでにあるものに何の有用な情報も追加しないことを忘れているのです。私たちは、比喩的に言えば、髪をつかんで沼から抜け出そうと、踏ん張っているのです。価格系列を平滑化し、その上に予測を構築しても（どんな方法でも）、元のBPになかった情報を得ることはできないのです。 だからこそ、時間と労力を無駄にしない唯一の方法は、微分法の手法を直接的にも間接的にも使わずに、オリジナルの価格系列を扱うことであり、例えば、HC装置や回帰法などを使うことに意味があるのです。 Азиз Мамедов 2009.01.07 11:15 #33 Neutron писал(а)>> これは正しい! 私たちの大きな間違いは、価格型BPに微分積分（テイラー級数など）を使おうとすることです。もちろん、価格系列が滑らかでない（最初の差が符号可変）ので、これは不可能です。この状況では、次の「独創的」なステップを踏みます - mooingやウェーブレットによって初期BPを滑らかにし、滑らかな系列で好きなことをするのですが、この手順はすでにあるものに何の有用な情報も追加しないことを忘れているのです。私たちは、比喩的に言えば、髪をつかんで沼から抜け出そうと足踏みしているのです。価格系列を平滑化し、その上に予測を構築しても（どんな方法でも）、元のBPになかった情報を得ることはできないのです。 したがって、時間と労力を無駄にしない唯一の方法は、直接または間接的に微分法の使用せずに元の価格シリーズで作業することです、それは、例えば、NS、回帰法などの装置を使用して意味をなします。 既存の変換方式に情報を追加するような話はしていない。 私は逆に、変換とは冗長な情報を取り除き、有用な部分に焦点を当てることだと言っているのです。 ちなみに、純粋な価格データでNSを学習させることはできません。それでも、何らかの方法で正規化し、平滑化する必要があります。そして、これはもう変身です :) 私は回帰手法に詳しくないので、反論するつもりはありません。 Neutron 2009.01.07 11:25 #34 Desperado писал(а)>>私は逆に、変換とは余分な情報を取り除き、有用な部分に焦点を当てることだと言っています。 ちなみに、純粋な価格データでNSを学習させることはできません。やはり、どうにかして正規化、平滑化する必要があります。そして、これはもう変身です :) そう言われるのも無理はありません。 ちなみに、NSはどんなデータでも学習させることができます。問題は、どれくらいの時間がかかるかですが...。学習は、非常に多くのリソースを必要とするプロセスであり、我々のタスクは、NSのタスクを可能な限り容易にするために入力データを準備することであるが、同時にNSのために解決することはない :-)。 NSのデータを事前に平滑化することはナンセンスであり、この手順で避けられないFSはNSの予測能力を絶対に奪ってしまう、より正確に言えば、何も新しいものを与えないからである。でも、すでに繰り返しています。 Азиз Мамедов 2009.01.07 11:59 #35 Кстати, НС можно обучить именно что на любых данных, вопрос только - за какое время... しかし、データがノイジーであれば、学習はうまくいかないはずですよね。また、作例は時代とともに変化していきます。また、学習期間が長いものを選ぶと、データに一貫性がなくなります。ネットワークは、ルールが変わり、大衆が出来事に反応するのに合わせて、常に再トレーニングする必要がある。 トレーニングは、非常に多くのリソースを必要とする作業です。私たちの仕事は、NSができるだけ簡単に作業できるように入力データを準備することですが、同時にそれを解決することでもありません:-)。 私もそう思います :) NSのためのデータ事前平滑化については、この手順では避けられないため、ナンセンスである。FSはNSの予測的性質を完全に奪うというか、何も新しいものを与えない。でも、もう何度も繰り返しています。 本当に非平滑化データでネットワークを学習させ、学習サンプル以外の時間でも動作させることができたのでしょうか？ Neutron 2009.01.07 12:21 #36 Desperado писал(а)>> しかし、データがノイジーであれば、学習はうまくいかないはずですよね。 どこにノイズがあり、どこに有益な情報があるのか、自分で判断しているのでしょうか？私なら、自分が真実を知っているかどうか、NSが彼女のためにこの価値ある仕事を解決してくれるかどうか、自信が持てませんね。 それに、事例は時代とともに変化するものです。また、学習期間が長いものを選ぶと、データの整合性がとれなくなります。ネットワークは、ルールの変更や出来事に対する大衆の反応に応じて、常に再トレーニングする必要があるのです。 100％同意します。 本当に、平滑化されていないデータでネットワークを学習させ、学習サンプルを超えてしばらく動作させることができたのでしょうか？ 予測の各段階（各サンプル）でネットワークを再トレーニングするというか、ゼロからトレーニングするのではなく、スムージングされていないデータに対して正確に再トレーニングするのです。 今は、正しく認識された値動きの方向（縦軸）の、学習エポック数（横軸）に対する依存性を調べているところです。データは、隠れ層に8ニューロン、3入力を持つ二層非線形NSについて与えられている。赤い網掛けは学習用サンプル、青い網掛けはテスト用サンプルで、非学習用データでのものです。各ポイントは、100の独立した実験の統計処理の結果である。 Evgeniy Kvasov 2009.01.07 12:38 #37 Desperado >> : Matlab 7.01をインストール。強力なものです。 ウェーブレットを発見 でも、どうやって信号をシステムに読み込めばいいんだろう？ 例えばテキストファイルからmatlabへのコンバータはありますか？ なぜ最新の77でないのか？特にDLLの処理に関するバグを修正しました。7.1からのDLは定期的にハングアップするので、原因を探すのに苦労しましたが、見つかりませんでした。77では問題なく動作し、さらにファイルの入った過剰なフォルダーも存在しません。ディスクを購入された方は、最新のR2008bに交換することをお勧めします。 Азиз Мамедов 2009.01.07 12:43 #38 図から推測すると、ネットワークは30%の確率で方向を推測していると考えてよいでしょうか？ ネットの集合体で作業してみたことはありますか？例えば3や5で、判断を絞り込む。 あるいは、一組のネットで、一方は上方だけ、もう一方は下方だけを当てる。 ところで、なぜ入力ニューロンがちょうど3個（あるいは5個、私は混乱している ;）なのでしょうか。4入力、7入力、15入力のネットワークに出会っただけです :) 追伸 私はかつて、自分の履歴をすべて記憶し、現在の状況と最も似ているものを探すという実験をしたことがあります。 ベクトル距離法を用いて（もちろん正規化ベクトル）。6割のケースで、歴史は繰り返された :) しかし、やはり予測範囲とベクトル長に依存します。 Азиз Мамедов 2009.01.07 12:48 #39 vladevgeniy писал(а)>> なぜ最新の77でないのか？特にDLLの処理に関するバグを修正しました。7.1からのDLは定期的にハングアップするので、原因を探すのに苦労しましたが、見つかりませんでした。77では問題なく動作し、さらにファイルの入った過剰なフォルダも存在しません。購入された方は、最新のR2008bに交換されることをお勧めします。 これは最初に見つけたものです。後日、7.7に入れ替える予定です。 ツールボックスでウェーブレットを解析した。ドベシよりマイヤーの方が断然しっくりくる。 でも、やっぱり間違っていることもあるんです。例えば、上昇気流に乗る前の停滞の瞬間にはっきりとした最大値を示しています :)。 とはいえ、最後のレベルではクイックスローが表示されましたが。低いところにあったんです。 合成された信号と2つの詳細からインジケータを作り、依存関係を見たい。 今、DLLの編成を工夫しているところです。 Evgeniy Kvasov 2009.01.07 13:01 #40 Desperado、プライベートメッセージを見る。 1234567891011...14 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
身を引いてください。把握しました。
あとは、DLLをどのように形成するかだけです。
数学へ
面白いアイデアですね。でも。:)要は、人間の不完全性ゆえに、ある境界条件下で機能するものを発明するのが人間本来の姿なのです。
陸の車輪、海のオールに始まり、トレンドやフラットアウトの戦略まで。私たちは、いくつかのサブシステムからシステムを構築しています。
取引戦略、境界条件を定義するフィルターシステム、そして前二者の失敗を抑えるための資金管理 サブシステムである。
それは、私たちが慣れ親しんでいるやり方なのです。しかし、ファンダメンタル（基本）的な価格特性に基づいて1つのトレーディング戦略（手法）を持つことで
を使えば、他の "パッチ "サブシステムが不要になります。そして、この単一のシステムはシンプルでなければならない。
残念ながら（あるいは幸いにも）まだ誰もそれを見つけていない。そして、もし見つかっても、私たちはそれを知ることはありません :)
仕事に戻る。
パターンを探せば、それは価格そのものにある。
これは正しい!
私たちの主な間違いは、価格系列のようなBPに微分積分（テイラー級数など）を使おうとすることです。もちろん、価格系列が滑らかでない（最初の差が符号可変）ので、これは不可能です。この状況では、次の「独創的」なステップを踏みます - mooingやウェーブレットによって初期BPを滑らかにし、滑らかな系列で好きなことをするのですが、この手順はすでにあるものに何の有用な情報も追加しないことを忘れているのです。私たちは、比喩的に言えば、髪をつかんで沼から抜け出そうと、踏ん張っているのです。価格系列を平滑化し、その上に予測を構築しても（どんな方法でも）、元のBPになかった情報を得ることはできないのです。
だからこそ、時間と労力を無駄にしない唯一の方法は、微分法の手法を直接的にも間接的にも使わずに、オリジナルの価格系列を扱うことであり、例えば、HC装置や回帰法などを使うことに意味があるのです。
これは正しい!
私たちの大きな間違いは、価格型BPに微分積分（テイラー級数など）を使おうとすることです。もちろん、価格系列が滑らかでない（最初の差が符号可変）ので、これは不可能です。この状況では、次の「独創的」なステップを踏みます - mooingやウェーブレットによって初期BPを滑らかにし、滑らかな系列で好きなことをするのですが、この手順はすでにあるものに何の有用な情報も追加しないことを忘れているのです。私たちは、比喩的に言えば、髪をつかんで沼から抜け出そうと足踏みしているのです。価格系列を平滑化し、その上に予測を構築しても（どんな方法でも）、元のBPになかった情報を得ることはできないのです。
したがって、時間と労力を無駄にしない唯一の方法は、直接または間接的に微分法の使用せずに元の価格シリーズで作業することです、それは、例えば、NS、回帰法などの装置を使用して意味をなします。
既存の変換方式に情報を追加するような話はしていない。
私は逆に、変換とは冗長な情報を取り除き、有用な部分に焦点を当てることだと言っているのです。
ちなみに、純粋な価格データでNSを学習させることはできません。それでも、何らかの方法で正規化し、平滑化する必要があります。そして、これはもう変身です :)
私は回帰手法に詳しくないので、反論するつもりはありません。
私は逆に、変換とは余分な情報を取り除き、有用な部分に焦点を当てることだと言っています。
ちなみに、純粋な価格データでNSを学習させることはできません。やはり、どうにかして正規化、平滑化する必要があります。そして、これはもう変身です :)
そう言われるのも無理はありません。
ちなみに、NSはどんなデータでも学習させることができます。問題は、どれくらいの時間がかかるかですが...。学習は、非常に多くのリソースを必要とするプロセスであり、我々のタスクは、NSのタスクを可能な限り容易にするために入力データを準備することであるが、同時にNSのために解決することはない :-)。
NSのデータを事前に平滑化することはナンセンスであり、この手順で避けられないFSはNSの予測能力を絶対に奪ってしまう、より正確に言えば、何も新しいものを与えないからである。でも、すでに繰り返しています。
Кстати, НС можно обучить именно что на любых данных, вопрос только - за какое время...
しかし、データがノイジーであれば、学習はうまくいかないはずですよね。また、作例は時代とともに変化していきます。また、学習期間が長いものを選ぶと、データに一貫性がなくなります。ネットワークは、ルールが変わり、大衆が出来事に反応するのに合わせて、常に再トレーニングする必要がある。
トレーニングは、非常に多くのリソースを必要とする作業です。私たちの仕事は、NSができるだけ簡単に作業できるように入力データを準備することですが、同時にそれを解決することでもありません:-)。
私もそう思います :)
NSのためのデータ事前平滑化については、この手順では避けられないため、ナンセンスである。FSはNSの予測的性質を完全に奪うというか、何も新しいものを与えない。でも、もう何度も繰り返しています。
本当に非平滑化データでネットワークを学習させ、学習サンプル以外の時間でも動作させることができたのでしょうか？
しかし、データがノイジーであれば、学習はうまくいかないはずですよね。
どこにノイズがあり、どこに有益な情報があるのか、自分で判断しているのでしょうか？私なら、自分が真実を知っているかどうか、NSが彼女のためにこの価値ある仕事を解決してくれるかどうか、自信が持てませんね。
それに、事例は時代とともに変化するものです。また、学習期間が長いものを選ぶと、データの整合性がとれなくなります。ネットワークは、ルールの変更や出来事に対する大衆の反応に応じて、常に再トレーニングする必要があるのです。
100％同意します。
本当に、平滑化されていないデータでネットワークを学習させ、学習サンプルを超えてしばらく動作させることができたのでしょうか？
予測の各段階（各サンプル）でネットワークを再トレーニングするというか、ゼロからトレーニングするのではなく、スムージングされていないデータに対して正確に再トレーニングするのです。
今は、正しく認識された値動きの方向（縦軸）の、学習エポック数（横軸）に対する依存性を調べているところです。データは、隠れ層に8ニューロン、3入力を持つ二層非線形NSについて与えられている。赤い網掛けは学習用サンプル、青い網掛けはテスト用サンプルで、非学習用データでのものです。各ポイントは、100の独立した実験の統計処理の結果である。
Matlab 7.01をインストール。強力なものです。
ウェーブレットを発見
でも、どうやって信号をシステムに読み込めばいいんだろう？
例えばテキストファイルからmatlabへのコンバータはありますか？
なぜ最新の77でないのか？特にDLLの処理に関するバグを修正しました。7.1からのDLは定期的にハングアップするので、原因を探すのに苦労しましたが、見つかりませんでした。77では問題なく動作し、さらにファイルの入った過剰なフォルダーも存在しません。ディスクを購入された方は、最新のR2008bに交換することをお勧めします。
図から推測すると、ネットワークは30%の確率で方向を推測していると考えてよいでしょうか？
ネットの集合体で作業してみたことはありますか？例えば3や5で、判断を絞り込む。
あるいは、一組のネットで、一方は上方だけ、もう一方は下方だけを当てる。
ところで、なぜ入力ニューロンがちょうど3個（あるいは5個、私は混乱している ;）なのでしょうか。4入力、7入力、15入力のネットワークに出会っただけです :)
追伸
私はかつて、自分の履歴をすべて記憶し、現在の状況と最も似ているものを探すという実験をしたことがあります。
ベクトル距離法を用いて（もちろん正規化ベクトル）。6割のケースで、歴史は繰り返された :)
しかし、やはり予測範囲とベクトル長に依存します。
なぜ最新の77でないのか？特にDLLの処理に関するバグを修正しました。7.1からのDLは定期的にハングアップするので、原因を探すのに苦労しましたが、見つかりませんでした。77では問題なく動作し、さらにファイルの入った過剰なフォルダも存在しません。購入された方は、最新のR2008bに交換されることをお勧めします。
これは最初に見つけたものです。後日、7.7に入れ替える予定です。
ツールボックスでウェーブレットを解析した。ドベシよりマイヤーの方が断然しっくりくる。
でも、やっぱり間違っていることもあるんです。例えば、上昇気流に乗る前の停滞の瞬間にはっきりとした最大値を示しています :)。
とはいえ、最後のレベルではクイックスローが表示されましたが。低いところにあったんです。
合成された信号と2つの詳細からインジケータを作り、依存関係を見たい。
今、DLLの編成を工夫しているところです。