Neuromongers, don't pass by :) 必要なアドバイス - ページ 4 1234567891011...14 新しいコメント TheXpert 2011.03.30 20:36 #31 hrenfx: ブランチ開始時にタイムテーブルを入手するまでの一連の流れはどのようなものだったのでしょうか。 Expert Advisorは、パターンのファイルを形成します。過去2年分のパターンをトレーニング用に撮影しています。 再トレーニングは月に1回行います。そうして、全貌を知るために。 Figar0: どのように、何を改善すればいいのか、アドバイスをするには、一般的な仕組みを理解する必要があるのでは？ 聞いてください、不快な質問には答えないだけです。 例えば、入力の前処理をどうするか、学習結果をどう選択するか。 HPフィルター。まさか :) .ここはもう少し具体的に教えてください。結果選択とはどういう意味ですか？ あなたのこのESNはどのように見えるのでしょうか、指に... 黒い便利な箱。コネクションを持つニューロンを詰め込んで、教えて、人生を楽しめばいいんです。ちなみに、フィードバックはありません。 そして、メジャーについては、無駄に「警告」したわけではなく、とても不可解なんです...。 もう一つの仮説があるのですが、テストから見てみましょう、あなたが正しいかもしれません。いずれにせよ、これまでのところ、すべての結果はランダムな発見よりも優れています。 Andrey Dik 2011.03.30 20:38 #32 hrenfx: ここで小便をするのか？特に、提起されたトピックの中で気になることを私と議論したいのでしょうか？そうでなければ、パスします。ええ、もう一度聞きますよ。 トレーニングがあり、その後OOSテストがあります。次にトレーニング、そしてOOSと続きます。 集計バランスグラフは、OOSの接着部分です。つまり、バランスグラフ全体は、それに対するTCの未知の領域での仕事なのです。TCは未知の領域で正のOOSで動作する。ニューラルネットワークは、未知のデータに対して動作します。ニューラルネットは生まれて初めてデータを見て、＋で働く。他にどう説明したらいいのかわかりません。 くそ、ネズミはそんなことできない。魔法使いで同じ「トリック」を見せてくれたら（トリックじゃないから、引用符で）、私が生きている間にモニュメントを注文してあげよう（少なくとも、3Dモデルで自分でできる、私はできるぞ）。 ZSです。もう一度、私の投稿を読み直してください。あまりにも唐突だったことに気がつきました。 TheXpert 2011.03.30 20:47 #33 ちなみに、前処理については、joo さんに聞いてみてください。彼が望めば、教えてくれるはずです。 基本的に、超自然的なことは何もないんです。 アンドレイ、応答せよ Andrey Dik 2011.03.30 21:21 #34 TheXpert:ちなみに、前処理については、joo さんに聞いてみてください。彼が望めば、教えてくれるはずです。基本的に、超自然的なことは何もないんです。アンドレイ、応答せよこんにちは、私の名前の由来です。 少なくともランダム入力よりは 良い結果が出てよかったと思います。 このスレッドを立ち上げたということは、何かがあなたを苦しめているのだと思います。いわば、感情のバランスをとるために、何かが足りないのです。おそらく、あまりにもがっかりするような、予想外の、ある意味衝撃的な結果だからでしょう。 そう、前処理やニューラルネットワークのデータ表現には、超自然的なものは何もなく、すべてがシンプルで、おそらく論理的なものなのです。すべては、先ほど私が「フローイング・パターン」と「TSの第2タイプ」の概念で述べ、説明したとおりです。私はこのテーマについてこれ以上詳しく話したくないのですが、そうしたい方はこのフォーラムですべての情報を得ることができます。 ですから、ポジティブなMOを実現したことで、TCに最適なMMを探すという至福の時間はあきらめることができそうです。でも。覚えておく必要があります。 まず、今回の結果は、強いて言えば、ヘッドから取ったパターンのデフォルト設定で得られたもので、これを変更することで、さらに良い結果を得ることができるかもしれません。 第二に、予測された "テール "に乗って取引する方法が完全ではなく、第二のタイプのTSの概念に完全に適合していないこと。 第三に、私は逆に、「メジャー」から離れ、特定のパターンを持つペアに切り替えるべきだと考えています。GBPJPYなどのペアがそうですね。メジャーがそのパターンでランダムな漫然としたものに見えるとき、これらのペアの特徴的なパターンをより明確に認識することで、結果がまだ向上する可能性は十分にあるのである。 ブカブカが多い。すみません。 hrenfx 2011.03.30 21:36 #35 joo:トレーニング実施-その後、OOSテスト。次にトレーニング、そしてOOSと続きます。 そうですね......前方接着のように、最初からはっきりしていました。これは自動最適化機能を持つEAです。オーバートレーニング（同じもの）と同じように読むことができます。 質問が違っていた。なぜ、そうなったのか？ここにNSと書かれていた。なぜ著者は、最適化のスライディングウィンドウを25ヶ月、フォワードウィンドウを1ヶ月にしたのでしょうか？なぜ他のパラメータではダメなのか？もし、他のパラメータがあるのなら、排水しない窓の大きさが見つかっただけというのとどう違うのでしょうか？ くそ、魔法使いはそんなことできない。ダミーで同じ「芸」を見せてくれたら（芸じゃないから引用で、な）、私が生きているうちに記念碑を注文してあげよう（少なくとも3Dモデルで自分でできる、私はできる）。 マッシュアップは、どんな指標でもいいんです。例えば、同じ学習済みNSでも、膨大な数の入力パラメータを持つ指標と考えることができる。ウィンドウをずらしたり、パラメータを最適化したり（必ずしも最大利益だけでなく、他の特性も考慮）、さらに調べたり......。 アプローチそのものは同じです。ただ、MAがかなり原始的なものであることは確かです。NSはプリミティブとは言い難い。しかし、繰り返しになりますが、インジケーターのコンセプトはどちらも同じです。 なぜか指標や NSが作ら れるのですが、原始的なものからより複雑なものまで、すべて数学のようなものなのです。しかし、数学-mathematics-mathematicsですが、市場の何らかの概念モデルが設定されているはずです。そうでないと、みんな（私も含めて）金融BPでいろいろ複雑な数学的なひねりをいじって、うまくいっても自分では説明できないんです。パターンを発見したような。私たちは技術者としてではなく、ヒューマニタリアンとして推論します。その理由を把握することができない。自分たちのシステムは、自分たちのブラックボックスのようなものです。 TheXpert 2011.03.30 21:43 #36 hrenfx: と問われると、違う。なぜ、そうなったのか？ここに、NSが書かれていた。最適化スライディングウィンドウを25ヶ月、フォワードウィンドウを1ヶ月としたのはなぜか？ 1ヶ月は便利、25は論理的。10 15 20でテストしてみた・・・。40 -- 至るところで批判からアドバイスに移行する時期、私の忍耐は鉄壁ではありません。 アプローチそのものは同じです。 ええ、なぜかフォワードのイナーシャがないことを除けばね。 hrenfx 2011.03.30 21:44 #37 流れるようなパターンという市場概念は、私にはまったく理解できない。ただ、なぜ市場参加者の総体として、少なくない寿命を持つパターンで取引しなければならないのか、自分でも説明がつかない。市場を群集心理として説明するのは、利益の最大化などの問題もあり、何だか変ですね。全体として、何もかもがクリアになっている。 Andrey Dik 2011.03.30 21:55 #38 hrenfx: ..... なぜか指標やNSが作られるのですが、原始的なものからより複雑なものまで、すべて何らかの数学なのです。しかし、数学は数学でも、市場には概念的なモデルが必要である。そうでないと、みんな（私も含めて）金融BPでいろいろ複雑な数学的なひねりをいじって、うまくいっても自分では説明できないんです。パターンを発見したような。私たちは技術者としてではなく、人道主義者として推論しています。その理由を把握することができない。自分たちのシステムは、自分たちのブラックボックスのようなものです。 この状況のすばらしさは、市場を記述する一般理論がまず定式化されたことである。安っぽくても完成度が高くてもいいんです。大切なのは、まず理論があって、それを確認するための実践があることです。これが、気が遠くなるような現実なのだ。 削除済み 2011.03.30 22:02 #39 TheXpert: 結果選択とはどういう意味ですか？ これだけ長い期間、再教育が必要なテストの準備のスピードから判断すると、すべてDLL自体の中で自動化されているのでしょう。ネットワーク内で学習させるパラメータや重みの数、学習を停止させる基準（エポック数、テストサンプルでの許容誤差に達するか）などを教えてください。 時間を増やすと何か変化があるのでしょうか？学習期間は15Mでは長すぎると思うのですが、1Hで1年分ありますが、もっと短くしてみたのですか？ ジュ少なくともランダム入力よりは良い結果が出てよかったと思います。 興味深い表現ですが、なぜ「ランダム」入力なのか、端的に説明してください。 削除済み 2011.03.30 22:14 #40 TheXpert: そろそろ批判からアドバイスへ、我慢の限界です。 この問題にはすでに2年ほど悩まされています）多少の改善はありましたが、小銭程度で、自分のグリッドを知り尽くしていることを考えると、まだまだです。質的な飛躍は、トレーニングシステムの改善方法がわかってからです。 だからこそ、その方向で考えるようにアドバイスしているのです。 そして、インプット（ニューラルネットワークの超秘密事項）をあちこち変える-小銭、アーキテクチャをいじる-パン粉......といった具合に。 Z.I.さん、例えば去年の3月だけのフルOOSテストを掲載していただけませんか？私のと比べてどうなのか、試してみます。 Z.I.2. TheXpert です。エコーネットワーク :)でも、そんなことはどうでもいいんです。例えば、FANNを使えば、もっと手間をかけるだけで同じような結果が得られると思います。 つまり、あなたに言わせれば、NSの種類は関係ないのですね。どんな内容なのでしょうか？原則的には賛成ですが、有能なNSの秘密は何か、一般的に持っていても、形にできない...。 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
ブランチ開始時にタイムテーブルを入手するまでの一連の流れはどのようなものだったのでしょうか。
Expert Advisorは、パターンのファイルを形成します。過去2年分のパターンをトレーニング用に撮影しています。
再トレーニングは月に1回行います。そうして、全貌を知るために。
どのように、何を改善すればいいのか、アドバイスをするには、一般的な仕組みを理解する必要があるのでは？
聞いてください、不快な質問には答えないだけです。
例えば、入力の前処理をどうするか、学習結果をどう選択するか。
HPフィルター。まさか :) .ここはもう少し具体的に教えてください。結果選択とはどういう意味ですか？
あなたのこのESNはどのように見えるのでしょうか、指に...
黒い便利な箱。コネクションを持つニューロンを詰め込んで、教えて、人生を楽しめばいいんです。ちなみに、フィードバックはありません。
そして、メジャーについては、無駄に「警告」したわけではなく、とても不可解なんです...。
ここで小便をするのか？特に、提起されたトピックの中で気になることを私と議論したいのでしょうか？そうでなければ、パスします。ええ、もう一度聞きますよ。
トレーニングがあり、その後OOSテストがあります。次にトレーニング、そしてOOSと続きます。
集計バランスグラフは、OOSの接着部分です。つまり、バランスグラフ全体は、それに対するTCの未知の領域での仕事なのです。TCは未知の領域で正のOOSで動作する。ニューラルネットワークは、未知のデータに対して動作します。ニューラルネットは生まれて初めてデータを見て、＋で働く。他にどう説明したらいいのかわかりません。
くそ、ネズミはそんなことできない。魔法使いで同じ「トリック」を見せてくれたら（トリックじゃないから、引用符で）、私が生きている間にモニュメントを注文してあげよう（少なくとも、3Dモデルで自分でできる、私はできるぞ）。
ZSです。もう一度、私の投稿を読み直してください。あまりにも唐突だったことに気がつきました。
ちなみに、前処理については、joo さんに聞いてみてください。彼が望めば、教えてくれるはずです。
基本的に、超自然的なことは何もないんです。
アンドレイ、応答せよ
ちなみに、前処理については、joo さんに聞いてみてください。彼が望めば、教えてくれるはずです。
基本的に、超自然的なことは何もないんです。
アンドレイ、応答せよ
こんにちは、私の名前の由来です。
少なくともランダム入力よりは 良い結果が出てよかったと思います。
このスレッドを立ち上げたということは、何かがあなたを苦しめているのだと思います。いわば、感情のバランスをとるために、何かが足りないのです。おそらく、あまりにもがっかりするような、予想外の、ある意味衝撃的な結果だからでしょう。
そう、前処理やニューラルネットワークのデータ表現には、超自然的なものは何もなく、すべてがシンプルで、おそらく論理的なものなのです。すべては、先ほど私が「フローイング・パターン」と「TSの第2タイプ」の概念で述べ、説明したとおりです。私はこのテーマについてこれ以上詳しく話したくないのですが、そうしたい方はこのフォーラムですべての情報を得ることができます。
ですから、ポジティブなMOを実現したことで、TCに最適なMMを探すという至福の時間はあきらめることができそうです。でも。覚えておく必要があります。
まず、今回の結果は、強いて言えば、ヘッドから取ったパターンのデフォルト設定で得られたもので、これを変更することで、さらに良い結果を得ることができるかもしれません。
第二に、予測された "テール "に乗って取引する方法が完全ではなく、第二のタイプのTSの概念に完全に適合していないこと。
第三に、私は逆に、「メジャー」から離れ、特定のパターンを持つペアに切り替えるべきだと考えています。GBPJPYなどのペアがそうですね。メジャーがそのパターンでランダムな漫然としたものに見えるとき、これらのペアの特徴的なパターンをより明確に認識することで、結果がまだ向上する可能性は十分にあるのである。
ブカブカが多い。すみません。
トレーニング実施-その後、OOSテスト。次にトレーニング、そしてOOSと続きます。
そうですね......前方接着のように、最初からはっきりしていました。これは自動最適化機能を持つEAです。オーバートレーニング（同じもの）と同じように読むことができます。
質問が違っていた。なぜ、そうなったのか？ここにNSと書かれていた。なぜ著者は、最適化のスライディングウィンドウを25ヶ月、フォワードウィンドウを1ヶ月にしたのでしょうか？なぜ他のパラメータではダメなのか？もし、他のパラメータがあるのなら、排水しない窓の大きさが見つかっただけというのとどう違うのでしょうか？
くそ、魔法使いはそんなことできない。ダミーで同じ「芸」を見せてくれたら（芸じゃないから引用で、な）、私が生きているうちに記念碑を注文してあげよう（少なくとも3Dモデルで自分でできる、私はできる）。
マッシュアップは、どんな指標でもいいんです。例えば、同じ学習済みNSでも、膨大な数の入力パラメータを持つ指標と考えることができる。ウィンドウをずらしたり、パラメータを最適化したり（必ずしも最大利益だけでなく、他の特性も考慮）、さらに調べたり......。
アプローチそのものは同じです。ただ、MAがかなり原始的なものであることは確かです。NSはプリミティブとは言い難い。しかし、繰り返しになりますが、インジケーターのコンセプトはどちらも同じです。
なぜか指標や NSが作ら れるのですが、原始的なものからより複雑なものまで、すべて数学のようなものなのです。しかし、数学-mathematics-mathematicsですが、市場の何らかの概念モデルが設定されているはずです。そうでないと、みんな（私も含めて）金融BPでいろいろ複雑な数学的なひねりをいじって、うまくいっても自分では説明できないんです。パターンを発見したような。私たちは技術者としてではなく、ヒューマニタリアンとして推論します。その理由を把握することができない。自分たちのシステムは、自分たちのブラックボックスのようなものです。
と問われると、違う。なぜ、そうなったのか？ここに、NSが書かれていた。最適化スライディングウィンドウを25ヶ月、フォワードウィンドウを1ヶ月としたのはなぜか？
1ヶ月は便利、25は論理的。10 15 20でテストしてみた・・・。40 -- 至るところで批判からアドバイスに移行する時期、私の忍耐は鉄壁ではありません。
アプローチそのものは同じです。
流れるようなパターンという市場概念は、私にはまったく理解できない。ただ、なぜ市場参加者の総体として、少なくない寿命を持つパターンで取引しなければならないのか、自分でも説明がつかない。市場を群集心理として説明するのは、利益の最大化などの問題もあり、何だか変ですね。全体として、何もかもがクリアになっている。
.....
なぜか指標やNSが作られるのですが、原始的なものからより複雑なものまで、すべて何らかの数学なのです。しかし、数学は数学でも、市場には概念的なモデルが必要である。そうでないと、みんな（私も含めて）金融BPでいろいろ複雑な数学的なひねりをいじって、うまくいっても自分では説明できないんです。パターンを発見したような。私たちは技術者としてではなく、人道主義者として推論しています。その理由を把握することができない。自分たちのシステムは、自分たちのブラックボックスのようなものです。
結果選択とはどういう意味ですか？
これだけ長い期間、再教育が必要なテストの準備のスピードから判断すると、すべてDLL自体の中で自動化されているのでしょう。ネットワーク内で学習させるパラメータや重みの数、学習を停止させる基準（エポック数、テストサンプルでの許容誤差に達するか）などを教えてください。 時間を増やすと何か変化があるのでしょうか？学習期間は15Mでは長すぎると思うのですが、1Hで1年分ありますが、もっと短くしてみたのですか？
少なくともランダム入力よりは良い結果が出てよかったと思います。
興味深い表現ですが、なぜ「ランダム」入力なのか、端的に説明してください。
そろそろ批判からアドバイスへ、我慢の限界です。
この問題にはすでに2年ほど悩まされています）多少の改善はありましたが、小銭程度で、自分のグリッドを知り尽くしていることを考えると、まだまだです。質的な飛躍は、トレーニングシステムの改善方法がわかってからです。 だからこそ、その方向で考えるようにアドバイスしているのです。
そして、インプット（ニューラルネットワークの超秘密事項）をあちこち変える-小銭、アーキテクチャをいじる-パン粉......といった具合に。
Z.I.さん、例えば去年の3月だけのフルOOSテストを掲載していただけませんか？私のと比べてどうなのか、試してみます。
Z.I.2.
エコーネットワーク :)でも、そんなことはどうでもいいんです。例えば、FANNを使えば、もっと手間をかけるだけで同じような結果が得られると思います。
つまり、あなたに言わせれば、NSの種類は関係ないのですね。どんな内容なのでしょうか？原則的には賛成ですが、有能なNSの秘密は何か、一般的に持っていても、形にできない...。