市場は制御されたダイナミックなシステムである。 - ページ 7 1234567891011121314...551 新しいコメント Vizard 2011.05.22 20:06 #61 avtomat: いえいえ、これはあくまで例ですが...。 まだ問題は解決していませんが ;) 印の部分が再調整エリアです。それをクリアした上で、現在のシナリオに移行する、といった具合です。 . 少し違う表現で OK OK...しかし、1つのBPしか使用しないのですか（例えば1つの評価ペア）？ もしそうなら、同じニューラルネットワークと比較して、このアプローチの利点は何でしょうか？(もちろん、すべての小節で再トレーニングが可能です）...。 Sceptic Philozoff 2011.05.22 21:06 #62 Vizard: OK OK...しかし、1つのBPしか使用しないのですか（例えば1つの評価ペア）？ もしそうなら、同じニューラルネットワークと比較して、このアプローチの利点は何でしょうか？(もちろん、すべての小節で再トレーニングが可能です）...。 メリットはモデルの透明性にあるのかもしれません。この透明性と論理的整合性のためだけに、私は多くを捧げます。 削除済み 2011.05.23 03:34 #63 Vizard: しかし、使用するBPは1つだけですか（例えば1つのシャフトペア）？ もしそうなら、同じニューラルネットワークと比較して、このアプローチの利点は何ですか？(もちろん、すべての小節で再トレーニングが可能です）...。 数学 モデルの透明性に利点があるかもしれません。その透明性と論理的整合性のためだけに、私は多くを捧げます。 の通りです。 また、ニューラルネットワークでは、振動の度合いや静力学の秩序など、オブジェクトの特性を意図的に変えることができないので、結果として多くの研究ツールが使えません。 . ザイ しかし、ニューラルネットワークは、最初は新しいものとして興味を持ったが（ずいぶん前のことだが）、すぐに失望したと言うべきだろう...。私はこの分野の技術革新には疎いのですが、もしかしたら何か見落としているのかもしれません。 削除済み 2011.05.23 04:11 #64 yosuf: 私たちはダイナミックなシステムを議論しているのですが、その中には間違いなく、私の意見ではマーケットも含まれているのに、いつも私は輪に入っていないように見えますね。Expert Advisor が動作している間、リアルタイムで制御アクションを生成する時間が必要であり、そうでなければ、再びヒストリカルデータを管理することになる。 著者は、管理単位の導入も考えなければならないという。そのためには、著者がp.3に記載したスキームに従って、いくつかのオプションを同時に検討し、選択した方向の1つに対してActionを展開し、Expert Advisorを1つの基準（利益の最大化）だけで継続的に最適化することを管理しなければならないという。しかしVinは、このために対応するリソースが必要であるとし、原則としてその可能性も否定はしていない。どうやら、影響をコントロールする原則はこうであるらしい。この問題については、もしかしたら著者は自分の見解を説明して、状況を明らかにしたいのかもしれない。 Yusufさん、もちろん、あなたのケースに対応する既製の解決策はありませんが、あなたのExpert Advisorが構築される基礎となる指標の特性を（私が想像する限り）考慮すると、複数のTFまたは1つのTF上の複数のウィンドウに対する投票スキームを検討し、テストすることができますし、おそらくそうすべきです。例えば、こんな風に。 . Tantrik 2011.05.23 13:36 #65 sever30: 公式を理解 できない人は一体どうすればいいんだ？ オートマット様、話題は何ですか？ スモークバンブー(もちろん、すべてのバザーが規制され、旅団が結成され、数十億がカオスに委ねられれば、なんとかなるのだが......）。 削除済み 2011.05.23 14:07 #66 そうそう、カオスの深淵の中へ...間違いない） Vizard 2011.05.24 04:57 #67 avtomat: その通りです。 とか、ニューラルネットワークでは、オブジェクトの特性を意図的に変えることはできない......とか。 透明性については同意しますが、私が言いたかったのは効率性です...どんな制御要因も、過去の履歴から探して計算します（例えば、n本のバーのスライドウィンドウを使って）...。そしてそれをモデルに送り込みます...我々はグリッドと他のアルゴリズムと同じことができます...すなわち、 MAまたは価格を予測する場合 - ちょうど考慮に既に取られたラインを入力 - 振動の同じ程度（それはまた、例えば、動的とスライディングウィンドウによって計算することができる）または...。...グリッドやそれが最終的に選択するものは何でも...それは私が意味するものだ...問題はいつものようにある - これらの制御因子を見つけるために...それは本当に動作します...とどこにそれらを置くために私はそれほど重要ではないと思います...。 削除済み 2011.05.24 06:38 #68 先読みということですね。課題は、「Y原因を もとに、Z効果を 判断する」です。 削除済み 2011.05.24 06:45 #69 私は質問の仕方を変えました。「Y効果を もたらすX原因を 突き止める」。 Vizard 2011.05.24 06:59 #70 avtomat: 私は質問の仕方を変えました。「Y効果を もたらすX原因を 突き止める」。 まあ、例えば回帰分析で回帰係数として見たり...（関数として答えを出す）...つまり、教師として最終的に取り組みたいことを入れて、入力として-依存性を探すもの...そして見る。 1234567891011121314...551 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
いえいえ、これはあくまで例ですが...。
まだ問題は解決していませんが ;)
印の部分が再調整エリアです。それをクリアした上で、現在のシナリオに移行する、といった具合です。
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少し違う表現で
OK OK...しかし、1つのBPしか使用しないのですか（例えば1つの評価ペア）？ もしそうなら、同じニューラルネットワークと比較して、このアプローチの利点は何でしょうか？(もちろん、すべての小節で再トレーニングが可能です）...。
しかし、使用するBPは1つだけですか（例えば1つのシャフトペア）？ もしそうなら、同じニューラルネットワークと比較して、このアプローチの利点は何ですか？(もちろん、すべての小節で再トレーニングが可能です）...。
数学 モデルの透明性に利点があるかもしれません。その透明性と論理的整合性のためだけに、私は多くを捧げます。
の通りです。
また、ニューラルネットワークでは、振動の度合いや静力学の秩序など、オブジェクトの特性を意図的に変えることができないので、結果として多くの研究ツールが使えません。
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ザイ
しかし、ニューラルネットワークは、最初は新しいものとして興味を持ったが（ずいぶん前のことだが）、すぐに失望したと言うべきだろう...。私はこの分野の技術革新には疎いのですが、もしかしたら何か見落としているのかもしれません。
私たちはダイナミックなシステムを議論しているのですが、その中には間違いなく、私の意見ではマーケットも含まれているのに、いつも私は輪に入っていないように見えますね。Expert Advisor が動作している間、リアルタイムで制御アクションを生成する時間が必要であり、そうでなければ、再びヒストリカルデータを管理することになる。 著者は、管理単位の導入も考えなければならないという。そのためには、著者がp.3に記載したスキームに従って、いくつかのオプションを同時に検討し、選択した方向の1つに対してActionを展開し、Expert Advisorを1つの基準（利益の最大化）だけで継続的に最適化することを管理しなければならないという。しかしVinは、このために対応するリソースが必要であるとし、原則としてその可能性も否定はしていない。どうやら、影響をコントロールする原則はこうであるらしい。この問題については、もしかしたら著者は自分の見解を説明して、状況を明らかにしたいのかもしれない。
Yusufさん、もちろん、あなたのケースに対応する既製の解決策はありませんが、あなたのExpert Advisorが構築される基礎となる指標の特性を（私が想像する限り）考慮すると、複数のTFまたは1つのTF上の複数のウィンドウに対する投票スキームを検討し、テストすることができますし、おそらくそうすべきです。例えば、こんな風に。
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公式を理解 できない人は一体どうすればいいんだ？
オートマット様、話題は何ですか？
スモークバンブー(もちろん、すべてのバザーが規制され、旅団が結成され、数十億がカオスに委ねられれば、なんとかなるのだが......）。
その通りです。
とか、ニューラルネットワークでは、オブジェクトの特性を意図的に変えることはできない......とか。
透明性については同意しますが、私が言いたかったのは効率性です...どんな制御要因も、過去の履歴から探して計算します（例えば、n本のバーのスライドウィンドウを使って）...。そしてそれをモデルに送り込みます...我々はグリッドと他のアルゴリズムと同じことができます...すなわち、 MAまたは価格を予測する場合 - ちょうど考慮に既に取られたラインを入力 - 振動の同じ程度（それはまた、例えば、動的とスライディングウィンドウによって計算することができる）または...。...グリッドやそれが最終的に選択するものは何でも...それは私が意味するものだ...問題はいつものようにある - これらの制御因子を見つけるために...それは本当に動作します...とどこにそれらを置くために私はそれほど重要ではないと思います...。
先読みということですね。課題は、「Y原因を もとに、Z効果を 判断する」です。
私は質問の仕方を変えました。「Y効果を もたらすX原因を 突き止める」。
私は質問の仕方を変えました。「Y効果を もたらすX原因を 突き止める」。
まあ、例えば回帰分析で回帰係数として見たり...（関数として答えを出す）...つまり、教師として最終的に取り組みたいことを入れて、入力として-依存性を探すもの...そして見る。