ニューラルネットと入力 - ページ 35 1...2829303132333435363738394041 新しいコメント Vladimir Perervenko 2013.11.30 07:58 #341 実際にテストしてみました。しかし、わかりやすくするために繰り返すことができます。 入力データ（OHLCを除く）と先生のご提案。解決すべき課題は分類である。すなわち、教師は+1/-1のシグナル（買い/売り、アップ/ダンなど）を出すべきである。 3〜4種類の方法をトレーニングし、それぞれの方法の精度を示す数値指標を取得する。 グッドラック 削除済み 2013.11.30 08:09 #342 vlad1949: 実際にテストしてみました。しかし、わかりやすくするために繰り返すことができます。 入力データ（OHLCを除く）と先生のご提案。解決すべき課題は分類である。すなわち、教師は+1/-1のシグナル（買い/売り、アップ/ダンなど）を出すべきである。 3〜4種類の方法をトレーニングし、それぞれの方法の精度を示す数値指標を取得する。 グッドラック 繰り返しは不要です。実際にすべてのパラメータを使って、バリデーションチェックの結果を出してみましょう。 グッドラック Vladimir Perervenko 2013.11.30 08:41 #343 今週末に用意する予定です。 グッドラック 削除済み 2013.11.30 08:45 #344 vlad1949: 今週末に用意する予定です。 グッドラック 楽しみにしています。 敬具 Роман 2013.11.30 13:03 #345 みんな、私は提案する - 第五に GURU 、会話のためではない場合、次に招待するために彼の部分の意見で、彼は声を出したように（書き込み）、我々はこの方向に移動し、一般的に、彼の意見！！！！。 Reshetovは、彼のR-Netで、彼の言葉で、彼の "パンとソーセージ "で、心配しないでください - "うんざり"...幸いなことに実機ではありませんが・・・。ただ、ふざけるな...。 一度、主題で - 彼は旅行や開発の方向性を彼の部分に（推奨）話すように...3百ドルなら なおさらだ。 すべて、IMHO、単なる提案ですが...。第5のテーマについて整理する（または既存に投稿 する）。 心から、ウジウジせずに。 Serj 2013.11.30 14:15 #346 vlad1949: 実際にテストしてみました。しかし、わかりやすくするために繰り返すことができます。 入力データ（OHLCを除く）と先生のご提案。解決すべき課題は分類である。すなわち、教師は+1/-1のシグナル（買い/売り、アップ/ダンなど）を出すべきである。 3〜4種類の方法をトレーニングし、それぞれの方法の精度を示す数値指標を取得しましょう。 グッドラック この 先生なら、やってみてもいいんじゃない？(https://www.mql5.com/ru/code/903）。これ以上のものはないでしょう。 OHLCでも入力は自由です。 Alexey 2013.12.01 04:39 #347 いくつかの感想は、すべてイミフです。 次に固定ロット取引についてですが、資金管理は全く別のテーマです。 EAの性能を公平に評価するのは理にかなっていると思います。もちろん、完璧なエントリーは非常に良いことですが、それでも現実的でありましょう。私は次のような評価方法を提案します。エクイティの傾きは、取引の正しさと頻度に依存します。しかし、これだけでなく、普通の人は皆、現実の株式が理想の株式にどれだけ近いかに興味を持つものです。結果は、直近のN回の取引に基づいて推定され、N=10とします。その場合、理想的な取引は、1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1、そのような取引の持分 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10となる。仮に実貿易が1 1 -1 1 1 1 1 -1 1であるとすると、そのエクイティは 1 2 1 2 3 2 3 4 3 4.さて、ドローダウンを計算し、実株については、線形回帰（線形回帰の傾き角度を読み取る）と線形回帰線からの標準偏差（平均値からではなく）を読み取ることにしましょう。ドローダウンを特徴づける資本の第二の特性を得ることができる。ここで、傾斜角を偏差で割ると、トレードを完全に特徴づける一つの値が得られる。これで調整のためのフィットネス関数として利用できるようになった。もちろん、最後のトレードで理想的なエクイティが得られる場合もあり、その場合は分散は0となる。このような事態を避け、いかにして適性関数を+1 -1の範囲に再正規化するかが我々の宿題である。 原則的には、現実の株式と理想の株式の相関係数を計算する方法もある。もちろん、他にも方法はたくさんあります。 神経網については、ホモ・サピエンスと同じように、ダウザー、学習能力のあるダウザー、オタクに分かれると思います。オタクは、バックテストで完璧な結果を出すために、理解しようとせず、ただ暗記をする。ダウンズは、あなたの目と耳を信じるなら、すべての明確な、ほとんど経営に座って決定します。 私たちが目指すのは、学習能力のあるダウンです。バックテストでフィットネス関数が0.8〜0.9の範囲にあると、ネットワークが再学習しないのが、ひとつの兆候だと思います。発見されたパターンである可能性もあります。 上記のニューラルネットの内部組織に関する私のビジョンは繰り返さない。教え倒すのと、馬鹿なオタクのどちらが得か、という合理的な疑問があるのです。最初のケースでは、ニューロンを追加して最適化するだけですが、2番目のケースでは、子猫のようにニューロンを溺死させる必要があります。私は、最初の選択肢が望ましいと思います。 先ほど、入力に何を与えるかを書きました。もう一つ思ったことがあるので、レポートがあれば内輪でお答えします。一言で言えば、魚がいる、魚がいないということです。 削除済み 2013.12.01 09:48 #348 ivandurak: いくつかの感想は、すべてイミフです。 専門家の仕事の結果は、現実のものだけを基準に判断するのが道理です。しかも、これはIMHOでもない。テスターでバランス曲線がプラスのExpert Advisorが20個あれば、その取引結果をどんな手法で評価しても知的なゴミになる 最小限の入金で本物の口座に入れれば、本物が全てを示してくれる。20人のうち10人が、例えば3カ月間プラスで推移すれば、別の曲げ方をすることも可能です。 Vladimir Perervenko 2013.12.01 12:17 #349 あまり短い文章ではないので、付録として同封させていただきます。 グッドラック 削除済み 2013.12.01 13:12 #350 vlad1949: あまり短い文章ではないので、付録として同封させていただきます。 グッドラック 無添加 1...2829303132333435363738394041 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
実際にテストしてみました。しかし、わかりやすくするために繰り返すことができます。
入力データ（OHLCを除く）と先生のご提案。解決すべき課題は分類である。すなわち、教師は+1/-1のシグナル（買い/売り、アップ/ダンなど）を出すべきである。
3〜4種類の方法をトレーニングし、それぞれの方法の精度を示す数値指標を取得する。
グッドラック
実際にテストしてみました。しかし、わかりやすくするために繰り返すことができます。
入力データ（OHLCを除く）と先生のご提案。解決すべき課題は分類である。すなわち、教師は+1/-1のシグナル（買い/売り、アップ/ダンなど）を出すべきである。
3〜4種類の方法をトレーニングし、それぞれの方法の精度を示す数値指標を取得する。
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繰り返しは不要です。実際にすべてのパラメータを使って、バリデーションチェックの結果を出してみましょう。
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今週末に用意する予定です。
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今週末に用意する予定です。
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楽しみにしています。
敬具
みんな、私は提案する - 第五に GURU 、会話のためではない場合、次に招待するために彼の部分の意見で、彼は声を出したように（書き込み）、我々はこの方向に移動し、一般的に、彼の意見！！！！。
Reshetovは、彼のR-Netで、彼の言葉で、彼の "パンとソーセージ "で、心配しないでください - "うんざり"...幸いなことに実機ではありませんが・・・。ただ、ふざけるな...。
一度、主題で - 彼は旅行や開発の方向性を彼の部分に（推奨）話すように...3百ドルなら なおさらだ。
すべて、IMHO、単なる提案ですが...。第5のテーマについて整理する（または既存に投稿 する）。
心から、ウジウジせずに。
実際にテストしてみました。しかし、わかりやすくするために繰り返すことができます。
入力データ（OHLCを除く）と先生のご提案。解決すべき課題は分類である。すなわち、教師は+1/-1のシグナル（買い/売り、アップ/ダンなど）を出すべきである。
3〜4種類の方法をトレーニングし、それぞれの方法の精度を示す数値指標を取得しましょう。
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この 先生なら、やってみてもいいんじゃない？(https://www.mql5.com/ru/code/903）。これ以上のものはないでしょう。
OHLCでも入力は自由です。
いくつかの感想は、すべてイミフです。
次に固定ロット取引についてですが、資金管理は全く別のテーマです。
EAの性能を公平に評価するのは理にかなっていると思います。もちろん、完璧なエントリーは非常に良いことですが、それでも現実的でありましょう。私は次のような評価方法を提案します。エクイティの傾きは、取引の正しさと頻度に依存します。しかし、これだけでなく、普通の人は皆、現実の株式が理想の株式にどれだけ近いかに興味を持つものです。結果は、直近のN回の取引に基づいて推定され、N=10とします。その場合、理想的な取引は、1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1、そのような取引の持分 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10となる。仮に実貿易が1 1 -1 1 1 1 1 -1 1であるとすると、そのエクイティは
1 2 1 2 3 2 3 4 3 4.さて、ドローダウンを計算し、実株については、線形回帰（線形回帰の傾き角度を読み取る）と線形回帰線からの標準偏差（平均値からではなく）を読み取ることにしましょう。ドローダウンを特徴づける資本の第二の特性を得ることができる。ここで、傾斜角を偏差で割ると、トレードを完全に特徴づける一つの値が得られる。これで調整のためのフィットネス関数として利用できるようになった。もちろん、最後のトレードで理想的なエクイティが得られる場合もあり、その場合は分散は0となる。このような事態を避け、いかにして適性関数を+1 -1の範囲に再正規化するかが我々の宿題である。
原則的には、現実の株式と理想の株式の相関係数を計算する方法もある。もちろん、他にも方法はたくさんあります。
神経網については、ホモ・サピエンスと同じように、ダウザー、学習能力のあるダウザー、オタクに分かれると思います。オタクは、バックテストで完璧な結果を出すために、理解しようとせず、ただ暗記をする。ダウンズは、あなたの目と耳を信じるなら、すべての明確な、ほとんど経営に座って決定します。
私たちが目指すのは、学習能力のあるダウンです。バックテストでフィットネス関数が0.8〜0.9の範囲にあると、ネットワークが再学習しないのが、ひとつの兆候だと思います。発見されたパターンである可能性もあります。
上記のニューラルネットの内部組織に関する私のビジョンは繰り返さない。教え倒すのと、馬鹿なオタクのどちらが得か、という合理的な疑問があるのです。最初のケースでは、ニューロンを追加して最適化するだけですが、2番目のケースでは、子猫のようにニューロンを溺死させる必要があります。私は、最初の選択肢が望ましいと思います。
先ほど、入力に何を与えるかを書きました。もう一つ思ったことがあるので、レポートがあれば内輪でお答えします。一言で言えば、魚がいる、魚がいないということです。
いくつかの感想は、すべてイミフです。
専門家の仕事の結果は、現実のものだけを基準に判断するのが道理です。しかも、これはIMHOでもない。テスターでバランス曲線がプラスのExpert Advisorが20個あれば、その取引結果をどんな手法で評価しても知的なゴミになる
最小限の入金で本物の口座に入れれば、本物が全てを示してくれる。20人のうち10人が、例えば3カ月間プラスで推移すれば、別の曲げ方をすることも可能です。
あまり短い文章ではないので、付録として同封させていただきます。
グッドラック
あまり短い文章ではないので、付録として同封させていただきます。
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