トレーディングにおけるニューラルネットワークの活用 - ページ 24 1...171819202122232425262728293031...40 新しいコメント Дмитрий 2013.04.23 16:07 #231 実は、別のアイデアも試してみたいんです。どうせ安心して眠れないでしょうから。 TheXpert 2013.04.23 16:13 #232 TimeMaster: あるいは、ニューラルネットワークで他にどこがいいのか、どなたか教えてください。 ネットワーク自体にはあまり依存しない Дмитрий 2013.04.23 16:27 #233 TheXpert: ネットワークそのものに関わることはほとんどない ネットはあくまでもツールであり、指標であり、その時々の市場の現状を見出そうとするものです。現状と前回を比較し、予測を立てることができるのではないでしょうか。また、メンタル(頭脳)で予想を立てることもできます。これが、ニューラルネットワークを予測に使うということだと理解しています。 Дмитрий 2013.04.23 16:43 #234 TimeMaster: ネットはあくまでもツールであり、指標であり、その時々の市場の現状を見出そうとするものです。現状と前回を比較し、予測を立てることができるのではないでしょうか。また、メンタル(頭脳)で予想を立てることもできます。これが、ニューラルネットワークを予測に使うということだと理解しています。 NSを用いたパターン認識 Дмитрий 2013.04.23 16:45 #235 Debugger:ちなみに、この場合、データ作成は何の役にも立ちません。全く持っていません。データは生で入ってきます。 何でもないことですが、釣りに行ったら100キロのチョウザメがいるんですよ。そして、中には5キロのマスが入っている。すごい。 Дмитрий 2013.04.23 16:53 #236 Demi: NSを用いたパターン認識 面白いテーマ、垣間見ました。でも、ニューラルネットワークで写真を拡大しようというところまではいきませんでした。 Дмитрий 2013.04.23 17:02 #237 TimeMaster: 面白いテーマですね、垣間見ました。でも、ニューラルネットワークで絵を増やそうというところまではいきませんでした。 まあ、そのために設計されているわけですから......。また、非線形回帰によってNSの代わりに予測することも可能ですが、回帰の種類はanltchskyさんご自身で決めていただく必要があります。 Дмитрий 2013.04.23 17:10 #238 Demi:まあ、そのために設計されているわけですから......。また、NSの代わりに非線形回帰で予測することもできますが、究極的には自分で回帰の種類を決めなければなりません。 最も一般化された形で言うと、回帰の係数は基本的にネットワークで検索し、分析はクラスタリングで行うということです。それに、ロットサイズや停止位置の管理など、いろいろなことがあります。 Леонид 2013.04.23 17:21 #239 TimeMaster:最も一般化した形で言うと、ネットワークは基本的に回帰係数を探すのに使われ、クラスタリングは分析を行うのに使われます。それに、敷地面積や停留所の制御など、いろいろあります。 複雑なことは、良いことにはつながらない。 Дмитрий 2013.04.23 17:29 #240 LeoV: 物事を複雑にすることは良いことではありません。 さらにおかしな指摘をすることがあります。ニューラルネットワークが人間の脳よりもずっとずっと「バカ」であることに異論はないだろうと思います。トレーディングに使うことで、全体像がとてもシンプルになるんだ。IMHO... 1...171819202122232425262728293031...40 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
あるいは、ニューラルネットワークで他にどこがいいのか、どなたか教えてください。
ネットワークそのものに関わることはほとんどない
ネットはあくまでもツールであり、指標であり、その時々の市場の現状を見出そうとするものです。現状と前回を比較し、予測を立てることができるのではないでしょうか。また、メンタル(頭脳)で予想を立てることもできます。これが、ニューラルネットワークを予測に使うということだと理解しています。
NSを用いたパターン認識
ちなみに、この場合、データ作成は何の役にも立ちません。全く持っていません。
データは生で入ってきます。
何でもないことですが、釣りに行ったら100キロのチョウザメがいるんですよ。そして、中には5キロのマスが入っている。すごい。
NSを用いたパターン認識
面白いテーマですね、垣間見ました。でも、ニューラルネットワークで絵を増やそうというところまではいきませんでした。
まあ、そのために設計されているわけですから......。
また、非線形回帰によってNSの代わりに予測することも可能ですが、回帰の種類はanltchskyさんご自身で決めていただく必要があります。
まあ、そのために設計されているわけですから......。
また、NSの代わりに非線形回帰で予測することもできますが、究極的には自分で回帰の種類を決めなければなりません。
最も一般化された形で言うと、回帰の係数は基本的にネットワークで検索し、分析はクラスタリングで行うということです。
それに、ロットサイズや停止位置の管理など、いろいろなことがあります。
最も一般化した形で言うと、ネットワークは基本的に回帰係数を探すのに使われ、クラスタリングは分析を行うのに使われます。
それに、敷地面積や停留所の制御など、いろいろあります。
物事を複雑にすることは良いことではありません。
さらにおかしな指摘をすることがあります。
ニューラルネットワークが人間の脳よりもずっとずっと「バカ」であることに異論はないだろうと思います。
トレーディングに使うことで、全体像がとてもシンプルになるんだ。
IMHO...