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 30 1...232425262728293031323334353637...40 新しいコメント EconModel 2013.07.23 11:22 #291 FAGOTT: 私は、厳しい事実を隠すこともせず、芸術家が芸術家に語るように、現代の計量経済学には非定常系列を予測する方法がないことをお伝えしたいのです。定常的なものと、定常的な形に還元できる非定常的なものに限られる そんなことはありません。ARIMAとは別にFARIMAがある。縮退のない状態空間モデルにおいて。GARCH...モデル。この10年で大きく変わりました。Rパッケージのリストを参照してください。非定常性を扱うだけでなく、既成のコードもあります。 削除済み 2013.07.23 11:25 #292 EconModel: 作業するオブジェクトを定義する必要があります。ニューラルネットワークの定義はどこにあるのだろう？ 何を使っているのだろう？レイヤー、パーセプトロンで？ 前提：非定常プロセスの実現を観察する。通常、最大でも直近の30～50回の観測に関心が持たれる。 そして、何を取引するかを決めるのです。ほとんどの人は、トレンドをトレードしています。トレンドを見て、そのトレンドが未来にあると信じ、過去は関係ないのです。私たちはただ信じているだけで、過去はモデル作りのためだけのものです。 これが最初の前提です。 といったニュアンスです。 まあ、簡単なことです! NSは、受信データ、送信データ、ネットワークそのものを扱う。 NSはともかく、従来の自己回帰でも20～30回の観測では十分ではありません。 NSを使うなら、「トレンド」はない。 以上、NSの話をしないのか EconModel 2013.07.23 11:26 #293 FAGOTT: まあ、簡単なことです NSは、受信データ、送信データ、ネットワークそのものを扱う。 NSはともかく、通常の自己回帰でも20～30回の観測では足りません。 NSを使うなら、「トレンド」はない。 以上、NSの話をしないのか もちろん、お金のことです。そしてNSは、平均をはるかに超える知能を持つ人たちの知的玩具なのです。 削除済み 2013.07.23 11:30 #294 EconModel: そうでもないんです。ARIMAとは別にFARIMAがある。縮退のない状態空間モデルにおいて。GARCH...モデル。この10年で大きく変わりました。Rパッケージのリストを参照。非定常性で動作するだけでなく、準備されたコードもある。 また混乱させてるのか！？いつも混乱させようとしてるな！ FARIMAは覚えていませんが、GARCHは間違いなく定常系列で機能します。必要な定常性条件を導入し、プロセスの無条件分散が一定であることは理解しています。 もしかして、IGARCHのこと？ EconModel 2013.07.23 11:37 #295 FAGOTT: また混乱させてるのか！？いつも混乱させようとしてるな！ 播磨 覚えていないんです。 FARIMAとは、ARIMAに分数積分を加えたものです。ハーストの対義語、ロングテール。 GARCHはその塊です。シミュレーションされた残差は、いくつかの意味で可変な分散を持つ。GARCHシミュレーションによる残差の広がりは、通常、スプレッドよりも小さく、無視できるほどです。 Дмитрий 2013.07.23 11:43 #296 EconModel: GARCHは固定行で「機能」する Aleksei Morozov 2013.07.23 11:58 #297 EconModel: 何か理解できていないのかもしれない。 私たちは、パターンに分類しています。今後、そのようなパターンが必ず出てくると考えており、その知見をもとに予測することができるようになります。そうだろ？ 根拠は？そのようなパターンがまったくない、あるいはわずかに、あるいは強く変化することを誰が証明したのでしょうか。 IMHOは、もし私たちがネットに手書きの文字「a」を認識するように教えれば、将来この文字が存在することは絶対確実です。なぜなら、この文字は言語の中に存在するからで、将来、ほとんどの人が足で文字を書くようになったとしても、「a」は存在し続けるでしょう。定常性を語っている。 見積もりは原理的に非定常過程であり、つまり定常部分に匹敵する（優位な）、時間によって異なる何らかの乖離が常に存在するのである。これが問題で、今日はロシア文字、明日は中国文字という原作の非定常性である。 文字が映し出す客観的な現実を探さなければならないのだ。そしてそれは、ニューラルネットワークがやらないことです。 あなたは分かっていないようだ。ごっちゃになってるだけじゃないですか？パターンというものは、これまでも、これからも、ずっとそうである。最初に読んだのはTAに関する本でした。しかも、90年何月頃のドキュメントだったんです。そこに書かれている数字はすべて現存しています。そして、テクニカル分析の数値のほとんどは、パターンと呼ぶことができる。第1-第2」波（マーケットインパルス）のほかに、パターンではない？サードへの展開で。あるいは開発ではない。あるいは、例えば「インパルス・バウンス・インパルス・バウンス」、ガートレーのバタフライ。今のチャートを見てください、蝶々さんがいっぱいいますよ。そして、ガートレイはこのモデルを1935年に説明している。一般に、パターンの存在は、確かにこの先ずっと心配することはないでしょう。 ただし、パターンに分類が必要なのかどうかはわかりません。単層パーセプトロンで、単純なパターンの認識に関する実験をしました。パーセプトロンはすぐに学習し、それらをすべて認識する。もちろん、パターン柄も浮き出る。パーセプトロンは、それを気にすることはありません。つまり、パターンを分類することは、実は必要ないことがわかったのです。しかし、パターンの「環境」を分類することが必要なのかもしれません。そうすると、同じパターンでも場所によって「ご近所さん」のクラスが違っていて、この違いが何かに影響しているはずだということが分かるかもしれません。しかし、これは憶測に過ぎません。調べないと... Aleksei Morozov 2013.07.23 12:06 #298 EconModel: 作業するオブジェクトを定義する必要があります。ニューラルネットワークの定義はどこにあるのだろう？ 何を使っているのだろう？レイヤー、パーセプトロンで？ 前提：非定常プロセスの実現を観察する。通常、最大でも直近の30～50回の観測に関心が持たれる。 そして、何を取引するかを決めるのです。ほとんどの人は、トレンドをトレードしています。トレンドを見て、そのトレンドが未来にあると信じ、過去は関係ないのです。私たちはただ信じているだけで、過去はモデル作りのためだけのものです。 これが最初の前提です。 といったニュアンスです。 というフレーズを見た。ずいぶん前のことです。好きだったんです。出典は覚えていない。"未来でも同じ、ただ違うだけ"。 solar 2013.07.23 12:35 #299 何か、すべての議論はフラクタルで終わろうとしているような気がします。 EconModel 2013.07.23 13:04 #300 Alexey_74: あなたは分かっていないようだ。ごっちゃになってるだけじゃないですか？パターンというものは、これまでも、これからも、ずっとそうである。最初に読んだのはTAに関する本でした。そして、それは90年頃のこのドキュメントでした。そこに書かれている数字はすべて現存しています。そして、テクニカル分析の数値のほとんどは、パターンと呼ぶことができる。第1-第2」波（マーケットインパルス）のほかに、パターンではない？サードへの展開で。あるいは開発ではない。あるいは、例えば「インパルス・バウンス・インパルス・バウンス」、ガートレーのバタフライ。今のチャートを見てください、蝶々さんがいっぱいいますよ。そして、ガートレイはこのモデルを1935年に説明している。とにかく、これから先もずっとパターンの存在を心配する必要はないことは間違いないでしょう。 しかし、そのパターンを分類するのはどうかと思います。単層パーセプトロンで、単純なパターンの認識に関する実験をしました。ペッパーは、すぐに学習し、そしてすべてを認識します。もちろん、パターン柄も浮き出る。パーセプトロンは、それを気にすることはありません。つまり、パターンを分類することは、実は必要ないことがわかったのです。しかし、パターンの「環境」を分類することが必要なのかもしれません。そうすると、同じパターンでも場所によって「ご近所さん」のクラスが違っていて、この違いが何かに影響しているはずだということが分かるかもしれません。しかし、これは憶測に過ぎません。確認する必要がある...頭と肩」は、これからも。その他にも、TAで知られている何千ものパターンが、NSでは（あるいはNSでなくても）まだ見つかっていないのです。しかし、右肩の「ヘッド＆ショルダー」が崩れた場合、価格が下がる確率はどれくらいなのか、さらに正確に言えば、下降方向の信頼区間は どれくらいなのか教えてください。 計量経済学では、予測信頼区間が基本的な問題である。そして、その問いに答えようとすると、非定常性が出てきて、分類とは関係ないため、NSでは解決できない問題がたくさん出てくるのです。 パターンは18時間教えて単位を取りますが、主な問題は「パターンは取引に使えないということを理解しているか」ということです。 だから、ごちゃごちゃしたものはなく、少なくともこの中では平らに寝かせているんです。 1...232425262728293031323334353637...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
私は、厳しい事実を隠すこともせず、芸術家が芸術家に語るように、現代の計量経済学には非定常系列を予測する方法がないことをお伝えしたいのです。定常的なものと、定常的な形に還元できる非定常的なものに限られる
作業するオブジェクトを定義する必要があります。ニューラルネットワークの定義はどこにあるのだろう？ 何を使っているのだろう？レイヤー、パーセプトロンで？
前提：非定常プロセスの実現を観察する。通常、最大でも直近の30～50回の観測に関心が持たれる。
そして、何を取引するかを決めるのです。ほとんどの人は、トレンドをトレードしています。トレンドを見て、そのトレンドが未来にあると信じ、過去は関係ないのです。私たちはただ信じているだけで、過去はモデル作りのためだけのものです。
これが最初の前提です。
といったニュアンスです。
まあ、簡単なことです!
NSは、受信データ、送信データ、ネットワークそのものを扱う。
NSはともかく、従来の自己回帰でも20～30回の観測では十分ではありません。
NSを使うなら、「トレンド」はない。
以上、NSの話をしないのか
まあ、簡単なことです
NSは、受信データ、送信データ、ネットワークそのものを扱う。
NSはともかく、通常の自己回帰でも20～30回の観測では足りません。
NSを使うなら、「トレンド」はない。
以上、NSの話をしないのか
そうでもないんです。ARIMAとは別にFARIMAがある。縮退のない状態空間モデルにおいて。GARCH...モデル。この10年で大きく変わりました。Rパッケージのリストを参照。非定常性で動作するだけでなく、準備されたコードもある。
また混乱させてるのか！？いつも混乱させようとしてるな！
FARIMAは覚えていませんが、GARCHは間違いなく定常系列で機能します。必要な定常性条件を導入し、プロセスの無条件分散が一定であることは理解しています。
もしかして、IGARCHのこと？
また混乱させてるのか！？いつも混乱させようとしてるな！
播磨 覚えていないんです。
FARIMAとは、ARIMAに分数積分を加えたものです。ハーストの対義語、ロングテール。
GARCHはその塊です。シミュレーションされた残差は、いくつかの意味で可変な分散を持つ。GARCHシミュレーションによる残差の広がりは、通常、スプレッドよりも小さく、無視できるほどです。
何か理解できていないのかもしれない。
私たちは、パターンに分類しています。今後、そのようなパターンが必ず出てくると考えており、その知見をもとに予測することができるようになります。そうだろ？
根拠は？そのようなパターンがまったくない、あるいはわずかに、あるいは強く変化することを誰が証明したのでしょうか。
IMHOは、もし私たちがネットに手書きの文字「a」を認識するように教えれば、将来この文字が存在することは絶対確実です。なぜなら、この文字は言語の中に存在するからで、将来、ほとんどの人が足で文字を書くようになったとしても、「a」は存在し続けるでしょう。定常性を語っている。
見積もりは原理的に非定常過程であり、つまり定常部分に匹敵する（優位な）、時間によって異なる何らかの乖離が常に存在するのである。これが問題で、今日はロシア文字、明日は中国文字という原作の非定常性である。 文字が映し出す客観的な現実を探さなければならないのだ。そしてそれは、ニューラルネットワークがやらないことです。
あなたは分かっていないようだ。ごっちゃになってるだけじゃないですか？パターンというものは、これまでも、これからも、ずっとそうである。最初に読んだのはTAに関する本でした。しかも、90年何月頃のドキュメントだったんです。そこに書かれている数字はすべて現存しています。そして、テクニカル分析の数値のほとんどは、パターンと呼ぶことができる。第1-第2」波（マーケットインパルス）のほかに、パターンではない？サードへの展開で。あるいは開発ではない。あるいは、例えば「インパルス・バウンス・インパルス・バウンス」、ガートレーのバタフライ。今のチャートを見てください、蝶々さんがいっぱいいますよ。そして、ガートレイはこのモデルを1935年に説明している。一般に、パターンの存在は、確かにこの先ずっと心配することはないでしょう。
ただし、パターンに分類が必要なのかどうかはわかりません。単層パーセプトロンで、単純なパターンの認識に関する実験をしました。パーセプトロンはすぐに学習し、それらをすべて認識する。もちろん、パターン柄も浮き出る。パーセプトロンは、それを気にすることはありません。つまり、パターンを分類することは、実は必要ないことがわかったのです。しかし、パターンの「環境」を分類することが必要なのかもしれません。そうすると、同じパターンでも場所によって「ご近所さん」のクラスが違っていて、この違いが何かに影響しているはずだということが分かるかもしれません。しかし、これは憶測に過ぎません。調べないと...
作業するオブジェクトを定義する必要があります。ニューラルネットワークの定義はどこにあるのだろう？ 何を使っているのだろう？レイヤー、パーセプトロンで？
前提：非定常プロセスの実現を観察する。通常、最大でも直近の30～50回の観測に関心が持たれる。
そして、何を取引するかを決めるのです。ほとんどの人は、トレンドをトレードしています。トレンドを見て、そのトレンドが未来にあると信じ、過去は関係ないのです。私たちはただ信じているだけで、過去はモデル作りのためだけのものです。
これが最初の前提です。
といったニュアンスです。
というフレーズを見た。ずいぶん前のことです。好きだったんです。出典は覚えていない。"未来でも同じ、ただ違うだけ"。
あなたは分かっていないようだ。ごっちゃになってるだけじゃないですか？パターンというものは、これまでも、これからも、ずっとそうである。最初に読んだのはTAに関する本でした。そして、それは90年頃のこのドキュメントでした。そこに書かれている数字はすべて現存しています。そして、テクニカル分析の数値のほとんどは、パターンと呼ぶことができる。第1-第2」波（マーケットインパルス）のほかに、パターンではない？サードへの展開で。あるいは開発ではない。あるいは、例えば「インパルス・バウンス・インパルス・バウンス」、ガートレーのバタフライ。今のチャートを見てください、蝶々さんがいっぱいいますよ。そして、ガートレイはこのモデルを1935年に説明している。とにかく、これから先もずっとパターンの存在を心配する必要はないことは間違いないでしょう。
しかし、そのパターンを分類するのはどうかと思います。単層パーセプトロンで、単純なパターンの認識に関する実験をしました。ペッパーは、すぐに学習し、そしてすべてを認識します。もちろん、パターン柄も浮き出る。パーセプトロンは、それを気にすることはありません。つまり、パターンを分類することは、実は必要ないことがわかったのです。しかし、パターンの「環境」を分類することが必要なのかもしれません。そうすると、同じパターンでも場所によって「ご近所さん」のクラスが違っていて、この違いが何かに影響しているはずだということが分かるかもしれません。しかし、これは憶測に過ぎません。確認する必要がある...
頭と肩」は、これからも。その他にも、TAで知られている何千ものパターンが、NSでは（あるいはNSでなくても）まだ見つかっていないのです。しかし、右肩の「ヘッド＆ショルダー」が崩れた場合、価格が下がる確率はどれくらいなのか、さらに正確に言えば、下降方向の信頼区間は どれくらいなのか教えてください。
計量経済学では、予測信頼区間が基本的な問題である。そして、その問いに答えようとすると、非定常性が出てきて、分類とは関係ないため、NSでは解決できない問題がたくさん出てくるのです。
パターンは18時間教えて単位を取りますが、主な問題は「パターンは取引に使えないということを理解しているか」ということです。
だから、ごちゃごちゃしたものはなく、少なくともこの中では平らに寝かせているんです。