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 36 1...293031323334353637383940 新しいコメント solar 2013.07.25 08:52 #351 Demi: まあ、NSと回帰のどちらがより良い予測因子であるかは、一概に言えないが 線形回帰でもNSより良い結果が出ることがある そうなんです。もちろんです。いずれにせよ個人的な意見ですが、高値と安値を見つけるには、他のアプローチが必要だと思います...。マーケットが落ち着いていれば、マーケットについていけますし、私自身も長い間トレードしていました。でも、フィーバーして投げたら、テールしか釣れませんよ )))) СанСаныч Фоменко 2013.07.25 09:43 #352 solar: そうなんです。もちろんです。いずれにせよ個人的な意見ですが、高値と安値を見つけるには、他のアプローチが必要だと思います...。マーケットが落ち着いていれば、マーケットについていける、私自身も長い間トレードしてきた。でも、フィーバーして投げたら、テールしか釣れませんよ )))) それは、まったく別のことなのです。 それは、原則の問題です。 回帰を例にとるとこのモデルを構築すれば、モデルを実行しなくても、「このモデルは信頼できるのか」という問いに答えることができる。このモデルはパラメトリックであり、パラメータ決定精度（sko）はリファレンス情報に明記される予定である。線形回帰の 場合、パラメータの決定誤差がそのパラメータの値を超えることが多いことはすぐに明らかになる。つまり、私たちが見ている姿は、実はまったく存在しないのです。したがって、テスターが何を示そうとも、線形回帰、その特殊なものは適用できない、という結論になる。 TAやNSにはそのようなツールはなく、計量経済学では標準的なものであり、非常に発達しています。 solar 2013.07.25 09:59 #353 faa1947:それは、まったく別のことなのです。それは、原則の問題です。回帰を例にとるとこのモデルを構築すれば、モデルを実行しなくても、「このモデルは信頼できるのか」という問いに答えることができる。このモデルはパラメトリックであり、パラメータ決定精度（sko）はリファレンス情報に明記される予定である。線形回帰の場合、パラメータの決定誤差がそのパラメータの値を超えることが多いことはすぐに明らかになる。つまり、私たちが見ている姿は、実はまったく存在しないのです。したがって、テスターが何を示そうとも、線形回帰、その特殊なものは適用できない、という結論になる。 TAやNSにはそのようなツールはなく、計量経済学にとっては標準的なものであり、極めて高度なものです。 最小二乗誤差、最大相関率、すべてをそこで把握することができるのです。そして一般的には、正直なところ、好きなものを使ってください。 p.s.計量経済学 では、なんとなく非定常性（に注目すること）を少し覚えています。まあ、すでに明白なことを証明するために、4階建ての数式を作るつもりはないんですよね。 それで、計量経済学を使うのですか？どのように使っているのか、何か教えてください。 Aleksei Morozov 2013.07.25 10:18 #354 Demi:まあ、それはそれとして ちゅうもんがおおい NSと回帰のどちらがより適切な予測であるかは、言うまでもありません。線形回帰でもNSより良い結果を示すことがある と言いたいところですが、そうではありません。 ちゅうもんがおおい が、無理。少なくとも、誰もその結果を見たことがないからだ。Zhvanetskyの「...一本の映画も見ずにハリウッドの盛衰を語ろう」を思い出した。一本の映画も見ずにハリウッドの栄枯盛衰を語ろう」。 まあ、「線形回帰でも...」は単に根拠がないだけなんですけどね。何の線形回帰？どれよりも優れている？どのような結果になっているのでしょうか。 もうひとつ、気づいたことがあります。経済学者の中には、「...」と指摘したがる人がいる。信仰ではなく、数によって」。ネットワーカーというのは、どうやら逆に、全員が信者であるらしい。 少し前の話になりますが、SolarのDemiが「重回帰を構築し、偏相関係数によって、同じことが判断 される」と指摘していましたが、個人的にはうらやましいです。正直なところ。そんなことは一生しない。しかし、「なぜネットワークを構築 するのか」という問いには簡単に答えられる。ネットワークを構築して、部分係数を微塵も意識せずに同じものを得ることができますね。 と、とにかくこのスレッドの話題は死んでいるようです。社会は着実に物理学者と作詞家に分かれている。物理学者は強力なI-Qで作詞家に迫り、作詞家はのらりくらりと反撃する。私は、自分の時間を節約するために、計量経済学者に助言したいのです。計量経済学がNSより優れていることを証明することはできません。ネットワーカーはNSをあきらめず、一気にエコノメトリックスに行くことはないでしょう。だから、彼らはあなたと同じ目標を達成するために、NS-companyを掘り下げていくのです。 Дмитрий 2013.07.25 10:26 #355 Alexey_74: と言いたいところですが、そうではなく・・・。 ちゅうもんがおおい が、無理。少なくとも、誰もその結果を見たことがないからです。思わずズバネツキーが頭に浮かぶ「...」。一本の映画も見ずにハリウッドの栄枯盛衰を語ろう」。 まあ、「線形回帰でも...」は単に根拠がないだけなんですけどね。何の線形回帰？どのようなNSより優れているのか？どのような結果になっているのでしょうか。 もうひとつ、気づいたことがあります。経済学者の中には、「...」と指摘したがる人がいる。信仰ではなく、数によって」。ネットワーカーというのは、どうやら逆に、全員が信者であるらしい。 少し前に、ソーラーのデミへのキックで、「重回帰を構築し、偏相関係数によって、同じと 判断する」と指摘されていましたが、個人的には羨ましい限りです。正直なところ。そんなことは一生しない。しかし、「なぜネットワークを構築 するのか」という問いには簡単に答えられる。ネットワークを構築して、部分係数を微塵も意識せずに同じものを得ることができますね。 と、とにかくこのスレッドの話題は死んでいるようです。社会は着実に物理学者と作詞家に分かれている。物理学者は強力なI-Qで作詞家に迫り、作詞家はのらりくらりと反撃する。私は、自分の時間を節約するために、計量経済学者に助言したいのです。計量経済学がNSより優れていることを証明することはできません。ネットワーカーはNSをあきらめず、一気にエコノメトリックスに行くことはないでしょう。彼らはあなたと同じ目標を達成するために、NS-companyを掘り下げていくでしょう。 方向性が違うだろー、結果が出てないんだから、出せよ。EURUSDに移動し、構築、例えばGBPUSD回帰とVSと結果を比較する - 何がそんなに難しいのですか？ そして、もっと不明なのは、統計モデル（のいずれか）を使って回帰を構築できないのであれば、何を話せばいいのか、ということです。ネットワークを構築することはできますが、予測に対する各変数の貢献度をどのように比較するのでしょうか？私的相関係数ってそういうものだったんですね。 Aleksei Morozov 2013.07.25 10:41 #356 Demi: 方向性が違うだろー、結果が出てないんだから、出せよ。例えば、GBPUSDの回帰とNSにEURUSDのために構築し、結果を比較する - 何がそんなに難しいのですか？ そして、もっと不明なのは、統計モデル（のいずれか）を使って回帰を構築できないのであれば、何を話せばいいのか、ということです。ネットワークを構築することはできますが、予測に対する各変数の貢献度をどのように比較するのでしょうか？それが、偏相関係数の話です。 デミさんへ、私の投稿を何度か読み直してみてください。そうすれば、一般的な感覚が見えてくるかもしれません。そして、一番気に入った部分を抜き出して、そこに「反論」を組み立てたりはしないでしょう。 Vizard 2013.07.25 11:03 #357 Alexey_74: と、とにかく、このスレッドの話題は死んでしまったようです。社会は着実に物理学者と作詞家に分かれている。物理学者は強力なI-Qで作詞家に迫り、作詞家はのらりくらりと反撃する。私は、自分の時間を節約するために、計量経済学者に助言したいのです。計量経済学がNSより優れていることを証明することはできません。ネットワーカーはNSを あきらめず、一気にエコノメトリックスに行くことはないでしょう。彼らは、あなたと同じ目標を達成するために、今もNS-companyの中を彷徨っているのです。 もうとっくに終わっている...ほんの数人))) Aleksei Morozov 2013.07.25 11:10 #358 とにかく、もし私がうっかりして誰かを怒らせてしまったのなら、謝ります。侮辱して不快にさせるつもりはなかった。逆に、ツールの異なる2つの良識派が集まることで、パワフルで建設的な議論が展開されるのではと思いました。まさかね。ヒューマンファクターはより強力です。もし、同じことをやっているのに違うやり方をしている相手に出会ったら、いかに間違っているかを緊急に証明する必要があります。彼は野暮天で、糞にまみれて、無駄に人生を過ごしていると。短く言えば、私はこのエコノメトリックの教えの流れに我慢の限界にきているのです。 計量経済学者が、計量経済学に 有利なNSの比較分析ができるように、頑張って楽しんでほしい。 Yury Reshetov 2013.07.25 11:43 #359 Alexey_74: ユーリさんへ、一般的な意味での発言はやめていただきたいですね（ニューラルネットワークの人全員についてという意味です）。一般的なニューラルネットワークでは、隠れ層の数や隠れ層に含まれるニューロンの数を気にすることが多いようです。また、活性化関数の選択に悩むこともあります。そして、時には勾配降下法も選択しなければならない。全然、悪気はないんですよ。それにしても、状況を簡略化しすぎですね。大したことではありません。通常、隠れ層は1層で、その中のニューロン数はグリッド入力の数と等しく、シグモイド-ハイパータンジェント、RPROP学習法を用います。そして、そのようなアーキテクチャが最も最適であることがほとんどです。あとは、フォワードでの反応を見ながら、あれこれ調整すればいい。 СанСаныч Фоменко 2013.07.25 11:53 #360 solar: 実際の取引ロボットについて何も知らない場合、例えば、マーケットを見てみたり、何かおかしなプログラム上のエラーを発見してみたり、間違っているかもしれないので、それを例として使うことができます。そして一般的には、正直なところ、好きなものを使ってください。 p.s. 計量経済学で非定常性の議論、なんとなくちょっとだけ覚えています（そしてどれくらい注目されているか）。まあ、もう当たり前のことを証明するために、4階建ての数式を作ったりはしませんよね？ 残念ながら、あなたは私が書いたことを理解していませんでした。もう一回やらせてください。TAでは、もしグラフがあれば、我々はそれを信じている。計量経済学では、描かれたグラフが必ずしも現実に存在するとは限らない。ただ、現実とファントムを区別するためのツールを持っているだけなのです。そして、非定常性はまだ何の関係もない。上記の回帰は、通常、定常系列に適用される。 それで計量経済学を使っているのですか？せめて、どんな風に使っているのかだけでも教えてください。 私を含め、このフォーラムに本当の取引のアイデアを投稿する人はいないでしょう。道具を見せようと したのですが、無駄でした。記事も2本書きました。プロフィールを見る 1...293031323334353637383940 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
まあ、NSと回帰のどちらがより良い予測因子であるかは、一概に言えないが
線形回帰でもNSより良い結果が出ることがある
そうなんです。もちろんです。いずれにせよ個人的な意見ですが、高値と安値を見つけるには、他のアプローチが必要だと思います...。マーケットが落ち着いていれば、マーケットについていけますし、私自身も長い間トレードしていました。でも、フィーバーして投げたら、テールしか釣れませんよ ))))
そうなんです。もちろんです。いずれにせよ個人的な意見ですが、高値と安値を見つけるには、他のアプローチが必要だと思います...。マーケットが落ち着いていれば、マーケットについていける、私自身も長い間トレードしてきた。でも、フィーバーして投げたら、テールしか釣れませんよ ))))
それは、まったく別のことなのです。
それは、原則の問題です。
回帰を例にとるとこのモデルを構築すれば、モデルを実行しなくても、「このモデルは信頼できるのか」という問いに答えることができる。このモデルはパラメトリックであり、パラメータ決定精度（sko）はリファレンス情報に明記される予定である。線形回帰の 場合、パラメータの決定誤差がそのパラメータの値を超えることが多いことはすぐに明らかになる。つまり、私たちが見ている姿は、実はまったく存在しないのです。したがって、テスターが何を示そうとも、線形回帰、その特殊なものは適用できない、という結論になる。
TAやNSにはそのようなツールはなく、計量経済学では標準的なものであり、非常に発達しています。
それは、まったく別のことなのです。
それは、原則の問題です。
回帰を例にとるとこのモデルを構築すれば、モデルを実行しなくても、「このモデルは信頼できるのか」という問いに答えることができる。このモデルはパラメトリックであり、パラメータ決定精度（sko）はリファレンス情報に明記される予定である。線形回帰の場合、パラメータの決定誤差がそのパラメータの値を超えることが多いことはすぐに明らかになる。つまり、私たちが見ている姿は、実はまったく存在しないのです。したがって、テスターが何を示そうとも、線形回帰、その特殊なものは適用できない、という結論になる。
TAやNSにはそのようなツールはなく、計量経済学にとっては標準的なものであり、極めて高度なものです。
最小二乗誤差、最大相関率、すべてをそこで把握することができるのです。そして一般的には、正直なところ、好きなものを使ってください。
p.s.計量経済学 では、なんとなく非定常性（に注目すること）を少し覚えています。まあ、すでに明白なことを証明するために、4階建ての数式を作るつもりはないんですよね。
それで、計量経済学を使うのですか？どのように使っているのか、何か教えてください。
まあ、それはそれとして ちゅうもんがおおい NSと回帰のどちらがより適切な予測であるかは、言うまでもありません。
線形回帰でもNSより良い結果を示すことがある
と言いたいところですが、そうではありません。 ちゅうもんがおおい が、無理。少なくとも、誰もその結果を見たことがないからだ。Zhvanetskyの「...一本の映画も見ずにハリウッドの盛衰を語ろう」を思い出した。一本の映画も見ずにハリウッドの栄枯盛衰を語ろう」。
まあ、「線形回帰でも...」は単に根拠がないだけなんですけどね。何の線形回帰？どれよりも優れている？どのような結果になっているのでしょうか。
もうひとつ、気づいたことがあります。経済学者の中には、「...」と指摘したがる人がいる。信仰ではなく、数によって」。ネットワーカーというのは、どうやら逆に、全員が信者であるらしい。
少し前の話になりますが、SolarのDemiが「重回帰を構築し、偏相関係数によって、同じことが判断 される」と指摘していましたが、個人的にはうらやましいです。正直なところ。そんなことは一生しない。しかし、「なぜネットワークを構築 するのか」という問いには簡単に答えられる。ネットワークを構築して、部分係数を微塵も意識せずに同じものを得ることができますね。
と、とにかくこのスレッドの話題は死んでいるようです。社会は着実に物理学者と作詞家に分かれている。物理学者は強力なI-Qで作詞家に迫り、作詞家はのらりくらりと反撃する。私は、自分の時間を節約するために、計量経済学者に助言したいのです。計量経済学がNSより優れていることを証明することはできません。ネットワーカーはNSをあきらめず、一気にエコノメトリックスに行くことはないでしょう。だから、彼らはあなたと同じ目標を達成するために、NS-companyを掘り下げていくのです。
と言いたいところですが、そうではなく・・・。 ちゅうもんがおおい が、無理。少なくとも、誰もその結果を見たことがないからです。思わずズバネツキーが頭に浮かぶ「...」。一本の映画も見ずにハリウッドの栄枯盛衰を語ろう」。
まあ、「線形回帰でも...」は単に根拠がないだけなんですけどね。何の線形回帰？どのようなNSより優れているのか？どのような結果になっているのでしょうか。
もうひとつ、気づいたことがあります。経済学者の中には、「...」と指摘したがる人がいる。信仰ではなく、数によって」。ネットワーカーというのは、どうやら逆に、全員が信者であるらしい。
少し前に、ソーラーのデミへのキックで、「重回帰を構築し、偏相関係数によって、同じと 判断する」と指摘されていましたが、個人的には羨ましい限りです。正直なところ。そんなことは一生しない。しかし、「なぜネットワークを構築 するのか」という問いには簡単に答えられる。ネットワークを構築して、部分係数を微塵も意識せずに同じものを得ることができますね。
と、とにかくこのスレッドの話題は死んでいるようです。社会は着実に物理学者と作詞家に分かれている。物理学者は強力なI-Qで作詞家に迫り、作詞家はのらりくらりと反撃する。私は、自分の時間を節約するために、計量経済学者に助言したいのです。計量経済学がNSより優れていることを証明することはできません。ネットワーカーはNSをあきらめず、一気にエコノメトリックスに行くことはないでしょう。彼らはあなたと同じ目標を達成するために、NS-companyを掘り下げていくでしょう。
方向性が違うだろー、結果が出てないんだから、出せよ。EURUSDに移動し、構築、例えばGBPUSD回帰とVSと結果を比較する - 何がそんなに難しいのですか？
そして、もっと不明なのは、統計モデル（のいずれか）を使って回帰を構築できないのであれば、何を話せばいいのか、ということです。ネットワークを構築することはできますが、予測に対する各変数の貢献度をどのように比較するのでしょうか？私的相関係数ってそういうものだったんですね。
方向性が違うだろー、結果が出てないんだから、出せよ。例えば、GBPUSDの回帰とNSにEURUSDのために構築し、結果を比較する - 何がそんなに難しいのですか？
そして、もっと不明なのは、統計モデル（のいずれか）を使って回帰を構築できないのであれば、何を話せばいいのか、ということです。ネットワークを構築することはできますが、予測に対する各変数の貢献度をどのように比較するのでしょうか？それが、偏相関係数の話です。
デミさんへ、私の投稿を何度か読み直してみてください。そうすれば、一般的な感覚が見えてくるかもしれません。そして、一番気に入った部分を抜き出して、そこに「反論」を組み立てたりはしないでしょう。
と、とにかく、このスレッドの話題は死んでしまったようです。社会は着実に物理学者と作詞家に分かれている。物理学者は強力なI-Qで作詞家に迫り、作詞家はのらりくらりと反撃する。私は、自分の時間を節約するために、計量経済学者に助言したいのです。計量経済学がNSより優れていることを証明することはできません。ネットワーカーはNSを あきらめず、一気にエコノメトリックスに行くことはないでしょう。彼らは、あなたと同じ目標を達成するために、今もNS-companyの中を彷徨っているのです。
とにかく、もし私がうっかりして誰かを怒らせてしまったのなら、謝ります。侮辱して不快にさせるつもりはなかった。逆に、ツールの異なる2つの良識派が集まることで、パワフルで建設的な議論が展開されるのではと思いました。まさかね。ヒューマンファクターはより強力です。もし、同じことをやっているのに違うやり方をしている相手に出会ったら、いかに間違っているかを緊急に証明する必要があります。彼は野暮天で、糞にまみれて、無駄に人生を過ごしていると。短く言えば、私はこのエコノメトリックの教えの流れに我慢の限界にきているのです。
計量経済学者が、計量経済学に 有利なNSの比較分析ができるように、頑張って楽しんでほしい。
ユーリさんへ、一般的な意味での発言はやめていただきたいですね（ニューラルネットワークの人全員についてという意味です）。一般的なニューラルネットワークでは、隠れ層の数や隠れ層に含まれるニューロンの数を気にすることが多いようです。また、活性化関数の選択に悩むこともあります。そして、時には勾配降下法も選択しなければならない。全然、悪気はないんですよ。それにしても、状況を簡略化しすぎですね。
大したことではありません。通常、隠れ層は1層で、その中のニューロン数はグリッド入力の数と等しく、シグモイド-ハイパータンジェント、RPROP学習法を用います。そして、そのようなアーキテクチャが最も最適であることがほとんどです。あとは、フォワードでの反応を見ながら、あれこれ調整すればいい。
実際の取引ロボットについて何も知らない場合、例えば、マーケットを見てみたり、何かおかしなプログラム上のエラーを発見してみたり、間違っているかもしれないので、それを例として使うことができます。そして一般的には、正直なところ、好きなものを使ってください。
p.s. 計量経済学で非定常性の議論、なんとなくちょっとだけ覚えています（そしてどれくらい注目されているか）。まあ、もう当たり前のことを証明するために、4階建ての数式を作ったりはしませんよね？
残念ながら、あなたは私が書いたことを理解していませんでした。もう一回やらせてください。TAでは、もしグラフがあれば、我々はそれを信じている。計量経済学では、描かれたグラフが必ずしも現実に存在するとは限らない。ただ、現実とファントムを区別するためのツールを持っているだけなのです。そして、非定常性はまだ何の関係もない。上記の回帰は、通常、定常系列に適用される。
それで計量経済学を使っているのですか？せめて、どんな風に使っているのかだけでも教えてください。
私を含め、このフォーラムに本当の取引のアイデアを投稿する人はいないでしょう。道具を見せようと したのですが、無駄でした。記事も2本書きました。プロフィールを見る