ロボットのための機械学習 - ページ 4

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Maxim Dmitrievsky:

googleのコードはまだ利用可能です、動作するかどうかはわかりません。

遍歴

 
Ivan Negreshniy:

Ivan、あなたが考え出したことは素晴らしいです。私自身、数ヶ月前に考え始めましたが、私はプログラマーであり初心者ではないので、夢物語でしかありませんでした。

トレーディングシステムには、次の3つがあります。

1）インジケータ

2）すべての信号

3）右の信号

3点すべてか、2点と3点か、3点だけか、何をフィルタリングする必要があるのか？


また、私のシステムが非標準の指標やレベルで動作する場合はどうなりますか？私がレベルで取引する場合、御社のアルゴリズムは私の取引をシミュレートすることができるでしょうか？

 
mytarmailS:

Ivan、あなたが考え出したことは素晴らしいです。私自身、数ヶ月前に考え始めましたが、私はプログラマーであり初心者ではないので、夢物語でしかありませんでした。

トレーディングシステムには、次の3つがあります。

1）インジケータ

2）すべての信号

3）右の信号

3点すべてか、2点と3点か、3点だけか、何をフィルタリングする必要があるのか？


また、私のシステムが非標準の指標やレベルで動作する場合はどうなりますか？私がレベルで取引する場合、御社のアルゴリズムは私の取引をシミュレートすることができるでしょうか？

ここでのアイデアは、ポイント3に従ってMOを試すこと、つまり正しい信号によって、今度はどんな方法、どんなソースから得られた信号でもフィルターにかけることができることです。

ある一定数のバーの 差（潜在的な利益（pips））により、原始的にろ過が行われます。入力はOHLCそのもの、または指定の計算式を使用して計算された任意の指標の値である可能性があります。

何種類かのモデルを作ることはできますが、それがトレードのシミュレーションになるかというと、それは実験ですからね......。

 
Ivan Negreshniy:

でも、トレードのシミュレーションができるかどうかは、そのための実験ですからね......。

できないんです。せいぜい、同じストーリーフィッティングになるくらいでしょう。

 
Yuriy Asaulenko:

それはないでしょう。せいぜい、歴史に残るようなフィッティングにとどまるでしょう。

また、誰もがいつもやっている最適化は、歴史にフィットしていませんし、あなたの分析では、未来のデータを使っているのか、それとも特別な近似値を使っているのでしょうか?）

 
Ivan Negreshniy:

そこで、3.の正しい信号によるMOを試すと、今度は、あらゆる方法、あらゆるソースから得られたすべての信号からフィルターをかけることができます。

ある一定数のバーの 差（潜在的な利益（pips））により、原始的にろ過が行われます。入力はOHLCそのもの、または指定の計算式を使用して計算された任意の指標の値である可能性があります。

何種類かのモデルを作ることはできますが、それがトレードのシミュレーションになるかというと、それは実験ですからね......。

わかりました、言いたいことはわかりますが、いくつか質問があります)

1) MACDを例にとると、MACDで入力を生成してネットに送信し、ネットが頭の中でMACDファントムを生成してそれで取引するということですね。

2) 私が正しく理解しているなら、ジグザグの入力を取るだけで理想的なトレードになるなら、なぜデメリットのある「エイリアン」システムでネットを訓練する必要があるのか、ネットの出力は理想的なシステムになるのか

3) レベルについてはどうでしょうか？ 私はレベルを構築するインジケータを持っていますが、レベルは関数ではありませんし、御社のネットワークは関数データで動作します。

 
mytarmailS:

3) そして、レベルについてはどうでしょうか。私はレベルを構築するインジケータを持っていますが、レベルは関数ではなく、ネットワークは純粋にインジケータである関数データで動作します、私は正しいですか？ 再び、正しい場合、私はこれを回避することができますか？

レベルは、価格データの配列の関数である。

 
mytarmailS:

わかりました、言いたいことはわかりますが、いくつか質問があります)

1) MACDを例にとると、MACDで入力を生成してネットに送信し、ネットが頭の中でMACDファントムを生成してそれで取引するということですね。

2) 私が正しく理解しているなら、ジグザグの入力を取るだけで理想的なトレードになるなら、なぜデメリットのある「エイリアン」システムでネットを訓練する必要があるのか、ネットの出力は理想的なシステムになるのか

3) レベルについてはどうですか？ 私はレベルを構築するインジケータを持っていますが、レベルは関数ではなく、ネットワークは関数データで動作します - ただのインジケータ、私は正しいですか？

1) 正確には、ネットワークは、MACDの例では、間違った入力からフィルタリングされた指標として取引するように学習する。

2.なぜなら、儲かるエントリーがすべてテクニカルで正当化されるとは限らないからです。例えば、ニュースに基づいて動いているのなら、価格パターンからそれを予測することをネットで教える意味はないでしょう。

3. もし、あなたのインディケータが価格データのみに基づいてレベルを構築する場合、「その頭」のネットワークはおそらくそれらをシミュレートすることができるので、方法は他のインディケータと同じかもしれません - レベルによって信号を形成し、間違ったものをフィルタリングして訓練します、もちろん、我々は最初に入力訓練のシーケンス - サイズ、オフセット、再計算式を決定しなければなりません。

 
Ivan Negreshniy:

1. その通り、ネットワークは、MACDの例では、誤った入力からフィルタリングされた指標として取引を行うことを学習する。

2.ただ、儲かるエントリーがすべて技術的に正当化されるわけではありません。例えば、ニュースに基づいて動くのであれば、価格パターンに基づいてそれを予測するようにネットワークを教える意味は何なのでしょう。

3) もし、あなたのインディケータが価格データのみに基づいてレベルを作成する場合、「その頭」のネットワークはおそらくそれらをシミュレートすることができるので、方法論は他のインディケータと同じかもしれません - レベルによって信号を形成し、偽の信号を排除して教える、もちろん、我々は最初に入力トレーニングシーケンス - サイズ、オフセット、再計算式を決める必要があります。

わかりました、コードを書いて、信号を発生させてみて、それを送ります。ジグザグでネットワークを教えようとしたことがあれば、その結果を教えてください。

 
mytarmailS:

...しかし、ネットワークのジグザグ化を試したことはありますか？

もちろん、私は試してみましたし、私だけでなく、例えばMOのスレッドでは、入力のゴミのマントラを繰り返し、明らかに教師で訓練するときに正式な出力でゴミがはるかに優れていないことを忘れて、それをやった人がいる、特徴の選択とシャッフルベクトルでオーバーフィッティングから保存されていません。

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