私は、私が添付したもののようなサンプルテストのうち、いくつかの有望なを持っています。私はライブ取引のための別のアルゴを探していたとき、私はクロスRecurrent Neural Network-Restricted Boltzmann Machines in pythonRNN-RBMでポリフォニック音楽のシーケンスをモデリングして生成 - DeepLearning 0. 1ドキュメントとBernoulli Restricted Boltzmann Machines feature extractor and Logistic Regression classifier for digit classification - scikitlearn 0.1ドキュメントを来て、私はあなたの入力についてすべてだと科学ではない芸術であり、それは私がライブ取引のための別のアルゴを探していたときに、私はクロスを来た。1ドキュメントと ベルヌーイ制限付きボルツマン機械特徴抽出器とLogisticRegression分類器in python数字分類のための制限付きボルツマン機械特徴 - scikit-learn 0.15.2 documentation.They sound quiet interesting does anyone have any experience with any of these two algorithms for live trading ?
ANNを効果的に使うには、表面的にはまだ時間がかかりますが、「よくよく」考えてみると、どうやら私たちはANNを効果的に使うことはできそうにありません。私たち（小芋）は、ANNを本来の意味で使うために必要なハードウェアを購入する十分な資金がない。
一人で...なぜ否定的な意見ばかりなのか？
これはそれほど複雑なことではありません。まず、何を予測しようとしているのかを把握する必要があります。次の問題は、ノイズです。モデルがランダム性やデータマイニングのバイアスに惑わされないようにする必要があります。ハードウェアに多額の費用をかける前に、コンセプトの実証を開発することができる無料のツールが存在します。
例えば、トレンドを予測するのであれば、単純な平均 値に対してモデルが優位に立つかどうかを確認する必要があります。 ターニングポイントを予測するのであれば、まずフーリエ変換に勝てるかどうかを見ます。もしエッジが小さいのであれば、学習時間がその努力に見合うかどうか自問自答する必要があります。ニューラルネットや様々なサポートベクターマシンを使っても、未来を予測するために過去をカーブフィットさせるという問題には変わりありません。このようなシステムはサンプル外では失敗しがちです。なぜなら、テストで成功しても、それは偶然の産物である可能性があるからです。ハードウェアにいくら投資しても、この問題を解決することはできません。
このようなツールは有用ですが、期待値をチェックする必要があります。もし、モデルが戦略を数パーセント向上させることができれば、時間をかけて、多くの取引を行うことで、あなたは優位に立つことができます。
よろしくお願いします。
アレックス
私自身のことですが、なぜそんなに否定的なのでしょうか？
これはそれほど複雑なことではありません。まず、予測しようとしていることが何であるかを把握する必要があります。次の問題は、ノイズです。モデルがランダム性とデータマイニングのバイアスに惑わされないようにする必要があります。ハードウェアに多額の費用をかける前に、コンセプトの実証を開発することができる無料のツールが存在します。
例えば、トレンドを予測するのであれば、単純な平均値に対してモデルが優位に立つかどうかを確認する必要があります。 ターニングポイントを予測するのであれば、まずフーリエ変換に勝てるかどうかを見ます。もしエッジが小さいのであれば、学習時間がその努力に見合うかどうか自問自答する必要があります。ニューラルネットや様々なサポートベクターマシンを使っても、未来を予測するために過去をカーブフィットさせるという問題には変わりありません。このようなシステムはサンプル外では失敗しがちです。なぜなら、テストで成功しても、それは偶然の産物である可能性があるからです。ハードウェアにいくら投資しても、この問題を解決することはできません。
このようなツールは有用ですが、期待値をチェックする必要があります。もし、モデルが戦略を数パーセント向上させることができれば、時間をかけて、多くの取引を行うことで、あなたは優位に立つことができます。
よろしくお願いします。
アレックスアレックス
ご回答ありがとうございます。
なぜこのような話をしたかというと、ANNの計算はハードウェアが十分でない限り、常に「不完全」なものだからです。そして、私たちがすでにやっていること、つまり、私たち自身のNNを使った見積もりについてです。
OK...了解です。もし実験したい気分なら、私はメタトレーダーでRapidminerを使う一つの方法をここにレイアウトしました。あなたがこのスレッドを見ていない場合に備えて。https://www.mql5.com/en/forum/181252
OK...了解です。もし実験したい気分なら、私はメタトレーダーでRapidminerを使う一つの方法をここにレイアウトしました。あなたがスレッドを見なかった場合に備えて。https://www.mql5.com/en/forum/181252
アレックス
ありがとうございました。
私は、私が添付したもののようなサンプルテストのうち、いくつかの有望なを持っています。私はライブ取引のための別のアルゴを探していたとき、私はクロスRecurrent Neural Network-Restricted Boltzmann Machines in pythonRNN-RBMでポリフォニック音楽のシーケンスをモデリングして生成 - DeepLearning 0. 1ドキュメントとBernoulli Restricted Boltzmann Machines feature extractor and Logistic Regression classifier for digit classification - scikitlearn 0.1ドキュメントを来て、私はあなたの入力についてすべてだと科学ではない芸術であり、それは私がライブ取引のための別のアルゴを探していたときに、私はクロスを来た。1ドキュメントと ベルヌーイ制限付きボルツマン機械特徴抽出器とLogisticRegression分類器in python数字分類のための制限付きボルツマン機械特徴 - scikit-learn 0.15.2 documentation.They sound quiet interesting does anyone have any experience with any of these two algorithms for live trading ?
ニューロトレンドクローン（インジケーター＋テンプレート）
ニューロトレンドクローン.rar
有用なリンク:ニューラルネットワークのチュートリアル
人工ニューラルネットワーク :artificial_neural_networks.pdf
予測可能性_収益性_-遺伝的アルゴリズム最適化TRの実証的評価.pdf