記事"ファジーロジックの概要"についてのディスカッション
面白い。もちろん、チップの数を計算する方法を学ぶのは面白い。でも、私たちの分野から簡単な例を挙げてもらえると、もっと役に立つと思います。例えば、ストキャスティクスやRSIに基づくシンプルなExpert Advisor。ファジー変数「買われすぎ」/「売られすぎ」を使って売買シグナルを生成し、その結果を表示する。強い」「少し」などの概念を追加して説明することも可能だろう。おそらく、この方向性がどの程度有用かを判断する上で、多くの人の助けになるだろう。
記事中の「入力と出力はいくつあってもよい」という記述は全く正しくない。実用的な問題では、入力変数の数が5を超えると大きな問題が生じる。問題を小さく分割することをお勧めする。
回帰や分類の問題を解くために、どのようなファジィ論理システムが使われていますか？
そうでなければ、この分野をマスターするごく初期段階として有用である。
幸運を祈る。
しかし、私たちの専門分野から簡単な例を挙げていただければ、もっと役に立つと思います。例えば、ストキャスティクスやRSIに基づく単純なエキスパート。ファジー変数「買われすぎ」/「売られすぎ」を使って売買シグナルを生成し、その結果を表示する。強く」「わずかに」などの概念を追加して説明することも可能だろう。おそらく、この方向性がどの程度有用かを判断する上で、多くの人の助けになるはずだ。
私はMQL4用のライブラリを使い、単純なRSIをベースにした。
この記事では三角測量と台形メンバーシップ関数を 使用しています。しかし、私は両側ガウス型やベル型のメンバーシップ関数の方が好きだった。より柔軟性があるように思えたからだ。
例として、RSIの読みと利食いサイズの依存性がテストされた。
私はMQL4用のライブラリを使用し、単純なRSIに基づいています。
ファジーロジックのトレーディングへの応用について記事を書いてくれない？
できるよ。そんなことを思いついたのは、MQL4に応用されているファジィ集合の理論が面白いからである。
L. A. Zadeh, 1965）が提唱したファジィ集合の理論は、ファジィ論理の手法を含む多くの手法の基礎となっている。ファジィ論理の適用では、ファジィ変数と使用できる対象との間の対応関係のルールを知っている ことが前提となる。これらのルールを得ることが主な問題である。売り越し」なら「買い」などという初歩的なケースを指しているのではない。
私の記事「機械学習モデルの ための予測変数の選択と評価」の中で、予測変数を選択するアプローチの1つは、ラフ集合理論とその拡張であるファジィ・ラフ 集合理論を 適用することである。 (ファジー・ラフ集合理論）。これらはデータ集合からルールを誘導（抽出） することを可能にする。この記事は検証に関するものである。より広く近似集合理論の使用について説明することに興味があれば、私は記事を準備する。
ファジィ論理やファジィ集合をExpert Advisorで使用する準備ができた例があれば、もちろん記事を公開してください。多くの人にとって興味深いものになると思います。
幸運を祈る。
ファジィ論理の応用は、ファジィ変数と使用できるターゲットとの間の対応関係のルールを知っている ことを前提としている。これらのルールを得ることが主な問題である。
これは全体の問題点であり、一度に2つの領域で能力が必要である。つまり、これらすべてが設計されて いる応用領域と、ファジィ集合の応用の経験である。
どちらか一方の分野にしか精通していない専門家では、もう一方の分野をマスターできないことが多いからである。どちらもかなりの経験を必要とする。
しかし機械学習では、初心者は「アルゴリズムが勝手にすべてを整理してくれる。つまり、自分で問題を定式化する方が簡単な場合が多く、その後に機械学習アルゴリズムを使うのは意味がなく、余計なことなのだ。
ファジーロジックやファジーセットをExpert Advisorに適用した例があれば、もちろん記事にしてください。多くの人にとって興味深いものになると思います。
幸運を祈る。
これは、同時に2つの領域に精通している必要があるという問題である。すなわち、これらすべてが設計されている応用領域と、ファジィ集合の応用分野の経験である。
そのため、このトピックに対する関心が非常に低いのです。なぜなら、どちらか一方の分野にしか精通していない専門家では、もう一方の分野をマスターできないことが多いからです。どちらもかなりの経験を必要とする。
しかし機械学習では、初心者はアルゴリズムが「自分ですべてを整理してくれる。つまり、自分で問題を定式化する方が簡単な場合が多く、その後に機械学習アルゴリズムを使うのは意味がなく、余計なことなのだ。
このサイトには、ファジーロジックをトレーディングに応用する基本を理解するのに十分な情報がある。この目的のために、Mql4-5で実装するためのライブラリがある。
確かに、入力項と出力項を設定すると、アルゴリズムは必ず何かを生成する。しかし、これらのファジィ変数をメンバーシップ関数によって 明確かつ最大限に詳細に記述することが大きな役割を果たすと思う。ファジィ集合がより正確に記述されればされるほど、結果はより妥当なものになる。この記事では、最も単純な三角形と台形のメンバーシップ関数に基づいた例を説明します。しかし、これは最も単純な実現であり、より複雑で柔軟で正確なものを作ることは可能である。そして、出力結果もそれに対応したものになります。
このサイトには、ファジーロジックをトレーディングに応用するための基本を理解するのに十分な情報がある。Mql4-5で実装するためのライブラリもある。
入力項と出力項を設定すると、アルゴリズムは必ず何かを生成するのは事実です。しかし、これらのファジィ変数をメンバーシップ関数によって 明確かつ最大限に詳細に記述することが大きな役割を果たすと思う。ファジィ集合がより正確に記述されればされるほど、結果はより妥当なものになる。この記事では、最も単純な三角形と台形のメンバーシップ関数に基づいた例を説明します。しかし、これは最も単純な実現であり、より複雑で柔軟で正確なものを作ることは可能である。そして、出力結果もそれに対応したものになります。
ルールについてはどうだろう？記事を見てみよう。
幸運を祈る。
これは、同時に2つの領域に精通している必要があるという問題である。すなわち、これらすべてが設計されている応用領域と、ファジィ集合の応用分野の経験である。
そのため、このトピックに対する関心が非常に低いのです。なぜなら、どちらか一方の分野にしか精通していない専門家では、もう一方の分野をマスターできないことが多いからです。どちらもかなりの経験を必要とする。
しかし機械学習では、初心者は「アルゴリズムが勝手にすべてを整理してくれる。つまり、自分で問題を定式化する方が簡単な場合が多く、その後に機械学習アルゴリズムを使うのは意味がなく、余計なことなのだ。
私もそう思う。
しかし、実験を続けるべきだ。
幸運を祈る。
PS.ところで、ずっと前からお聞きしたかったことがあります。Javaで書かれた製品をR言語に移行したいですか？そうすれば、MT4の「バトル」で試すことができるだろう。
では、声を大にして
- 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
新しい記事 ファジーロジックの概要 はパブリッシュされました:
作者: MetaQuotes Software Corp.