非常に複雑なコーディングおよびトレーディングシステム。

[浩子心春琥珀]

このスレッドは、1つの目標を念頭に置いて、過度に複雑なコーディングおよびトレーディングシステムについて議論するために作成されました。パフォーマンス。

すべての、トリックアウトカスタムソフトウェアから霊的な存在の支援まで、あなたが貿易を助けることができます。しかし、それはあなたが毎回取引するのに役立つでしょうか？

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私の取引システムは、単純か複雑か、最大化しなければならない...

Win％
平均勝敗
位置サイズ

そして最小化する..

ドローダウン
応力
裁量

テストされた確率に影響を与える可能性のあるもの（ニュースなど）を考慮に入れてください

それがこれらの目標を達成すれば、私はあらゆるトレーダーの夢を見ている。だから私は取引で可能なすべてを学びたいと思っています
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どんな気持ちでも誰もが好きなものを投稿することを奨励します。お互いの共通の改善と地域社会の取引のために一緒に働くことができれば私は個人的に私に連絡することをお勧めします。

ディスカッションの結果に満足したら、無料の電子ブックやその他の情報を私の無料のウェブサイト上に作成します。これは、あなたがお金を稼ぐのを手助けするために、（別の人によるように）です。私はあなたが本の中であなたの仕事を望んでいないのであれば、とにかくここにそれを公開しないと思います...

私は前向きにテストしたものは何も持っていないので（私のシンプルなシステムが働いて、ありがとう）、私はここFFのところで私の尊敬している同僚のフロアを開きます...

[順子結菜昊九郎]

私の取引システムは、シンプルか複雑か、最大化しなければなりません...勝率％勝/損失ポジションサイズと最小化...引下げストレス裁量
では、これらのことをどのように測定していますか？ 20％のドローダウンで100％リターンのシステムよりも1％ドローダウンで15％リターンのシステムですか？あなたは、サンプルテストとサンプルテストの両方で何をしますか？どのくらいのデータを使用していますか？あなたのテストにはどのようなプログラムを使用しますか？あなたのテストの広がりをどのように考慮していますか？あなたは最適化しますか？最適化にどのような指標を使用しますか？最初のインジケーターをチャートに入れる前に、考慮すべきことがたくさんあります。サイモン

[雪藍]

このスレッドは、過度に複雑なコーディングおよびトレーディングシステムについて議論するために作成されました
ああ。ごめんなさい。これに貢献しない......

[菖蒲大輔彩乃]

添付ファイル1件

では、これらのことをどのように測定していますか？ 20％のドローダウンで100％リターンのシステムよりも1％ドローダウンで15％リターンのシステムですか？あなたは、サンプルテストとサンプルテストの両方で何をしますか？どのくらいのデータを使用していますか？あなたのテストにはどのようなプログラムを使用しますか？あなたのテストの広がりをどのように考慮していますか？あなたは最適化しますか？最適化にどのような指標を使用しますか？最初のインジケーターをチャートに入れる前に、考慮すべきことがたくさんあります。サイモン
私がこれらのうちのいくつかに答えると、あなたはManinBlackを気にしないことを願っています。こんにちはDrRock私はあなたの過去の記事を楽しんだ。それがあなたにとって理にかなっているかどうか、私に知らせてください。ドローダウンとパフォーマンスは、誰かが自分のアカウントにどれだけ持っているかによって決まります。より多くを持っているほど、より高いリターンのリスクを抱えています。しかし、小口座であっても、適切なマネーマネジメントと多様化がここで重要になります。ドローダウンが大きく、リターンが大きいシステムも引き続き取引することができます。あなたがお金を適切に管理し、ドローダウンの影響を最小限に抑えるためにポートフォリオ内で同時に稼働している他のシステムがある場合。そして、最大のドローダウンが再び起こることを自分自身をだましてはいけません。マーフィーの法律が働いています。サンプリングデータは、サンプリングされたデータの中で数百の取引を見るのが好きな取引がいくつあるかによっても変わります。私がコーディングを投稿した場合など、TradeStationsですが、このディスカッションのタイトルは複雑なコーディングです。私は人々がそれをどんなソフトウェアにでも翻訳できると思っています。彼らは使用しています。最適化。私が使用するマトリックスまで適切に使用するとすばらしいツールです。システムが1通貨でのみ取引される場合、私はアカウントでのリターンを好む。システムが複数の通貨で取引される場合、私は利益率を使用するのが好きです。これらの2つのマトリックスはまた、ドローダウンを最小限に抑える傾向がある。もちろん、適切な最適化は大きな問題ですので、私はいくつかの洗練されたソフトウェアから始める予定です。下の図は、最適化の3Dグラフです。最適化後にレポートを見たときに有望なシステムを実行しましたが、堅牢なシステムには、純利益や最終結果に大きな変更を加えることなく、パラメータを変更できる平坦な領域があることに留意してください。

[刀満未来]

画像[編集：上の編集：]最適化の3次元グラフです。最適化した後にレポートを見たときに有力視されていましたが、グラフの見た目が違っています。
明らかに私の目は古くなっています。私はそれを見るために長い見方をしなければならなかった。グラフを生成するためにどのソフトウェアを使用しているか尋ねることはできますか？ありがとうクロード。私は本当にあなたがこのスレッドにあなたの歯を得ることを望んでいます。

[RAN SAKI]

あなたのガールフレンドはどうやって働くの？クロード？

[菖蒲大輔彩乃]

あなたのガールフレンドはどうやって働くの？ ？
こんにちはとWallker移植は、rinaシステムによる3-Dビューと呼ばれるソフトウェアによって生成されます。 TradeStationsはすべての最適化実行のレポートを出します。それから、テキストファイルを作成してソフトウェアに送ります。千のベストランを取り、グラフを作成します。明日はチャンスがあればニューラルネットワークについて少し話したいと思います。なぜなら、ここではメンバーの中には有益なポイントを使用しているからです。

[浩子心春琥珀]

非常に興味深いもののクロードは、より多くの博士ロックを楽しみにしています、私はここで議論するものについては基本的に何も分かりません。私の取引は、伝統的であり、一般的には取引の新しいものです。クロード...あなたがやることのようなものを習得したいトレーダーには、何をお勧めしますか？本、ウェブサイトはありますか？私が魔法使いになるのを助けることができる魔術師、マントラ？今のところ、私はそれらの話題のいくつかを拾い読みします

[HAYATE KATASHI]

クールスレッドMIB、私は私がやってきたことのいくつかを共有すると思います。たぶんこれは最先端のもので、あまり複雑すぎるものではないでしょうか。私は市場が波及していると確信しています。どんな種類の発振器を使用しても、あなたは同意します。私が前に触れたことの1つは方形波パターンです。市場がフラットまたはレンジ・バウンドの場合、実際には周波数スペクトルが広がる形でエネルギーが蓄積されています。まず、MetaTraderからチャートのデータをエクスポートします。グラフを開いて、ファイルを保存すると、.csvファイルとして保存されます。このファイルは、ExcelまたはOpenOfficeで開くことができます。このファイルには一連の列があります。終了価格以外のすべてを削除すると、信号解析ツールが探しているものとまったく同じような1列のデータを取得できます。私はSigView.comで入手できるシェアウェアでこれを試しました。 SigViewをインストールして実行した後、ファイルメニューのテキスト文書を開くことができます。サンプルレートを聞いてきます。私は1000が好きですが、それは問題ではありません。これでチャートが表示され、MetaTraderからエクスポートしたデータの折れ線グラフと同じに見えるはずです。そこから、あなたは本当にクールな方法でデータを操作することができます。私は見て好きです：周波数スペクトルは、サンプルに貢献するピーク周波数を示しています。これは、データ内の微妙な隠れた振動の一部を公開するのに役立ちます。 Time FFTは、時間の経過と共に少しずつ上記を行います。これは、スペクトルの拡大および縮小を示すことができます。経験則として、スペクトルが広い場合、システムには多くの鬱蒼としたエネルギーがあります。フィルタ。全体的なトレンドだけでなく、多くのランダムノイズを除外することができます。正しく行われれば（そして、これを正しく行う方法を教えてもらえません）、重要な周波数の何点が上または下を指しているかを感じることができます。だから、あなたがこの種のものに入っているなら、試してみてください。たぶん、あなたは不思議な市場の動きを説明するのに役立ついくつかのパターンを見つけるでしょう。すでに動作しているシステムを探しているなら、これはそうではありません

[菖蒲大輔彩乃]

1添付書類取引システムは複雑さが単純なものから難しいものまでさまざまです。 Joe Krutsinger McCullochとPitts（1943）の最初の神経モデルから長い時間が経ちました。しかし、今では、コンピュータを持っている家が非常に多い。これらの人工ニューラルネットワーク。誰もが使うことができます。それらは、人間の脳がどのように構造化されているかに基づいて、非線形モデルです。私は物事を複雑にしたくないので、多くの細部をスキップしようとします。ちょうど基本。私たちの単純な人工ニューラルネットワークは、これらの入力が何でもよいトウの入力を持つでしょう。彼らは最初に2つのニューロンに入り、それぞれの小さなビットのデータは、重要なレベルのような重さを与えられます。彼らは相互に接続されている3つのニューロンに行き、情報が処理されます。この情報は出力ニューロンに送られ、情報が処理され、より多くの重みが追加されます。そして、これらのすべての重み{重要度のこれらのレベル}。合計されます。この情報に基づいてこれはブルートフォースオプティマイザで実行されるため、英ポンドは購入または売ります。それはちょうど失われたかドルxの金額を返したことを返します、ニューラルネットワークは、それがちょうど思い付いた解決策がゴミか良いからそこから学んだでしょう。それは別の解決策を試みるでしょう。プロセスはこの問題に対する最良の解決策が出てくるまで繰り返されます。このニューラルネットワークは最も簡単なものの1つです。それは序文の学習に過ぎず、情報が入力から出力へと向かうだけで、それがより良い解決策を考え出すことができるかどうかを確かめるために、再度試みます。もう少し複雑なニューラルネットワークは、ニューロンが解決策を思いつめることを意味する情報を意味するバックプロパゲーションを使用します。エラー率が計算されます。エラーが小さいほど問題を解決することができます。この情報はニューロンに戻される。彼らは間違った方向や正しい方向に向かっていることを理解しています。 （（これも同様に見えるかもしれません））重量は正または負になります。それであまり時間がかからないように。我々は、体重を加えることができる9つの領域と、これらの点に3つの異なる体重を入れることができるので、-1,0または1のみを使用する。これにより、19,683種類の異なる組み合わせが得られます。さらに洗練されたソリューション。我々はそれを-10から10にすることができますが、これはTradeStationsでは非常に時間がかかるでしょう。できるだけシンプルにしておいてください。唯一の2つの入力は、それ自体に比べて3つの単純な移動平均です。 3つの期間前。 2番目の入力は、5つ前の期間と比較して、3つの単純移動平均です。これらの入力は何か、例えば金の終値であることを忘れないでください。 RSI、ADX、異なる通貨など。ここでの唯一の違いは、システム設計者としての違いです。移動平均が1桁前とそれ以下の場合は購入することを説明する必要はありません5つの期間前に2つの期間よりわずかに高い。そうである。これはすべてニューラルネットワークによって把握されます。また、それぞれの重要性のレベルも把握されます。 TradeStationsの関数名：Htangent入力：x（NumericSimple）、{関数への入力} NTerms（NumericSimple）; {直列項} Var：pi（3.1415926536）、Sum（0）、ii（0）;合計= 0。 ii = 0〜NTerms Begin Sum = Sum 1（Power =（（i 0.5）* pi）、2） Power（x、2）終わり; Htangent = Sum * 2 * x; （0）、シナプスA1（0）、シナプスA2（0）、シナプスA3（0）、シナプスB1（0）、シナプスB2（0）、シナプスA1（0）、シナプスA1 、シナプスB3（0）; Var：inputneuron1（0）、inputneuron2（0）、Hiddenneuron1（0）、Hiddenneuron2（0）、Hiddenneuron3（0）、neuronOut（0）; {入力} if（平均（C、3） - 平均（C、3）[2]）gt; 0 then inputneuron1 = 1 Else inputneuron1 = -1; if（average（C、3） - average（C、3）[5]）gt; 0 then inputneuron2 = 1その他のinputneuron2 = -1; （シナプス1 *インプットニューロン1 シナプスA1 *インプットニューロン2、50）; Hiddenneuron1 = Htangent Hiddenneuron2 = Htangent（synapse2 * inputneuron1 synapseA2 * inputneuron2、50）; Hiddenneuron3 = Htangent（synapse3 * inputneuron1 synapseA3 * inputneuron2、50）; neuronOut = Htangent（シナプスB1 * Hiddenneuron1 シナプスB2 * Hiddenneuron2 シナプスB3 * Hiddenneuron3,50）; {購入または売却} neuronOut gt; = 0.5の場合、ハイストップで次のバーを購入します。 neuronOut lt; = -0.5の場合、低停止時に次のバーを販売します。 _________________________________________________________ニューラルネットはもはや高価ではありません。約70〜150ドルでExcelで実行することができます。すべてのデータをExcelシートに入力して、町に行かせてください。私はちょうどあなたが背後にあるコーディングプロセスを見ることができるなら、それがきちんとしていると思った。おそらく次回は、より複雑なニューラルネットを見てみましょう。ここでエラー率はバックプロパゲーションで計算されます。また、リアルタイムで何かを使用する方法を理解する代わりに、数日後の終値を予測することができます。
https://www.forexgroove.com/attachments/1518080393.jpg

[HITOMI KYO]

このスレッドについて私が言うことができるのはwtfです。

[菖蒲大輔彩乃]

クールスレッドMIB、私は私がやってきたことのいくつかを共有すると思います。たぶんこれは最先端のもので、あまり複雑すぎるものではないでしょうか。私は市場が波及していると確信しています。どんな種類の発振器を使用しても、あなたは同意します。私が前に触れたことの1つは方形波パターンです。市場がフラットまたはレンジ・バウンドの場合、実際には周波数スペクトルが広がる形でエネルギーが蓄積されています。あなたがSigView.comで入手できるシェアウェアでこれを試しました。 SigViewをインストールして実行した後、ファイルメニューのテキスト文書を開くことができます。サンプルレートを聞いてきます。私は1000が好きですが、それは問題ではありません。これでチャートが表示され、MetaTraderからエクスポートしたデータの折れ線グラフと同じに見えるはずです。そこから、あなたは本当にクールな方法でデータを操作することができます。フィルタ。全体的なトレンドだけでなく、多くのランダムノイズを除外することができます。正しく行われれば（そして、これを正しく行う方法を教えてもらえません）、重要な周波数の何点が上または下を指しているかを感じることができます。
hello Mike Jolleyデータが操作されると、新しいフィルタデータを別のアプリケーションにエクスポートするためのXLファイルを作成できます。

[刀満未来]

TradeStationsの関数名：Htangent入力：x（NumericSimple）、{関数への入力} NTerms（NumericSimple）; {直列項} Var：pi（3.1415926536）、Sum（0）、ii（0）;合計= 0。 ii = 0〜NTerms Begin Sum = Sum 1（Power =（（i 0.5）* pi）、2） Power（x、2）終わり; Htangent = Sum * 2 * x; （0）、シナプスA1（0）、シナプスA2（0）、シナプスA3（0）、シナプスB1（0）、シナプスB2（0）、シナプスA1（0）、シナプスA1 、シナプスB3（0）; Var：inputneuron1（0）、inputneuron2（0）、Hiddenneuron1（0）、Hiddenneuron2（0）、Hiddenneuron3（0）、neuronOut（0）; {入力} if（平均（C、3） - 平均（C、3）[2]）gt; 0 then inputneuron1 = 1 Else inputneuron1 = -1; if（average（C、3） - average（C、3）[5]）gt; 0 then inputneuron2 = 1その他のinputneuron2 = -1; （シナプス1 *インプットニューロン1 シナプスA1 *インプットニューロン2、50）; Hiddenneuron1 = Htangent Hiddenneuron2 = Htangent（synapse2 * inputneuron1 synapseA2 * inputneuron2、50）; Hiddenneuron3 = Htangent（synapse3 * inputneuron1 synapseA3 * inputneuron2、50）; neuronOut = Htangent（シナプスB1 * Hiddenneuron1 シナプスB2 * Hiddenneuron2 シナプスB3 * Hiddenneuron3,50）; {購入または売却} neuronOut gt; = 0.5の場合、ハイストップで次のバーを購入します。 neuronOut lt; = -0.5の場合、低停止時に次のバーを販売します。
こんにちはクロード、これにいくつかの精神的なイメージを置く努力で{私はスレッドの残りの部分を意味するものではなく、今のところは}} VWBについて考えるなら、 1）上記の関数と信号は、VWB Fib Lineがどこに適用されたかにかかわらず、より正確に私たちにそれを伝える答えを返しますか？ 2）（C3）のためにあなたはどのように{あなたが}解決できますか？ [ie VWB 24 EMA]次のような別のセットを使用しますか？入力：synapse4（0）、synapseA4（0）、synapseB4（0）;変数：inputneuron3（0）; Var：Hiddenneuron4（0）;おかげでクロード、以前は神経網に圧倒されていましたが、今私はあなたが私にもっと良い基礎を築いてくれたと思います。あなたの次の投稿を楽しみにしています。 B

[俊麗華]

こんにちはクロード、これにいくつかの精神的なイメージを置く努力で{私はスレッドの残りの部分を意味するものではなく、今のところは}} VWBについて考えるなら、 1）上記の関数と信号は、VWB Fib Lineがどこに適用されたかにかかわらず、より正確に私たちにそれを伝える答えを返しますか？ 2）（C3）のためにあなたはどのように{あなたが}解決できますか？ [ie VWB 24 EMA]次のような別のセットを使用しますか？入力：synapse4（0）、synapseA4（0）、synapseB4（0）;変数：inputneuron3（0）; Var：Hiddenneuron4（0）;おかげでクロード、以前は神経網に圧倒されていましたが、今私はあなたが私にもっと良い基礎を築いてくれたと思います。あなたの次の投稿を楽しみにしています。 B
、Claude、MIBについては、私はしばらくの間神経ネットワークに興味を持ってきました。私はちょうど彼らが取引に関係するように彼らの良い本をお勧めすることができますかと思っていた。私はいくつかの異なるプラットフォームを持っています。 AmiBroker、Tradestation、Metastock、MT4、Visual Basicなど、もちろんC を使うことができます。私は数年前からプログラムを書いています。私は最高のプログラマーではありませんが、最悪ではありません...私はあなたの議論に魅了されています。どんな助けも非常に高く評価されるでしょう。ありがとうSMJ

[俊麗華]

こんにちはクロード、これにいくつかの精神的なイメージを置く努力で{私はスレッドの残りの部分を意味するものではなく、今のところは}} VWBについて考えるなら、 1）上記の関数と信号は、VWB Fib Lineがどこに適用されたかにかかわらず、より正確に私たちにそれを伝える答えを返しますか？ 2）（C3）のためにあなたはどのように{あなたが}解決できますか？ [ie VWB 24 EMA]次のような別のセットを使用しますか？入力：synapse4（0）、synapseA4（0）、synapseB4（0）;変数：inputneuron3（0）; Var：Hiddenneuron4（0）;おかげでクロード、以前は神経網に圧倒されていましたが、今私はあなたが私にもっと良い基礎を築いてくれたと思います。あなたの次の投稿を楽しみにしています。 B
私が最後に読んだのは、「ニューラルネットワークの理解」、「コンピュータ解説」、Muareen CaudillとCharles Butlerでした。しかし、それは1992年に出版され、取引や市場とは関係がありませんでした。再度ありがとう、SMJ

[里美]

Claude、Neural Netソフトウェアを使用してお勧めします。

[里美]

Neural NetがFX用に作成したシグナルとe-Miniが翌日の価格動向のシグナルを提供する人物を読んだ。彼らは実際の日の動きと予測をニューラルネットから投稿し、私はその素晴らしいことを言い表すことができます。私は、Neural Netが、なぜ、トレンドとノン・トレンド・マーケットを同時に取引するかを理解することができないので、私たちが、トレンディングまたはノントレンドのシステムを設定しますが、両方を設定することはできません。すべての価格が関連しているプレーンチャートを開いた場合、すべてのバー/燭台は重要ですが、どのようにforexに24/7が理想的な方法を説明し、それを適用するか説明できません。私はこの分野での議論が繁栄し、箱の外で、あるいは別の次元で考える方法を示してくれることを願っています。

[菖蒲大輔彩乃]

ワオ！！！結局のところ、このような多くの反応を期待していない、これは伝統的な技術的分析を破っている。ベーマック：

1）上記の関数と信号は、VWB Fib Lineがどこに適用されたかにかかわらず、より正確に私たちにそれを伝える答えを返しますか？ 2）（C3）のためにあなたはどのように{あなたが}解決できますか？ [ie VWB 24 EMA]次のような別のセットを使用しますか？入力：synapse4（0）、synapseA4（0）、synapseB4（0）;変数：inputneuron3（0）; Var：Hiddenneuron4（0）;
上記のシステムは非常に簡単な例です。私があなたを正しく理解すれば、購入または売却のために1または-1を返すだけで、市場が批判的に過大評価されるか、過不足になるかを尋ねているので、これを定義するニューラルネットワークを構築することができます。このような単純なものが使用できるかどうかは不明です。私はコーディングがかなり創造的であることを知っています。おそらくそれを行うことができます。しかし、単に1つのニューロンを追加するだけです。あなたはそれが3つの新しい重みを追加するので、それは3の力に覚えていなければなりません。だから、ただ19683の組み合わせを持つ代わりに。それは数百万の異なる組み合わせになるでしょう。これは、TradeStationsを実行するにはあまりにも時間がかかりすぎてしまいます。あなたは、ニューラルネットワークが組み込まれているXLプログラムでそれを行うことができ、単に異なる重みをハードコードすることができます。ネットが現れること。私はTradeStationsにNeural Networkを持っている別のエントリを書くつもりです。{最近隣の} Xを見てください。将来を判断するためには、おそらくこれは内部ループを使用しているので質問しています。オプティマイザ

Sajones私はしばらくの間、神経回路網に興味を持ってきました。私はちょうど彼らが取引に関係するように彼らの良い本をお勧めできるかどうかと思っていた
それの音から。すでに読んだことがあります。私はそれらの2つまたは3つを読んだことがあるが、彼らはしばしばニューラルネットワークの複雑な構造に入ることを認めなければならない。今日、ソフトウェア。これは必要ではありません。私は素晴らしいドライバーですが、内燃機関については何も知らない友人がいます。もちろん、あなたが私のようで、知りたければ。 Amazonでのクイック検索では、3ページ分の取引用書籍用ニューラルネットワークが登場しました。私は株式と先物のためのサイバネティック・アナリシスの最中です：最先端のDSPテクノロジー。しかし、私は認めなければならない、私は通常、他の人が書いたレビューで行く。

AzmiどのNeural Netソフトウェアを使用してお勧めしますか
私はかなり高価なものを使用しますが、他の目的にも使用します。市場データを勉強する必要はありません。市場データは、神経ネットワークにとって比較的容易であると考えることができる。 Excelスプレッドシートで動作するものがいくつかあります。私はおそらく最初にこれらを見るだろう。価格は70ドルから600ドルです。使いやすさにもっと注意を払うだけです。私は個人的には、ニューラルネットワークが市場を研究するために数千ドルを支払うことはありません。

[TAKEHIKO CHIHIRO]

NNは聖杯のように見えるかもしれませんが、実際には何か役に立つものを作るためにはかなり賢明な（間違いなく些細ではない）データ前処理が必要です。相互接続されたニューロンの束を作り、未加工価格（おそらく過去の価格のウィンドウ）を供給し、出てくるのに役立つものを期待することはできません。複数の入力（おそらく価格から導かれる様々な指標など）を入力すると、状況が悪化する可能性があります。 1つの問題は、典型的なフィードフォワードNN（最も一般的に使用される）が制限された入力範囲を受け入れることで、トレンドを含む信号（価格など）に問題を生じさせることです。 1次の差を利用するか、信号の移動平均を減算するか、またはより複雑な方法を使用することで、これを克服することができます。その後、減算された信号は正規化されなければならない（すなわち、-1。 1のようないくつかの明確な範囲に入れられる）。その前処理には、期待されるようにデータに関する多くの事前知識が必要です。もう1つの問題は、NNを情報で圧倒していることです。 NNを用いた時系列予測は、通常、過去の値のウィンドウ（例えば、価格）を使用して行われる。例えば、入力の過去5回の価格変動を用いて、ネットが適切な予測に分類するための5次元入力空間を作成する。高次元空間の問題は、あまりにもあまりにも疎であることです（統計的に有意な結論/一般化を行うにはサンプルが不十分であるという同様の問題です）。一方、狭すぎるウィンドウを使用すると、ネットが潜在的なダイナミクス（実際に接続されていないパターンを接続する）を正しくキャプチャしなくなります。だから、あらゆる種類の入力をNNに同時に送ることを考えることは、悪い考えです。騒々しいデータと結合されたノイズ（高次元のため）は、まったく役に立たない。 （興味があれば、これについてもっと知るには、Googleの次元の呪いをタイプしてください。）また、ネットがデータをオーバーフィットする危険も常にあります。ネットは文字通りトレーニングセットを覚えていますが、新しいデータの予測には全く失敗しています。私は続けることができますが、ポイントは、NNに役立つものを作るために必要な多くの副作用があることです。多くの人が、NNは魔法のように未来に地図を描くことを学ぶブラックボックスだと思っています。それにたくさんの情報を払うだけです。それは実際は失敗に終わるブルートフォースアプローチです。私は人々が少なくともNNソフトウェアを支払う前にどのようにNNが動作するかについての基本を知っていなければならないと思う。そして、私はほとんど確信しています。実際にそれらを習得した人は、アイデアを実装するのに不十分なソフトウェアを見つけるでしょう。それにもかかわらず、それは楽しいです。

Neural NetがFX用に作成したシグナルとe-Miniが翌日の価格動向のシグナルを提供する人物を読んだ。彼らは実際の日の動きと予測をニューラルネットから投稿し、私はその素晴らしいことを言い表すことができます。
実際の価格とNNの予測価格を示すチャートについての別のこと。これらは実際にはかなり誤解を招く。予測チャートは、[t-1] 予測時の単なる価格です。予測は完全に間違っている可能性がありますが、グラフはまだ驚くほど正確に見えます。しかし、私はその特定のシグナルプロバイダーについてはわかりません。ちょうど一般的に話す。

[菖蒲大輔彩乃]

こんにちはJureあなたの貢献に感謝します。私はあなたが実験したような音を続けることを願っています。それがまさに私たちが必要とするものです。あなたはどの神経ネットワークソフトウェアを使用していますか？私は現在、neurosolutionのものを使用しています。私はまた、JurikツールのDDRを使って無相関なデータのテストを実行します。ジェネリックアルゴリズムも試しましたか？私はあなたのネットが提供している情報を現在使用していますか？かなり長い間使用してきた列車ネットワークを持っていますか？

[智実二湖]

Jure、あなたはNNを使った経験があるみたいですね。しかし、私は感謝しない何かを言うならば私を許していないが、あなたが言ったことからいくつかの質問があった。私は、逆方向能力を持つNNに関してのみ求めています。相互接続されたニューロンの束を作り、未加工価格（おそらく過去の価格のウィンドウ）を供給し、出てくるのに役立つものを期待することはできません。複数の入力（おそらく価格から導かれる様々な指標など）を入力すると、状況が悪化する可能性があります。 - 次元の呪いが恐れてはいけないように思えるが、実行可能な行動がないので、指標は重複しているように思える。データから実行可能なアクションを作成する機能を備えた実際の取引システムは役に立ちますか？そのデータをクリアして絞り込みますか？ネットがデータに余裕を持たせる危険性も常に存在します。ネットは文字通りトレーニングセットを覚えていますが、新しいデータの予測には全く失敗しています。 - 常に新しいデータを受け入れる一方で、定義されたパラメータセットに基づいてデータを記憶し、最も効果的にダンプすることができますか？私は続けることができますが、ポイントは、NNに役立つものを作るために必要な多くの副作用があることです。多くの人々は、NNは、魔法のように歴史を未来にマップすることを学ぶブラックボックスだと思っています - わかりませんが、未来はわかっていて、いつもそうなるでしょう。可能性にもっと関連しています。私は彼が前に言っていたと思います。次の3つのバーが売買条件を満たす確率を参照してください。それはNNの領域外ではないでしょうか？だから...糸を詰まらせて申し訳ありませんが、あなたは私がそれを頻繁にやるのを見ません。しかし、クロードは言う、本当に賢い人は、常に答えよりも多くの質問があります。私は本当にこれがどこにあるのかを見て非常に興奮し、私は救命ジャケットを裸にすると言うことができます。 Claude、Jure、Be-mac、それは経験豊かな人たちが一緒に目を覚ますのを見て楽しくなるでしょう。感謝の願いと運の最高、Jax

[Kenzo SAKURAKO]

あなたのNN Claudeさんとの非常に面白い仕事。私は自分自身で遺伝的アルゴリズムを使うことができるいくつかのアイデアを試してきました。基本的には、GAを使用していくつかの優れた成果（24％年率/4％maxDD）を達成するFinancial Labsに関する記事を読んだことで、そのアイデアを得ました。私の研究は、本質的には様々なシステムを本質的に作り、GAが最も優れたパフォーマンスを発揮し、成功したシステムと交錯し、新しい市場構造（突然変異）に適応するために選択する場所を緩めさせることに関係しています。それについての文献をチェックしたいかもしれません。ここでのブレークスルーのアイデアはありませんが、それはかなり魅力的です。

[TAKEHIKO CHIHIRO]

私の前のポストは、あまりにもマイナスになっているかもしれないことに気付きました。明確にするために、私は聖杯のことに取り組んでいました。 NNは、外国為替のような自動取引の聖杯であり、金儲けの聖杯です。言い換えれば、潜在的な可能性は大きいですが、実際に潜在的な可能性を生かすために必要な努力もあります。クロード：自分のソフトウェアを書きました。私は実験を通して蓄積したものの単なる図書館です（私もGAで実験しました）。私はそこにいくつかのソフトウェアパッケージをチェックアウトしましたが、私はいつも好きではないいくつかの制限を見つけました。しかし、私は認めなければなりません、NeuroSolutionsはかなりフレキシブルです。私は脳を除いてNN取引モデルを使用していません。あなたは知っておくべきです、私は取引のために新しく、私の以前の仕事のほとんどはそれに直接関連していませんでした。また、私が取り組んでいるアイデアはありますが、NNベースのものではありません（ある種の確率的な状態マシンです）。ベクトル量子化のように、NN（kohonen自己組織化マップ）を使うこともできます。 JaxPacific：私はあなたを許しますが、もちろん70倍までです。7倍以上です。私は同じ自分のために願っています。今は次元の呪いが恐れてはいけないと思われますが、実行可能なアクションがないのでインジケータは冗長に見えます。データから実行可能なアクションを作成する機能を備えた実際の取引システムは役に立ちますか？そのデータをクリアして絞り込みますか？実行可能なアクションによって、シグナルを売買することを意味しますか？ノイズを減らし、NNの入力を単純化することは間違いなく役立ちます。しかし、それは自己によって何かを意味するものではありません。あなたは常に新しいデータを受け入れながら、データを暗記することができますが、定義されたパラメータのセットに基づいて最も効果的にダンプすることはできますか？それはまさに適切に設計されたNNのことです。トレーニングセットの最も一般的な機能だけを記憶し、残りをノイズとして拒否します。私たちが未来を知っているのを見て、いつもそうであるように見えるのは、何が起こっているように見えるかに基づいています。私は彼が前に言っていたと思います。次の3つのバーが売買条件を満たす確率を参照してください。それはNNの領域外ではないでしょうか？あなたが本当の理由なしに難しい方法をしたいのであれば、それは領域外ではありません。あなたにはNNは必要ありません。 ----あなたが本当に望むのは、特定のセットアップの成功した売買の確率を計算することです（私が間違っていれば私を修正します）。設定を定義するために2つのインジケータを使用するとしましょう。これらの2つの指標は、2次元の表面を構成する。そのサーフェス上の各ポイントについて、事前に定義された終了ルールを使用して双方向の取引をシミュレートし、成功したかどうかを確認します。終了したら、これを将来の取引の成功マップとして使用します。あなたが選択したいくつかのXよりも成功率が高いとマップが指示した場合にのみ、取引を入力します。あなたは、ClaudeのようなN最近傍を見つけることによって％を得るか、または定義することによって（LVQ、Kohonenネットなど）、またはもっと偏心していて楽しいことをして、次のことを行うことができます： - 長距離取引のためのマップを、成功を表す白いピクセルと黒の失敗（またはおそらく、利益の頻度を表す陰影です。マップをどのように量子化したかに応じて、ピクセルごとに複数の取引が存在する可能性があるため） - 長い取引と短い取引の2つの画像を作成します。 - それらをPhotoshopで開きます。 - 希望の半径でガウスぼかしを適用します（これはあなたのN近傍の等価ソートです）。 - いくつかの他の芸術的なフィルターを適用することができますが、より大きなドローダウンの準備をすることができます... - 結果のぼやけた画像のピクセルの陰影を将来の取引を開始する確率マップとして使用します。 - 画素の偽りのための基本マネー管理。収益性があると思いますか？ ----私は非常に多くの答えを書いた、私は今完全に愚かだと感じる。

[HAYATE KATASHI]

helloデータが操作されたら、新しいフィルタデータを別のアプリケーションにエクスポートするためのXLファイルを作成できます。
あなたがFFTデータを保存することができます。これは周波数と振幅の長いリストの形をしています。私はXYデータもエクスポートしたと信じていますが、そうでなければ良いプロットプログラムは逆FFT機能を持っています。

[菖蒲大輔彩乃]

あなたのNNとの非常に面白い仕事。私は自分自身で遺伝的アルゴリズムを使うことができるいくつかのアイデアを試してきました。基本的には、GAを使用していくつかの優れた成果（24％年率/4％maxDD）を達成するFinancial Labsに関する記事を読んだことで、そのアイデアを得ました。私の研究は、本質的には様々なシステムを本質的に作り、GAが最も優れたパフォーマンスを発揮し、成功したシステムと交錯し、新しい市場構造（突然変異）に適応するために選択する場所を緩めさせることに関係しています。それについての文献をチェックしたいかもしれません。ここでのブレークスルーのアイデアはありませんが、それはかなり魅力的です。
こんにちはMahras私は間違いなくいくつかの読書を行う情報をありがとう。あなたの現在の仕事は、John F Clayburg博士の最近の仕事の一部をエコーし​​ているようです。しかし、いくつかの大きな違いがあり、かなり議論の余地があります。彼は並列と呼ばれる機能を開発しました。本質的に、彼はバックグラウンドで一度に異なるパラメータ設定で同じシステムを実行します。この機能は、現在の市場条件に対して最も収益性の高いものを識別し、それらのパラメータに切り替える。それは、トレーディングシステムのパラメータを設定することについて、これまで読んだことのあるものすべてに反しています。彼が誰かに聞こうとしている唯一の理由は、他のシステムがとても利益があるからです。そのうち2つは、将来の雑誌サイクロンシステムとベリートレーダーでトップ10にランクされています。とにかく、あなたがそれを見たいなら、彼はある種のコーディングと説明を提供するのに十分親切です。あなたはここでそれを得ることができます。
http://www.clayburg.com/omw_abstract.htmlがんばろう

[菖蒲大輔彩乃]

あなたがFFTデータを保存することができます。これは周波数と振幅の長いリストの形をしています。私はXYデータもエクスポートしたと信じていますが、そうでなければ良いプロットプログラムは逆FFT機能を持っています。
ご回答いただきありがとうございます。かなり面白いですね。私は、あなたがいくつかのより多くの情報を思いついてくれば、私たちに知らせてくれることを願っています

[Kenzo SAKURAKO]

こんにちはMahras私は間違いなくいくつかの読書を行う情報をありがとう。あなたの現在の仕事は、John F Clayburg博士の最近の仕事の一部をエコーし​​ているようです。しかし、いくつかの大きな違いがあり、かなり議論の余地があります。彼は並列と呼ばれる機能を開発しました。本質的に、彼はバックグラウンドで一度に異なるパラメータ設定で同じシステムを実行します。この機能は、現在の市場条件に対して最も収益性の高いものを識別し、それらのパラメータに切り替える。それは、トレーディングシステムのパラメータを設定することについて、これまで読んだことのあるものすべてに反しています。彼が誰かに聞こうとしている唯一の理由は、他のシステムがとても利益があるからです。そのうち2つは、将来の雑誌サイクロンシステムとベリートレーダーでトップ10にランクされています。とにかく、あなたがそれを見たいなら、彼はある種のコーディングと説明を提供するのに十分親切です。あなたはここでそれを得ることができます。
http://www.clayburg.com/omw_abstract.htmlがんばろう
これは本質的に、その結​​果を複製することができない非常に曲線適合モデルを作成する。彼らは短期的には働くかもしれないが、価格の根本的な変化が生じた場合、それに対処することはできない。

[菖蒲大輔彩乃]

これは本質的に、その結​​果を複製することができない非常に曲線適合モデルを作成する。彼らは短期的には働くかもしれないが、価格の根本的な変化が生じた場合、それに対処することはできない。
私は非常に議論の余地がありましたが、人間は愚かではありません。彼は最新のシステムが何をするのか興味深いでしょう。彼らは第三者サービスによって追跡されています。これはカーブフィットであるか、見る価値のあるものを思いついてください。補足として、プレゼンテーションもあります。

[里美]

Claude、ニューラルネット、ファジーロジック、AIをVTやMetatraderのようなプラットフォームでコーディングすることは可能でしょうか？

[菖蒲大輔彩乃]

、ニューラルネット、ファジーロジック、AIをVTやMetatraderのようなプラットフォームでコーディングすることは可能でしょうか？
こんにちはamzi私が提示したコーディングは、ニューラルネットワークに触発され、彼らが使用するロジックのタイプを示していますが、専用のソフトウェアが行うことができるものを複製することはできません。しかし、ここでFFに書かれているコーディングについて尋ねるなら、内部ループと最適化機能の能力を持つソフトウェアなら、このコーディングを再現することができます。残念ながら、これらはVTがまだできない2つのものです。しかし、Metatraderは可能性があります。

[里美]

クロード、私たちのためにすべてをクリアしてくれてありがとう。 MetatraderのNeural Netの可能性を評価し、日常的な取引活動以外にも実際にそれを見ることができるように、サンプルをいくつか与えることができれば幸いです。トレンドフォローシステムとブレークアウトシステムで、MetatraderのNeural Netを書くことができれば幸いです。

[刀満未来]

[引用...]クロード、トレンドフォローシステムとブレークアウトシステムでMetatraderのニューラルネットを書くことができたら幸いです。 [引用] Claude ...私はこれらの種類のテストを実行する時間を費やしたくありません。今日のハイとローの両方になるものを私に送ることができますか？もっと良いことに...あなたは私のbr_kerに電話をして、@ Today's Lowを購入し、@ Today's Highを私に売るように伝えることができますか？それはひどいです。ありがとうクロード。ただ冗談を言う人。