トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1146 1...113911401141114211431144114511461147114811491150115111521153...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2018.11.06 17:23 #11451 アレクセイ・ニコラエフあなたは私を過大評価している) 自己紹介より先に進んでいない) 彼ら自身が書いているように、ネイチャー（環境）ゲームの亜流のようなものです。私たちのモデルのほぼすべてがネイチャーゲームの中にあると思いますが、この「山賊」がどれだけ適しているかはわかりません。 私は潜在マルコフ過程の方が好きです。この場合、非定常性は、すべての変数を観測しているわけではないという事実の結果となる可能性がある。大雑把に言えば、我々にとって非定常なプロセスは、定常だがマーケットメーカーだけが知っているプロセスから導かれることになる。コードを送ることはできますが、誰かがそれを理解して新しいものを提供してくれるかどうかはわかりません :) Maxim Dmitrievsky 2018.11.06 17:26 #11452 グレイルわかったよ、デタラメはデタラメだ))これは覗き見のことではなく、ある条件下ではそれもありかもしれませんが、 OOSの結果はリアルで＋-を繰り返して欲しいので、なるべくリアルに近い方がいいし、もっと遠い過去でテストすると過去に近くなり、この時代の相場は多少なりとも 変化しているかもしれないので、リアルに近い方がいい。あなたの方法は、例えば、何年もOOSとリアルを分けてしまうと、完全に不条理につながります))) あなた自身、ラーンに関連して、マーケットは過去にも未来にも変わりうるのだから、不合理だと書いていますね。しかも、そのラーンが現在に近ければ近いほど、明日の相場が変化する可能性は低くなる。そして、そのアルゴリズムがどの程度のOOSで一般化できるかを見ているところです。 誰かに「そうあるべき」と言われただけで、理由はよくわからない、単なる憶測でしょう。 TheXpert 2018.11.06 17:30 #11453 マキシム・ドミトリエフスキー大差ない 旗を手にすれば、現実の世界では、すべてがあるべき場所に収まる。 Aleksey Nikolayev 2018.11.06 17:30 #11454 マキシム・ドミトリエフスキーコードを送ることはできますが、それを理解して新しいことを提案してくれる人がいるかどうかわかりません :)1ヶ月間作業していない自分のコードを理解するのは難しいことがあります）。 Maxim Dmitrievsky 2018.11.06 17:36 #11455 TheXpert です。現実の世界に手を出すと、そこらじゅうにある。なんだよ、ヤクザの話かよ。 Грааль 2018.11.06 17:36 #11456 マキシム・ドミトリエフスキーこれは覗き見のことではなく、ある条件下では覗き見もあり得るが 、OOSの結果はリアルに＋-を繰り返して欲しいので、なるべくリアルに近い方が良いが、もっと遠い過去でテストすると過去に近くなり、この間の相場は多少なりとも 変化する可能性がある。あなたの方法は、例えば、何年もOOSとリアルを分けてしまうと、完全に不条理につながります))) あなた自身、ラーンに関連して、マーケットは過去にも未来にも変わりうるのだから、不合理だと書いていますね。しかも、そのラーンが現在に近ければ近いほど、明日の相場が変化する可能性は低くなる。そして、どのようなOOSでも一般化できるアルゴリズムなのかを見ているところです。一般に、アルゴトレーディングの本質は、市場が少なくとも部分的に連続的に変化することであり、情報の拡散による一種の「慣性」が存在することである。1ヶ月（1年）前より昨日の方が可能性が高い。 実際の市場に近づけるためにOOSを最適化し、OOSのデータを再トレーニングするだけですが、何か問題でもあるのでしょうか？通常は、まずLerneとTrainに分け、Lerneで学習しTrainでチェックし、Lerneで再学習＋最適化されたパラメータ設定でテストする、というのが一般的です。 もちろん、私は異議を唱えないと主張し、上記の同僚は正しく "実生活はその場所にすべてを置く "と述べた、市場の教訓は、フォーラムのdemagogueryよりも記憶されています））。 Maxim Dmitrievsky 2018.11.06 17:40 #11457 グレイル一般に、アルゴトレーディングの本質は、情報の拡散の結果、市場が少なくとも部分的に連続的に変化していること、つまり一種の慣性を持つことである。つまり、1ヶ月（1年）前より昨日の方が可能性が高いということです。 実際の市場に近づけるためにOOSを自分で最適化し、OOSデータを再トレーニングするだけですが、何か問題があるのでしょうか？通常は、まずlurnとtreynに分け、lurnで学習しtreynでチェックし、最適化された構成でlurn+treynで再トレーニング するというのが一般的です。では、どちらがOOSなのか、どんな違いがあるのでしょうか？)) 特にlurnとtraineが同じものであることを考えると（Testの意味は分かるが、強調表示されても否定はされない） Грааль 2018.11.06 17:44 #11458 マキシム・ドミトリエフスキーということは、どちらがOOSなのかの違いは何ですか？)) lernとtraneが同じものであることを考えると、なおさらです（Testの言いたいことはわかりますが、ハイライトはそれを否定するものではありません）。typoさん、ありがとうございます、直しました。 牧：いつ何が起こるかわからないものではなく、より実生活に近いものに最適化することです Maxim Dmitrievsky 2018.11.06 17:44 #11459 グレイルtypoさん、ありがとうございます、訂正しました。 その差は大きく、OOSの方が現実に近いので、いつ何が起こるかわからないものではなく、現実に近いものに合わせて最適化する必要があります。課題は2つの部分が区別できないようにすることである（同じエラーなど）この文脈では、全くくねくねするものの定義は、すべての意味を失う。 FxTrader562 2018.11.06 17:45 #11460 マキシム・ドミトリエフスキー:神様、現実はどうなっているのでしょうか、ここで山賊の話をしているのです。では、「バンディットアルゴリズム」をRDFに実装したのは？ あるいは、"Bandit "アルゴリズムに特化したコーディングをしているのでしょうか？ 1...113911401141114211431144114511461147114811491150115111521153...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 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
あなたは私を過大評価している) 自己紹介より先に進んでいない)
彼ら自身が書いているように、ネイチャー（環境）ゲームの亜流のようなものです。私たちのモデルのほぼすべてがネイチャーゲームの中にあると思いますが、この「山賊」がどれだけ適しているかはわかりません。
私は潜在マルコフ過程の方が好きです。この場合、非定常性は、すべての変数を観測しているわけではないという事実の結果となる可能性がある。大雑把に言えば、我々にとって非定常なプロセスは、定常だがマーケットメーカーだけが知っているプロセスから導かれることになる。
コードを送ることはできますが、誰かがそれを理解して新しいものを提供してくれるかどうかはわかりません :)
わかったよ、デタラメはデタラメだ))
これは覗き見のことではなく、ある条件下ではそれもありかもしれませんが、 OOSの結果はリアルで＋-を繰り返して欲しいので、なるべくリアルに近い方がいいし、もっと遠い過去でテストすると過去に近くなり、この時代の相場は多少なりとも 変化しているかもしれないので、リアルに近い方がいい。あなたの方法は、例えば、何年もOOSとリアルを分けてしまうと、完全に不条理につながります)))
あなた自身、ラーンに関連して、マーケットは過去にも未来にも変わりうるのだから、不合理だと書いていますね。しかも、そのラーンが現在に近ければ近いほど、明日の相場が変化する可能性は低くなる。そして、そのアルゴリズムがどの程度のOOSで一般化できるかを見ているところです。
誰かに「そうあるべき」と言われただけで、理由はよくわからない、単なる憶測でしょう。
大差ない
旗を手にすれば、現実の世界では、すべてがあるべき場所に収まる。
コードを送ることはできますが、それを理解して新しいことを提案してくれる人がいるかどうかわかりません :)
1ヶ月間作業していない自分のコードを理解するのは難しいことがあります）。
現実の世界に手を出すと、そこらじゅうにある。
なんだよ、ヤクザの話かよ。
これは覗き見のことではなく、ある条件下では覗き見もあり得るが 、OOSの結果はリアルに＋-を繰り返して欲しいので、なるべくリアルに近い方が良いが、もっと遠い過去でテストすると過去に近くなり、この間の相場は多少なりとも 変化する可能性がある。あなたの方法は、例えば、何年もOOSとリアルを分けてしまうと、完全に不条理につながります)))
あなた自身、ラーンに関連して、マーケットは過去にも未来にも変わりうるのだから、不合理だと書いていますね。しかも、そのラーンが現在に近ければ近いほど、明日の相場が変化する可能性は低くなる。そして、どのようなOOSでも一般化できるアルゴリズムなのかを見ているところです。
一般に、アルゴトレーディングの本質は、市場が少なくとも部分的に連続的に変化することであり、情報の拡散による一種の「慣性」が存在することである。1ヶ月（1年）前より昨日の方が可能性が高い。 実際の市場に近づけるためにOOSを最適化し、OOSのデータを再トレーニングするだけですが、何か問題でもあるのでしょうか？通常は、まずLerneとTrainに分け、Lerneで学習しTrainでチェックし、Lerneで再学習＋最適化されたパラメータ設定でテストする、というのが一般的です。
もちろん、私は異議を唱えないと主張し、上記の同僚は正しく "実生活はその場所にすべてを置く "と述べた、市場の教訓は、フォーラムのdemagogueryよりも記憶されています））。
一般に、アルゴトレーディングの本質は、情報の拡散の結果、市場が少なくとも部分的に連続的に変化していること、つまり一種の慣性を持つことである。つまり、1ヶ月（1年）前より昨日の方が可能性が高いということです。 実際の市場に近づけるためにOOSを自分で最適化し、OOSデータを再トレーニングするだけですが、何か問題があるのでしょうか？通常は、まずlurnとtreynに分け、lurnで学習しtreynでチェックし、最適化された構成でlurn+treynで再トレーニング するというのが一般的です。
では、どちらがOOSなのか、どんな違いがあるのでしょうか？))
特にlurnとtraineが同じものであることを考えると（Testの意味は分かるが、強調表示されても否定はされない）
ということは、どちらがOOSなのかの違いは何ですか？))
lernとtraneが同じものであることを考えると、なおさらです（Testの言いたいことはわかりますが、ハイライトはそれを否定するものではありません）。
typoさん、ありがとうございます、直しました。
牧：いつ何が起こるかわからないものではなく、より実生活に近いものに最適化することです
typoさん、ありがとうございます、訂正しました。
その差は大きく、OOSの方が現実に近いので、いつ何が起こるかわからないものではなく、現実に近いものに合わせて最適化する必要があります。
課題は2つの部分が区別できないようにすることである（同じエラーなど）この文脈では、全くくねくねするものの定義は、すべての意味を失う。
神様、現実はどうなっているのでしょうか、ここで山賊の話をしているのです。
では、「バンディットアルゴリズム」をRDFに実装したのは？
あるいは、"Bandit "アルゴリズムに特化したコーディングをしているのでしょうか？