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 1221

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ヴィザード_。

)))

なぜ？

 
そんなの 無理だよ。

それは確かに十分かもしれませんが、年率SRは〜2、それはエキサイティングだ、不安、あなたは健康的な睡眠を失う可能性があります。でも、再チューニングの方法は100500通りもあるし、コスモスを出す不良品モデルをただ見つめるのも神経系にはいいのですが、肝心なのは本気で動かさないことです)))。

だから、有効な「買い戻し」データがあれば、MOなしでも大丈夫です。しかし、なぜデータばかりで、このガラクタの山から生み出される高品質のモデルについては一言も触れないのでしょうか...。なぜ、そのようなモデルがないのでしょうか？
 

まあ、データがないのは同意だが...壊れたDTの引用以外はね。

そこから動くデータを取り出すという勇み足をしているのです。

 
フィット 感は最小限です。

MOモデルは最も一般的で、足場、勾配ブースティング、適切な特徴量と数十万点のターゲティングで、適合度は最小になる

このモデルは最も一般的なものですから、あなたはそれを重要視しない人たちの中にいるに違いありません--彼らが与えたもの、それが私たちのドライブなのです......。
 
ヴィザード_。

そんなこと言ったら、今度はレベルが上がったり、最悪、自分のをスクランブル解除させられたりするぞ))) 爆笑...。

まあ、凝りもせず、もっと詳しくと言われても...というのがお分かりいただけると思います。ただ、知りたかった、尋ねた、知った...それだけです)

 
毒性

以前はこれを重要視して、ほとんどのアルゴリズムを自分で書き直し、何十枚も自作したのですが、結果的にそれは自分のMOのスキルを上げるためだけのもので、どんな初心者でも（同じデータとチップを使って）XGBを構成し、いくつかの汎用オプティマイザを使って同じ結果を得ることができます。どの分類器をどのように設定するかではなく、より多くのデータと質の高い機能、そして混乱や苦悩なくすべてを快適に動作させるためのインフラが必要なのです。そして、そのすべてを取引する方法を知る必要があります。

データの信頼性を高める方法を見つけるのは非常に古いテーマで、これ以上の進歩は望めません。むしろその逆で、MOモデルの開発についてはそうは言えません。
なぜブースティングにこだわるかというと、BP用に調整されたモデル、LSTMと同じリカレントネットワーク、学習用のデータを作成する生成ネットワークがすでにあり、我々は皆、インサイダーを探している:)。
 
イワン・ネグレシュニー
問題は、信頼できるデータへのパスの探索で、このテーマは非常に古く、それの進歩は期待できない、むしろその逆で、MIモデルの開発については言えないことだ。
なぜブースティングにこだわるかというと、モデルがLSTMと同じリカレントネットワークをBP用に調整されており、学習用のデータを作成する生成ネットワークが既に存在し、我々は皆、内部を検索している:)。

話の腰を折るようで悪いが...

なぜ、メッセージの次の行（不完全！）が引き継がれないのでしょうか？(MT4を持っているので、そのせいかも？)。

 
aleger。

話の腰を折るようで悪いが...

なぜ、メッセージの次の行（不完全！）が引き継がれないのでしょうか？(MT4を持っているので、そのせいかも？)。

MT4のせいかもしれませんが、とにかくプログラム次第で、データ、データをくれるんです:)
 
イワン・ネグレシュニー
MT4のせいかもしれませんが、全てはプログラム次第で、データ、データをくれるのですが...:)

もし秘密でなければ、どのブラウザを使っているのか？(私はOperaを使用しています)

 
aleger。

もし秘密でなければ、どのブラウザを使っているのか？(私はOperaを使用しています)

MS IE 11

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