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 1243 1...123612371238123912401241124212431244124512461247124812491250...3399 新しいコメント Грааль 2018.12.26 22:32 #12421 マキシム・ドミトリエフスキーさて、トライン14テスト40一般的な精度は57～61％、ランダムなトレインテストでは80～20％で、このような小さなデータセットでこのような広がりがあるのは、非常に理にかなっていると言えます。 Yuriy Asaulenko 2018.12.26 22:37 #12422 FXMAN77 です。はい、そうです。蝦蟇の耳からも美人を引き出せる)率直に言って、何が問題で、チャンネルで仕事をするのが難しいのか理解できないのですが？もしかして、1時間以上プレイしている？- となると、そこにはチャンネルはなく、見かけ上の月が映り込んでいるだけです。 ZS MOといえば。もし、FXでノイズが優勢だと仮定するならば、MO問題の定式化は異なるはずである）。 Maxim Dmitrievsky 2018.12.26 22:52 #12423 グレイル一般的な精度は57%から61%、random tracetestでは80%で、このような小さなデータセットでこのような広がりがあるのは非常に理にかなっています。ありがとうございます、よくわかりました...私はpythonでより多くのモデルを見て、多分より大きなセットを作るでしょう、私はチェックします。 Maxim Dmitrievsky 2018.12.27 04:51 #12424 のデータセットが10倍になっています。 キャットバスト Alglib:2018.12.27 11:44:10.475 Core 2 2018.12.26 23:59:59 0.109902018.12.27 11:44:10.475 Core 2 2018.12.26 23:59:59 0.49840 私が気づくことができたのは、alglibは1回で大きくオーバートレーニングされますが、テストではboostと比較的似たようなエラーを示すということです。Boostは両方のエラーをうまく処理してくれますし、trayne上のグラフも、テストがぶら下がったままになっている間に宇宙空間へと旅立っていきます。Boostの方が制御しやすいだけで、アルグリブでは早期に分岐を止める手段がない。 まあ、これは一般的なランダムのことで、もちろんお金は稼げないし、ブーストも貯まりません。 ファイル: featuresToSave1.zip 342 kb Forester 2018.12.27 08:01 #12425 マキシム・ドミトリエフスキー また、alglibではツリー分岐を早期に停止させる手段がありません。コードはオープンなので、自由にいじることができます。あるいは、Alglibの基本的なツリーをベースに、独自のツリーを書くこともできます。 Wizardが自分で書いたもの...梯子でもなく網でもなく、未知の動物)) Alexander_K2 2018.12.27 08:37 #12426 エリブラリウスコードはオープンなので、自由にいじることができます。または、Alglib の基本ツリーをベースに独自のツリーを作成する。 Wizardは自分で何か書いていた...。と、森でもネットワークでもなく、未知の動物が登場するのです))えーっ......。 繰り返しますが、Warlockはニューラルネットワークの入力データを準備する方法を知っているだけです。データを入力してくださいそこから先は、何を使ってもいいというわけではありません。 一例を挙げましょう。 そういえば、ここにドクがいましたね。今はもういない...。最もスマートで、最も効率的な男!悔しくてあきらめたと思いますか？そんなことはない！ LSではずいぶん一緒に仕事をした。ティッククォートの受信/処理で何十億もの研究をしている。さまざまな引用元を取り上げ、間引き、曲げ...。 そして、PMにもフォーラムにもいなくなった。 コールドゥン同様、NSのインプットを準備する方法をようやく見つけたのでしょう--あとは、この掲示板に座ろうが座るまいが、自由にやってくださいということです。 しかし、彼は素晴らしい仕事をした、私はそれを目撃しているのだ。 Forester 2018.12.27 08:53 #12427 まあ、私も5ヶ月は来ていないんですけどね、いいバイト先がありましたから。自由になったから、また...。もしかしたら、ドクが戻ってくるかもしれない。何か永久的なものを見つけたのかもしれない。 Грааль 2018.12.27 11:34 #12428 マキシム・ドミトリエフスキーのデータセットが10倍になっています。 キャットバスト Alglib:2018.12.27 11:44:10.475 Core 2 2018.12.26 23:59:59 0.109902018.12.27 11:44:10.475 Core 2 2018.12.26 23:59:59 0.49840 私が気づくことができたのは、alglibは1回で大きくオーバートレーニングされますが、テストではboostと比較的似たようなエラーを示すということです。Boostは両方のエラーをうまく処理してくれますし、trayne上のグラフも、テストがぶら下がったままになっている間に宇宙空間へと旅立っていきます。Boostの方が制御しやすいだけで、アルグリブでは早い段階で分岐を止める手段がないんです。 これは一般的なランダムのことで、これはもちろん稼げませんし、ブーストは貯まりません。そうですね、52-53です。ランダムとまではいきませんが、稼げませんね。 Грааль 2018.12.27 11:55 #12429 Alexander_K2 です。えーっ......。 繰り返しますが、Warlockはニューラルネットワークの入力データを準備する方法を知っているだけです。データを入力してくださいそこから先は、何を使ってもいいというわけではありません。 一例を挙げましょう。 そういえば、ここにドクがいましたね。今はもういない...。最もスマートで、最も効率的な男!悔しくてあきらめたと思いますか？そんなことはない！ LSではずいぶん一緒に仕事をした。ティッククォートの受信/処理で何十億もの研究をしている。さまざまな引用元を取り上げ、間引きし、曲げ...。 そして、PMにもフォーラムにもいなくなった。 コールドゥン同様、NSのインプットを準備する方法をようやく見つけたのでしょう--あとは、この掲示板に座ろうが座るまいが、自由にやってくださいということです。 でも、彼がやってきたことはとてつもなく大きなことで、私はその証人なのです。ドクは、ヌメライから得たビットコインをすべて空にし、マーケットで悪さをしたようです。 Yuriy Asaulenko 2018.12.27 13:04 #12430 Alexander_K2 です。えーっ......。 繰り返しますが、Warlockはニューラルネットワークの入力データを準備する方法を知っているだけです。データを入力してくださいそこから先は、何を使ってもいいというわけではありません。 一例を挙げましょう。 そういえば、ここにドクがいましたね。今はもういない...。最もスマートで、最も効率的な男!悔しくてあきらめたと思いますか？そんなことはない！ LSではずいぶん一緒に仕事をした。ティッククォートの受信/処理で何十億もの研究をしている。さまざまな引用元を取り上げ、間引きし、曲げ...。 そして、PMにもフォーラムにもいなくなった。 コールドゥン同様、NSのインプットを準備する方法をようやく見つけたのでしょう--あとは、この掲示板に座ろうが座るまいが、自由にやってくださいということです。 しかし、彼は素晴らしい仕事をした、私はその目撃者だ。何を言ってるのかわかってるのか？- ティック・クォートの受信/処理分野で数十億の研究を 行った。彼はさまざまな引用元を取り上げ、それを間引き、曲げ......。 思い当たることはありませんか？そうだ、猿とメガネだ！背中に乗せ、尻尾に乗せ、匂いを嗅ぎ、 舐めたんだ。達人の良い宣伝になりますね)) そして、教祖については、当面の間、サンサンチという一人しかいなかったのですが、より良いものがないためです。少なくともRに多くの人を引きずり込んだ、もうアレだ。 IOのテーマについては、長年存在すること自体が、トレーディングシステムとしてのIOというアプローチが全く無駄であることを示しています。ゾウの排泄物を研究しても、ゾウそのものについて言えることはあまりなく、ましてやゾウを予測することはできません。そして、名言、他にはありません。 現在、指標となるロジックは、より少ない労力で、かなり現実的な結果を示しています。だから、そのようなシステムにはMOを使うのがよいでしょう。例えば、フォレストツリー。このようなシステムのために、わざわざ書くよりも、すでに教えられるロジックが用意されているのです。一般に、既存のシステムに対する応用ソリューションとしてのMOは、かなり実用的なトピックです。 1...123612371238123912401241124212431244124512461247124812491250...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
さて、トライン14テスト40
一般的な精度は57～61％、ランダムなトレインテストでは80～20％で、このような小さなデータセットでこのような広がりがあるのは、非常に理にかなっていると言えます。
はい、そうです。蝦蟇の耳からも美人を引き出せる)
率直に言って、何が問題で、チャンネルで仕事をするのが難しいのか理解できないのですが？もしかして、1時間以上プレイしている？- となると、そこにはチャンネルはなく、見かけ上の月が映り込んでいるだけです。
ZS MOといえば。もし、FXでノイズが優勢だと仮定するならば、MO問題の定式化は異なるはずである）。
一般的な精度は57%から61%、random tracetestでは80%で、このような小さなデータセットでこのような広がりがあるのは非常に理にかなっています。
ありがとうございます、よくわかりました...私はpythonでより多くのモデルを見て、多分より大きなセットを作るでしょう、私はチェックします。
のデータセットが10倍になっています。
キャットバスト
Alglib:
2018.12.27 11:44:10.475 Core 2 2018.12.26 23:59:59 0.10990
2018.12.27 11:44:10.475 Core 2 2018.12.26 23:59:59 0.49840
私が気づくことができたのは、alglibは1回で大きくオーバートレーニングされますが、テストではboostと比較的似たようなエラーを示すということです。Boostは両方のエラーをうまく処理してくれますし、trayne上のグラフも、テストがぶら下がったままになっている間に宇宙空間へと旅立っていきます。Boostの方が制御しやすいだけで、アルグリブでは早期に分岐を止める手段がない。
まあ、これは一般的なランダムのことで、もちろんお金は稼げないし、ブーストも貯まりません。
マキシム・ドミトリエフスキー
また、alglibではツリー分岐を早期に停止させる手段がありません。
コードはオープンなので、自由にいじることができます。あるいは、Alglibの基本的なツリーをベースに、独自のツリーを書くこともできます。
Wizardが自分で書いたもの...梯子でもなく網でもなく、未知の動物))コードはオープンなので、自由にいじることができます。または、Alglib の基本ツリーをベースに独自のツリーを作成する。
Wizardは自分で何か書いていた...。と、森でもネットワークでもなく、未知の動物が登場するのです))えーっ......。
繰り返しますが、Warlockはニューラルネットワークの入力データを準備する方法を知っているだけです。データを入力してくださいそこから先は、何を使ってもいいというわけではありません。
一例を挙げましょう。
そういえば、ここにドクがいましたね。今はもういない...。最もスマートで、最も効率的な男!悔しくてあきらめたと思いますか？そんなことはない！
LSではずいぶん一緒に仕事をした。ティッククォートの受信/処理で何十億もの研究をしている。さまざまな引用元を取り上げ、間引き、曲げ...。
そして、PMにもフォーラムにもいなくなった。
コールドゥン同様、NSのインプットを準備する方法をようやく見つけたのでしょう--あとは、この掲示板に座ろうが座るまいが、自由にやってくださいということです。
しかし、彼は素晴らしい仕事をした、私はそれを目撃しているのだ。
のデータセットが10倍になっています。
キャットバスト
Alglib:
2018.12.27 11:44:10.475 Core 2 2018.12.26 23:59:59 0.10990
2018.12.27 11:44:10.475 Core 2 2018.12.26 23:59:59 0.49840
私が気づくことができたのは、alglibは1回で大きくオーバートレーニングされますが、テストではboostと比較的似たようなエラーを示すということです。Boostは両方のエラーをうまく処理してくれますし、trayne上のグラフも、テストがぶら下がったままになっている間に宇宙空間へと旅立っていきます。Boostの方が制御しやすいだけで、アルグリブでは早い段階で分岐を止める手段がないんです。
これは一般的なランダムのことで、これはもちろん稼げませんし、ブーストは貯まりません。
そうですね、52-53です。ランダムとまではいきませんが、稼げませんね。
えーっ......。
繰り返しますが、Warlockはニューラルネットワークの入力データを準備する方法を知っているだけです。データを入力してくださいそこから先は、何を使ってもいいというわけではありません。
一例を挙げましょう。
そういえば、ここにドクがいましたね。今はもういない...。最もスマートで、最も効率的な男!悔しくてあきらめたと思いますか？そんなことはない！
LSではずいぶん一緒に仕事をした。ティッククォートの受信/処理で何十億もの研究をしている。さまざまな引用元を取り上げ、間引きし、曲げ...。
そして、PMにもフォーラムにもいなくなった。
コールドゥン同様、NSのインプットを準備する方法をようやく見つけたのでしょう--あとは、この掲示板に座ろうが座るまいが、自由にやってくださいということです。
でも、彼がやってきたことはとてつもなく大きなことで、私はその証人なのです。
ドクは、ヌメライから得たビットコインをすべて空にし、マーケットで悪さをしたようです。
えーっ......。
繰り返しますが、Warlockはニューラルネットワークの入力データを準備する方法を知っているだけです。データを入力してくださいそこから先は、何を使ってもいいというわけではありません。
一例を挙げましょう。
そういえば、ここにドクがいましたね。今はもういない...。最もスマートで、最も効率的な男!悔しくてあきらめたと思いますか？そんなことはない！
LSではずいぶん一緒に仕事をした。ティッククォートの受信/処理で何十億もの研究をしている。さまざまな引用元を取り上げ、間引きし、曲げ...。
そして、PMにもフォーラムにもいなくなった。
コールドゥン同様、NSのインプットを準備する方法をようやく見つけたのでしょう--あとは、この掲示板に座ろうが座るまいが、自由にやってくださいということです。
しかし、彼は素晴らしい仕事をした、私はその目撃者だ。
何を言ってるのかわかってるのか？- ティック・クォートの受信/処理分野で数十億の研究を 行った。彼はさまざまな引用元を取り上げ、それを間引き、曲げ......。 思い当たることはありませんか？そうだ、猿とメガネだ！背中に乗せ、尻尾に乗せ、匂いを嗅ぎ、 舐めたんだ。達人の良い宣伝になりますね))
そして、教祖については、当面の間、サンサンチという一人しかいなかったのですが、より良いものがないためです。少なくともRに多くの人を引きずり込んだ、もうアレだ。
IOのテーマについては、長年存在すること自体が、トレーディングシステムとしてのIOというアプローチが全く無駄であることを示しています。ゾウの排泄物を研究しても、ゾウそのものについて言えることはあまりなく、ましてやゾウを予測することはできません。そして、名言、他にはありません。
現在、指標となるロジックは、より少ない労力で、かなり現実的な結果を示しています。だから、そのようなシステムにはMOを使うのがよいでしょう。例えば、フォレストツリー。このようなシステムのために、わざわざ書くよりも、すでに教えられるロジックが用意されているのです。一般に、既存のシステムに対する応用ソリューションとしてのMOは、かなり実用的なトピックです。