Sometimes an unknown parameter or variable in a model is not a scalar value or a fixed-length vector, but a function. A Gaussian process (GP) can be used as a prior probability distribution whose support is over the space of continuous functions. PyMC3 provides rich support for defining and using GPs.
確かにそうなんですが、MT5-MQLのライブラリを使うのは、Market用でない限り、もうダメです。自分自身のために、もっと良い、もっと面白い選択肢があるはずです。同じ結論に至ったようですね。以前から発表していたのでは？
そうそう、Pythonで何かやってるんですよ、今ベイズ作ってるんですよ、カッコイイんですよ・・・。リブさえあればどこでもいいんです。
速度で - mqlの方が速いそうですね、Pythonで何かやってますね、今はほとんどベイズでやってますね、楽しいですよ...ライブラリさえあればどこでもいいんです。
スピード重視の場合 - mqlの方が速いスピードが欲しい？何のために？どうするんですか？
私見ですが、スピードはピプシングのためだけに必要だと思います。FX、フォーツは手の反応でも十分なので使えない。 0.2〜0.5分かかる。
スピードは必要ですか？何のために？それを使って何をするのか？
イモト スピードが必要なのは、ピプシングのときだけです。FXは無理、Fortsは手反応でも十分、0.2～0.5分です。
モンテカルロ・シミュレーション（python）：10分、mql：2分
まあ、それは動的型付けオーバーヘッドです。
モンテカルロ・シミュレーション（Python）：約10分、MQL：約2分
まあ、それが動的型付けの代償なんだけどね。
不思議ですね。Pythonで55tポイントのモンテカルロ計算は、かなり複雑な指標の計算と合わせて、わずか13秒です。
次はトレーニングですが、ほぼ1日がかりなので、全く恥ずかしくありません))。システム設計に かかる時間に比べれば、たいしたことはない。
SZY Python 3.7 Anaconda。
不思議ですね。55tポイントのモンテカルロは13sしかない。
次はトレーニングですが、ほぼ24時間持っているので、全く恥ずかしくないです（笑)。システム設計の時間に比べれば、ピックリです。
150k 私は約10分、pyMC3 libを介して、よく+ -を持っている...重要ではない、ちょうど比較。しかし、コードは最低限です。
ウルトラブックでは）弱い150k 私は約10分、pyMC3 libを介して、よく+ -を持っている...重要ではない、ちょうど比較。でも、最低限のコードはあります。
ウルトラブックでは）弱いですね。なぜリブが必要なのか？モンテカルロ＝MSG＋数行のコード。
私のノートパソコンもあまり高性能ではありません。2008年のものです。そろそろ買い替え時期のようですが、今のところ満足しています。
なぜリブが必要なのか？モンテカルロ＝HGC＋数行のコード。
には、いろいろなことが書かれていて、勉強になります。
こちら、ご興味があれば https://docs.pymc.io/
いろいろと調べているところです。
こちら、ご興味のある方は https://docs.pymc.io/
そこで面白いのは、バリエーション問題とTheanoです。
やはり変分法を使ってチューニングしていこうと思うのですが、まだアプローチが見つかっていないんです。
私も強いノートPCは持っていません、2008年のものです。そろそろ新しいのが欲しいなと思っていますが、今のところこれで満足しています。
私のは2年前のもので、i5uプロセッサー、asusのzen bookです。持ち運びがしやすいので持っていきました。もっと高性能な機器が欲しいが、気に入っている。
そこで面白いのは、バリエーション問題とTheanoです。
さて、話題の一般論ですが、確率論的アプローチです。今まで出会ったことのない、新しい発見がたくさんありました。 Rolling regressionだけで、もう面白いです。