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 1275 1...126812691270127112721273127412751276127712781279128012811282...3399 新しいコメント Aleksey Vyazmikin 2019.01.27 11:05 #12741 マキシム・ドミトリエフスキー： なぜそうなるのかという理論を読まずに、森とブーストのアルゴリズムを真似しているから、またナンセンスなことをしているわけです。私はある基準に従ってルート予測器を破棄していますが、同じCatBoostは ランダムに破棄しています。 写真ありがとうございます。ドクとコミュニケーションする機会があったとき、そんな感じでした。 Maxim Dmitrievsky 2019.01.27 11:06 #12742 アレクセイ・ヴャジミキン私はある基準に従ってルート予測器を破棄していますが、同じCatBoostはランダムに破棄しています。 写真ありがとうございます。ドクとコミュニケーションする機会があったとき、そのような感じだったんです。何で削ろうがアルゴリズムは全く関係ないだろ...ルートじゃなくて特性ごとの分割数に依存してるんだから。 Aleksey Vyazmikin 2019.01.27 11:11 #12743 マキシム・ドミトリエフスキーアルファスターのアルゴリズムは、Revashnのために、フルマップビューからスライスビューに変更されました。 ボットがウィンドウを切り替えるのが遅く、プリズムがどこにあるのか理解できず、行ったり来たりしているのがわかります。 それはバグです。 私はあなたを尊敬していません。マキシムさん、無理に通信しないでください。私は、失礼のない限り、誰と話しても尊重します。 また裏のコメントに言及してるのか、技術的にどう想像してるんだ？単純に一般的なマップ集のフレームレートが下がっただけだと思いませんか？確かに、ネットワークの目で見たはずの全体マップのビジュアライゼーションは、画面をフレーム単位で高速移動することであり、それ以外の選択肢はあり得ません。また、「人間が見るように行う」という話はナンセンスであり、人間がどのように見ているかというファンタジーを反映させることしかできません。 ボットが部隊を見て、アルゴリズムに従って、適切に反応する - ベースを保護し、彼の問題は、彼が軍隊を分割することができなかったことです - ベースを保護し、攻撃するために - どこにでもラッシュの様々があり、それが開発に行ったとき、ボットはマージされます。 Aleksey Vyazmikin 2019.01.27 11:12 #12744 マキシム・ドミトリエフスキー何を落としてもアルゴリズムは全く関係ない...重要度はルートではなく、形質ごとの分割数に依存する。これではまるで無知のようだ...。書籍にそのような方法が記載されていない場合は、明らかに悪いと思いますが...。 Maxim Dmitrievsky 2019.01.27 11:13 #12745 アレクセイ・ヴャジミキンこれではまるで無知のようだ...。もし、書籍にそのような方法が記載されていないのであれば、それは故意に悪いことだと思うのですが......。それはあなたの無知です...明確でなく、いくつかの特別な定義と意味を持つものについての議論です...) Maxim Dmitrievsky 2019.01.27 11:14 #12746 アレクセイ・ヴャジミキンチャットするなよ、マキシム、無理強いはしない。私は、失礼のない限り、すべての対話者を尊敬しています。 また裏のコメントに言及していますが、技術的にどういったことが起こったのか想像できますか？単純に一般的なマップ集のフレームレートが下がっただけだと思いませんか？確かに、ネットワークの目で見たはずの全体マップのビジュアライゼーションは、画面をフレーム単位で高速移動することであり、それ以外の選択肢はあり得ない。また、「人間が見るように行う」という話はナンセンスであり、人間がどのように見ているかというファンタジーを反映させることしかできません。 ボットは部隊を見て十分に反応し、アルゴリズムに従って - 基地を守る、彼の悩みは部隊を分けることができなかったことです - 基地を守り、攻撃するために - どこにでも様々なラッシュがあり、それが開発に行ったとき、ボットはマージされます。シュリク、頭が悪いんだな、ごめん。 Aleksey Vyazmikin 2019.01.27 11:21 #12747 マキシム・ドミトリエフスキーシュリク、お前はバカだ、悪かったな。なぜそこまで身を低くしてヒステリックになるのを許すのか...。 自分の頭で考えることを恐れず、考える人を批判しないでください。 Maxim Dmitrievsky 2019.01.27 11:24 #12748 アレクセイ・ヴャジミキンなぜそこまで身を低くしてヒステリックになるのを許すのか...。 自分の頭で考えることを恐れず、考える人を批判しないでください。神様、私を許してください。 Farkhat Guzairov 2019.01.27 11:27 #12749 話題がゴミ箱と化してしまいましたが :)。 Aleksey Vyazmikin 2019.01.27 11:28 #12750 elibrarius: コード（またはls）を添付してください、見ていて面白いです。もしかしたら、新しい発見があるかもしれません。 ちなみに、Alglibでは、各ノードでのパーティショニングの選択には、ランダムな予測変数のセット（デフォルトでは全体の50％）を使用します。これは、Random Forestの制作者の標準的なアプローチと思われる。その結果、さまざまな種類の樹木が生まれました。 しかし、最終的な誤差の差は1％にも満たないので、最適なものを見つけるのは難しい。つまり，すべての木がほぼ同じ結果になるのですが，ある予測変数の木では先に分割があり，同じ予測変数の別の木では後に（先に分割の対象から外されたため）分割があります． 一般に、予測変数の選択には問題がある。フルサーチで100個のプレディクターをチェックし、1個ずつ追加して、結果が良くなったものを残していこうと考えています。複雑な計算の末にルートプレディクターを40回も除外するのであれば、フルブルートフォースの方が簡単なのでは？それとも、そこに1000個くらいの予測変数があるのでしょうか？要は、全部で50％取ったとしても、さらにその50％の中から最初のルートスプリットに明確な選択がある（Alglibではそうではないのか？）CatBoostは予測変数の ランダムな選択だけ でなく、最初の木に対するランダムスプリット（計算の際にランダムに重みが加えられる）も備えています。 私の目標は、モデル全体を推定することではなく、高い確率でサンプルの大部分を記述する葉を得ることです。そして、そのような葉っぱを年ごとに履歴を検証して、組成を作ります。市場全体を表現するものではないかもしれませんが、ほとんどの場合、50％の確率で推測するよりも、知っていることをより正確に答えられる方がいいと思うのです。 予測値は600程度になり、完全なオーバーシュートは現実的ではなくなりました。 1...126812691270127112721273127412751276127712781279128012811282...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
なぜそうなるのかという理論を読まずに、森とブーストのアルゴリズムを真似しているから、またナンセンスなことをしているわけです。
私はある基準に従ってルート予測器を破棄していますが、同じCatBoostは ランダムに破棄しています。
写真ありがとうございます。ドクとコミュニケーションする機会があったとき、そんな感じでした。
私はある基準に従ってルート予測器を破棄していますが、同じCatBoostはランダムに破棄しています。
写真ありがとうございます。ドクとコミュニケーションする機会があったとき、そのような感じだったんです。
何で削ろうがアルゴリズムは全く関係ないだろ...ルートじゃなくて特性ごとの分割数に依存してるんだから。
アルファスターのアルゴリズムは、Revashnのために、フルマップビューからスライスビューに変更されました。
ボットがウィンドウを切り替えるのが遅く、プリズムがどこにあるのか理解できず、行ったり来たりしているのがわかります。
それはバグです。
私はあなたを尊敬していません。
マキシムさん、無理に通信しないでください。私は、失礼のない限り、誰と話しても尊重します。
また裏のコメントに言及してるのか、技術的にどう想像してるんだ？単純に一般的なマップ集のフレームレートが下がっただけだと思いませんか？確かに、ネットワークの目で見たはずの全体マップのビジュアライゼーションは、画面をフレーム単位で高速移動することであり、それ以外の選択肢はあり得ません。また、「人間が見るように行う」という話はナンセンスであり、人間がどのように見ているかというファンタジーを反映させることしかできません。
ボットが部隊を見て、アルゴリズムに従って、適切に反応する - ベースを保護し、彼の問題は、彼が軍隊を分割することができなかったことです - ベースを保護し、攻撃するために - どこにでもラッシュの様々があり、それが開発に行ったとき、ボットはマージされます。
何を落としてもアルゴリズムは全く関係ない...重要度はルートではなく、形質ごとの分割数に依存する。
これではまるで無知のようだ...。書籍にそのような方法が記載されていない場合は、明らかに悪いと思いますが...。
これではまるで無知のようだ...。もし、書籍にそのような方法が記載されていないのであれば、それは故意に悪いことだと思うのですが......。
それはあなたの無知です...明確でなく、いくつかの特別な定義と意味を持つものについての議論です...)
チャットするなよ、マキシム、無理強いはしない。私は、失礼のない限り、すべての対話者を尊敬しています。
また裏のコメントに言及していますが、技術的にどういったことが起こったのか想像できますか？単純に一般的なマップ集のフレームレートが下がっただけだと思いませんか？確かに、ネットワークの目で見たはずの全体マップのビジュアライゼーションは、画面をフレーム単位で高速移動することであり、それ以外の選択肢はあり得ない。また、「人間が見るように行う」という話はナンセンスであり、人間がどのように見ているかというファンタジーを反映させることしかできません。
ボットは部隊を見て十分に反応し、アルゴリズムに従って - 基地を守る、彼の悩みは部隊を分けることができなかったことです - 基地を守り、攻撃するために - どこにでも様々なラッシュがあり、それが開発に行ったとき、ボットはマージされます。
シュリク、頭が悪いんだな、ごめん。
シュリク、お前はバカだ、悪かったな。
なぜそこまで身を低くしてヒステリックになるのを許すのか...。
自分の頭で考えることを恐れず、考える人を批判しないでください。
なぜそこまで身を低くしてヒステリックになるのを許すのか...。
自分の頭で考えることを恐れず、考える人を批判しないでください。
神様、私を許してください。
コード（またはls）を添付してください、見ていて面白いです。もしかしたら、新しい発見があるかもしれません。
ちなみに、Alglibでは、各ノードでのパーティショニングの選択には、ランダムな予測変数のセット（デフォルトでは全体の50％）を使用します。これは、Random Forestの制作者の標準的なアプローチと思われる。その結果、さまざまな種類の樹木が生まれました。
しかし、最終的な誤差の差は1％にも満たないので、最適なものを見つけるのは難しい。つまり，すべての木がほぼ同じ結果になるのですが，ある予測変数の木では先に分割があり，同じ予測変数の別の木では後に（先に分割の対象から外されたため）分割があります．
一般に、予測変数の選択には問題がある。フルサーチで100個のプレディクターをチェックし、1個ずつ追加して、結果が良くなったものを残していこうと考えています。複雑な計算の末にルートプレディクターを40回も除外するのであれば、フルブルートフォースの方が簡単なのでは？それとも、そこに1000個くらいの予測変数があるのでしょうか？
要は、全部で50％取ったとしても、さらにその50％の中から最初のルートスプリットに明確な選択がある（Alglibではそうではないのか？）CatBoostは予測変数の ランダムな選択だけ でなく、最初の木に対するランダムスプリット（計算の際にランダムに重みが加えられる）も備えています。
私の目標は、モデル全体を推定することではなく、高い確率でサンプルの大部分を記述する葉を得ることです。そして、そのような葉っぱを年ごとに履歴を検証して、組成を作ります。市場全体を表現するものではないかもしれませんが、ほとんどの場合、50％の確率で推測するよりも、知っていることをより正確に答えられる方がいいと思うのです。
予測値は600程度になり、完全なオーバーシュートは現実的ではなくなりました。