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 1331 1...132413251326132713281329133013311332133313341335133613371338...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2019.02.14 06:34 #13301 エリブラリウスレシェトフの核機械は、ここにいる何人かが使っている自転車と同じものです。そして、標準的な何かよりも市場で成功しているように見えます。 だから、自転車には大賛成ですでも、もちろん、私にも理解できるはずです。あなたには自転車、他の人にはカーネル化 SVMです。 またまた、何を書いているのかわからないけど、書いている...それがあなたのサイクリストとしての考え方です。 参考書を何冊も読んで、机上の空論に終始するのではなく、そのアプローチで Aleksey Vyazmikin 2019.02.14 06:48 #13302 マキシム・ドミトリエフスキー問題は、標準的な手法ではなく、それを使って何をしようとしているのか、どのようなプロセスで作業しているのか、という基本的な理解不足にあると思います つまり、経済教育と数学教育の両方が欠如しているのです。だから、ブラウン粒子のように、あっちへ行ったりこっちへ行ったり、さまよってるんです。 そして、みんな「難しい」本、特に英語の本を読むのを嫌がる。 だから、盲目の子猫のような道を選ぶ。だから、どこが間違っているのか、私の結論はどうなのか、教えてください。そうでなければ、間違いを指摘せずに行動を評価することで、単に自分の美徳を示すことになるが、いずれにせよ、誰もがそれを知っているのだ． 私は経済学を専攻しているので、そのような遠大な結論は出さないでください。 Aleksey Vyazmikin 2019.02.14 06:49 #13303 エリブラリウス 日中に自転車を作り直さなければならない。そして夜は眠る。健康には気をつけた方がいい。昼間は無理だけど...。 お気遣いありがとうございます。 Maxim Dmitrievsky 2019.02.14 06:51 #13304 アレクセイ・ヴャジミキンでは、私が何を勘違いしているのか、私の結論は何なのか、説明してください。そうでなければ、間違いを指摘せずに行動を評価することで、単に自分の長所を示すだけで、どうせみんな知っているのだから......。 私は経済学を専攻しているので、そのような遠大な結論は出さないでください。あなたは経済学者ですが、もしかしたら計量経済学に 精通していないかもしれませんね。 私はすでに、サンプルに対処する方法（一般に嫌われている本に書かれている）があるのに、シードとサブサンプルの要素数を変えることによってランダムな振る舞いを管理しようとしている、つまり、MOを冒涜している、と書きました。 100回目なので文献は挙げません、もっといい本があるかもしれません、特に私はほとんど英語で読んでいるので。 Forester 2019.02.14 06:53 #13305 マキシム・ドミトリエフスキー自転車とカーネル化した SVMの2種類があります。 またまた、何を書いているのかわからないけど、わかっている・・・そんなサイクリストのアプローチを紹介します。 ハンドブックを何冊も読むのではなく、座ってくだらないものを作る...それがあなたのやり方です。表面的には知っているのですが......論外です。 しかし、レシェトフも異質なものを使うのではなく、自分なりの特徴や仕掛けを持ったものを作ろうと考えたのだ。開発当初は、まさに自転車でした。 無意味なことを思いつくからこそ、成功するアイデアが見つかることもあるのです。 Maxim Dmitrievsky 2019.02.14 06:56 #13306 エリブラリウス表面的には知っているが......反論はしない。 しかし、レシェトフも外国のものを使うのではなく、自分なりの特徴や仕掛けを持ったものを作ろうと思ったのだ。開発当初は自転車でした。 無意味なものを作ることで、成功するアイデアが見つかることもある。もう一度言いますが、彼は何も発明せず、上に書いたような既成の機械学習法を利用しました。 ヴァプニックの開発、イバフネンコの一部、レシェトフのものではありません。 と、メソッドの本質から離れたバカげた用語を思いついたのです。 Aleksey Vyazmikin 2019.02.14 07:03 #13307 マキシム・ドミトリエフスキーあなたは経済学者ですが、もしかしたら、（少なくとも）計量経済学に 精通していないかもしれません。 既に書きましたが、サンプルを扱う方法（皆に嫌われている本に書かれている）があるのに、シードやサブサンプルの要素数を変えてランダムな振る舞いをコントロールしようとしている、つまり、MOを冒涜しているのです。少し前までは、本で読んだ手法をBPに適用してもあまりうまくいかないとおっしゃっていましたが、今は逆に文献を参考にされていますね。ほとんどの本が定常過程や周期的な時系列を記述していることはご存知だと思いますが、私たちが記述していないことは、私が知っている本（もし知っていたら、名前を教えてください）には記述されていませんので、どんな実験も過程の理解につながり、新しいアイデアを生み出すことができます。 シードはランダムを配置します。もし、そのランダムが、慣習的に言えば、オーバーサンプリングになり得るのであれば、何が問題なのでしょうか？ 具体的にサンプリングの話をしましょう。文献をもとに、どのような割合でサンプリングすればいいのでしょうか。 Maxim Dmitrievsky 2019.02.14 07:07 #13308 アレクセイ・ヴャジミキンサンプリングについて具体的に説明しますと、文献に基づき、どのような割合で行えばよいのでしょうか。 シードはランダム性を効率化します。ランダム性は、従来から言えば、過剰にサンプリングされる可能性がありますが、それのどこが悪いのでしょうか？ サンプリングについて自分自身を見つけると読み、Ivakhnenko "MSUA" - ロシア語で良い本。 これもランダムシードの順序に関するでっち上げのナンセンスです。モデルを作っているのか、ランダムな事象を見ているのか？ MIモデルがシードサーチで構築されているという記述はどこにあるのですか？ Aleksey Vyazmikin 2019.02.14 07:13 #13309 マキシム・ドミトリエフスキー： サンプリングについて自分自身を見つけると読んで、Ivakhnenko "MSUA" - ロシア語で良い本シードオーダーランダムというのも、あなたの作った戯言に過ぎません。モデルを作ったり、ランダムな事象を見たりしているのですね。サンプリングについて話したくないのは結構なことです。具体的な文献を読んでみたいという申し出に感謝します。しかし、Seedについてのあなたの論理が理解できません。モデルの作成を開始するたびに、Seedパラメータを使って固定できるランダム変数が生成され、この変数はモデルの作成に影響を及ぼします。「モデルを作成しているのか、ランダムな事象を見ているのか」と言うと、私は論理的に混乱します。マキシム・ドミトリエフスキーMOモデルがブルートフォースシードで構築されているという記述はどこにあるのか、示してください。モデルは予測因子との関係で構築され、シードはその関係の形成、ひいてはモデル構築に影響を与える。何が矛盾しているのか、理解できない！？ また、講義では、このSeedをブルートフォースすることが推奨されており、Pythonの例ファイルのCatBoostの 種に関する昨日のビデオを含む固定されている - 明らかにブルートフォースによって得られた。 Maxim Dmitrievsky 2019.02.14 07:20 #13310 ライブフォレックスシグナルズ.com 1...132413251326132713281329133013311332133313341335133613371338...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
レシェトフの核機械は、ここにいる何人かが使っている自転車と同じものです。そして、標準的な何かよりも市場で成功しているように見えます。
だから、自転車には大賛成ですでも、もちろん、私にも理解できるはずです。
あなたには自転車、他の人にはカーネル化 SVMです。
またまた、何を書いているのかわからないけど、書いている...それがあなたのサイクリストとしての考え方です。
参考書を何冊も読んで、机上の空論に終始するのではなく、そのアプローチで問題は、標準的な手法ではなく、それを使って何をしようとしているのか、どのようなプロセスで作業しているのか、という基本的な理解不足にあると思います
つまり、経済教育と数学教育の両方が欠如しているのです。
だから、ブラウン粒子のように、あっちへ行ったりこっちへ行ったり、さまよってるんです。
そして、みんな「難しい」本、特に英語の本を読むのを嫌がる。 だから、盲目の子猫のような道を選ぶ。
だから、どこが間違っているのか、私の結論はどうなのか、教えてください。そうでなければ、間違いを指摘せずに行動を評価することで、単に自分の美徳を示すことになるが、いずれにせよ、誰もがそれを知っているのだ．
私は経済学を専攻しているので、そのような遠大な結論は出さないでください。
日中に自転車を作り直さなければならない。そして夜は眠る。健康には気をつけた方がいい。
昼間は無理だけど...。
お気遣いありがとうございます。では、私が何を勘違いしているのか、私の結論は何なのか、説明してください。そうでなければ、間違いを指摘せずに行動を評価することで、単に自分の長所を示すだけで、どうせみんな知っているのだから......。
私は経済学を専攻しているので、そのような遠大な結論は出さないでください。
あなたは経済学者ですが、もしかしたら計量経済学に 精通していないかもしれませんね。
私はすでに、サンプルに対処する方法（一般に嫌われている本に書かれている）があるのに、シードとサブサンプルの要素数を変えることによってランダムな振る舞いを管理しようとしている、つまり、MOを冒涜している、と書きました。
100回目なので文献は挙げません、もっといい本があるかもしれません、特に私はほとんど英語で読んでいるので。自転車とカーネル化した SVMの2種類があります。
またまた、何を書いているのかわからないけど、わかっている・・・そんなサイクリストのアプローチを紹介します。
ハンドブックを何冊も読むのではなく、座ってくだらないものを作る...それがあなたのやり方です。表面的には知っているのですが......論外です。
しかし、レシェトフも異質なものを使うのではなく、自分なりの特徴や仕掛けを持ったものを作ろうと考えたのだ。開発当初は、まさに自転車でした。
無意味なことを思いつくからこそ、成功するアイデアが見つかることもあるのです。
表面的には知っているが......反論はしない。
しかし、レシェトフも外国のものを使うのではなく、自分なりの特徴や仕掛けを持ったものを作ろうと思ったのだ。開発当初は自転車でした。
無意味なものを作ることで、成功するアイデアが見つかることもある。
もう一度言いますが、彼は何も発明せず、上に書いたような既成の機械学習法を利用しました。
ヴァプニックの開発、イバフネンコの一部、レシェトフのものではありません。
と、メソッドの本質から離れたバカげた用語を思いついたのです。あなたは経済学者ですが、もしかしたら、（少なくとも）計量経済学に 精通していないかもしれません。
既に書きましたが、サンプルを扱う方法（皆に嫌われている本に書かれている）があるのに、シードやサブサンプルの要素数を変えてランダムな振る舞いをコントロールしようとしている、つまり、MOを冒涜しているのです。
少し前までは、本で読んだ手法をBPに適用してもあまりうまくいかないとおっしゃっていましたが、今は逆に文献を参考にされていますね。ほとんどの本が定常過程や周期的な時系列を記述していることはご存知だと思いますが、私たちが記述していないことは、私が知っている本（もし知っていたら、名前を教えてください）には記述されていませんので、どんな実験も過程の理解につながり、新しいアイデアを生み出すことができます。
シードはランダムを配置します。もし、そのランダムが、慣習的に言えば、オーバーサンプリングになり得るのであれば、何が問題なのでしょうか？
具体的にサンプリングの話をしましょう。文献をもとに、どのような割合でサンプリングすればいいのでしょうか。
サンプリングについて具体的に説明しますと、文献に基づき、どのような割合で行えばよいのでしょうか。
シードはランダム性を効率化します。ランダム性は、従来から言えば、過剰にサンプリングされる可能性がありますが、それのどこが悪いのでしょうか？
サンプリングについて自分自身を見つけると読み、Ivakhnenko "MSUA" - ロシア語で良い本。
これもランダムシードの順序に関するでっち上げのナンセンスです。モデルを作っているのか、ランダムな事象を見ているのか？
MIモデルがシードサーチで構築されているという記述はどこにあるのですか？
サンプリングについて自分自身を見つけると読んで、Ivakhnenko "MSUA" - ロシア語で良い本
シードオーダーランダムというのも、あなたの作った戯言に過ぎません。モデルを作ったり、ランダムな事象を見たりしているのですね。
サンプリングについて話したくないのは結構なことです。具体的な文献を読んでみたいという申し出に感謝します。
しかし、Seedについてのあなたの論理が理解できません。モデルの作成を開始するたびに、Seedパラメータを使って固定できるランダム変数が生成され、この変数はモデルの作成に影響を及ぼします。「モデルを作成しているのか、ランダムな事象を見ているのか」と言うと、私は論理的に混乱します。
MOモデルがブルートフォースシードで構築されているという記述はどこにあるのか、示してください。
モデルは予測因子との関係で構築され、シードはその関係の形成、ひいてはモデル構築に影響を与える。何が矛盾しているのか、理解できない！？
また、講義では、このSeedをブルートフォースすることが推奨されており、Pythonの例ファイルのCatBoostの 種に関する昨日のビデオを含む固定されている - 明らかにブルートフォースによって得られた。ライブフォレックスシグナルズ.com