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 1345 1...133813391340134113421343134413451346134713481349135013511352...3399 新しいコメント Alexander_K 2019.02.18 21:23 #13441 ミハイル・マルキュカイツ ところで、「トリックスター」をご覧になった方はいらっしゃいますか？と相談したくなった......。ああ、久しぶりだなあ...。We are not We!!!:-)魔術師は、怒った出資者に捕まったアリオーシャを助けに走ったのだが......。彼はすぐに戻ってくるでしょう。 削除済み 2019.02.19 01:35 #13442 アレクセイ・ニコラエフスペクトルという概念は、定常的なプロセスに対してのみ定義される。価 格は、時間の経過とともに分散が進むためか、そうではありません。何をバカなことを...。 どうやら、foggyさんにはスペクトルの概念が未開拓のようですね。 Vitaly Muzichenko 2019.02.19 02:19 #13443 Oleg avtomat:何をバカなことを...。 どうやら、foggyさんにはスペクトルの概念が未開示のままになっているようですね。Oleg、スペクトルの話をしたいのか？ 市場価格形成にどのように適用するのですか？ 削除済み 2019.02.19 02:25 #13444 ヴィタリー・ムジチェンコ1) Oleg、スペクトルの話をしたいのか？ 2）市場価格形成にどのように適用するのか？1) 何も話したくない。 あなたの「スペクトルに関する」知識は、この写真に限られている。 2）あなたの質問は、あなたの「スペクトル」に対する知識と理解の欠如を裏付けるものです。 Vitaly Muzichenko 2019.02.19 02:35 #13445 Oleg avtomat:1) 何も話したくない。 あなたのスペクトルの知識は、この写真に限られている。 2) あなたのこの質問は、あなたの「スペクトルに関する」知識と理解の欠如を裏付けるに過ぎません。プリズムまで入っているので、"スペクトルについて "の実用的な知識もある。 話し合いはいかがでしょうか？ 削除済み 2019.02.19 02:38 #13446 ヴィタリー・ムジチェンコプリズムまで入っているので、「スペクトルについて」の実用的な知識はある。 それについて話したいですか？送る... Vitaly Muzichenko 2019.02.19 02:48 #13447 Oleg avtomat:送ろうか...なんだ、またプリズムか？ もう十分遊んだから、私のをあげよう。 削除済み 2019.02.19 02:52 #13448 ヴィタリー・ムジチェンコ別のプリズムを買ってもらうには？ なんなら俺のもあげるよ、俺のはもう遊び終わったから。自分が相当気が利いていると思っているのでしょう。 脇から自分を見てみろ、情けなく見えるぞ...。 sibirqk 2019.02.19 02:55 #13449 ユーリイ・アサウレンコ さて、学習用のデータをどのように用意するか。 1. 乱数発生器から系列を取得し、市場のものに近い系列に変換する。このような系列は無限のスペクトルを持ち、その値を予測することは現実的ではありません。 2. ローパスフィルタ（LPF）に直列に通しています。我々は、限られたスペクトルとn個分の事前予測の可能性を持つランダム系列を受け取ったが、この系列は市場のものとあまり似ていない。 3.RNGによりM=0の系列を生成し、タンバリンゲームを行った後、LPF後の系列に追加しています。再び、市場のものに近い系列を得ることができた。このシリーズをトレーニングに活用していきます。 4.ターゲット関数として，ステップ2の系列をLPFに通し，Nサンプル分前方の予測に対応するようにNサンプル分後方にシフトさせたものを用いる。 そして、入力系列と目標系列をNSに与え、学習させ、学習結果を確認する。次にステップ1～4を繰り返し、ステップ3の系列をNSに供給し、ステップ4でNサンプル分シフトした系列とNSの出力を比較します。 それだけです。不思議なことはない。これらはすべて、NSなしでも可能です。驚いたのは、NSがそれを数秒で、しかもわずか24クロックサイクルの学習でやってのけたことだ。それもノイズが多い状態で、そこにある低周波成分すら見えないのです。驚きです。 市場VRでうまくいかなかった理由。どのLPFも遅延が大きく、そのカーブはVRに対して右側にシフトしています。つまり、シリーズのすべてのポイントですでに遅延したLF信号があるため、予測間隔が許容値より大きくなり、予測が非現実的になってしまうのです。訓練用の本物の標的を作ることもできない。 それは、擬似的な市場相場を用いて 構築したムーヴに、分散と期待ペイオフが不変のノイズを加え、予測間隔だけシフトした同じムーヴを訓練対象として提供するものである。その結果、NSはノイズを除去し、回帰によってムーブを予測することを学習する。そうだろ？ Aleksey Nikolayev 2019.02.19 05:08 #13450 Oleg avtomat:何をバカなことを...。 どうやら、スペクトラムという概念は、あなたにとって未発見のまま、霧の中にいるようですね。キケロの演説からではなく、教科書から理論家を学ぶ。例えば、お勧めのコロリョクを調べてみてください。 1...133813391340134113421343134413451346134713481349135013511352...3399 新しいコメント 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
ところで、「トリックスター」をご覧になった方はいらっしゃいますか？と相談したくなった......。ああ、久しぶりだなあ...。We are not We!!!:-)
魔術師は、怒った出資者に捕まったアリオーシャを助けに走ったのだが......。彼はすぐに戻ってくるでしょう。
スペクトルという概念は、定常的なプロセスに対してのみ定義される。価 格は、時間の経過とともに分散が進むためか、そうではありません。
何をバカなことを...。
どうやら、foggyさんにはスペクトルの概念が未開拓のようですね。何をバカなことを...。
どうやら、foggyさんにはスペクトルの概念が未開示のままになっているようですね。Oleg、スペクトルの話をしたいのか？
市場価格形成にどのように適用するのですか？
1) Oleg、スペクトルの話をしたいのか？
2）市場価格形成にどのように適用するのか？
1) 何も話したくない。 あなたの「スペクトルに関する」知識は、この写真に限られている。
2）あなたの質問は、あなたの「スペクトル」に対する知識と理解の欠如を裏付けるものです。
1) 何も話したくない。 あなたのスペクトルの知識は、この写真に限られている。
2) あなたのこの質問は、あなたの「スペクトルに関する」知識と理解の欠如を裏付けるに過ぎません。
プリズムまで入っているので、"スペクトルについて "の実用的な知識もある。
話し合いはいかがでしょうか？
プリズムまで入っているので、「スペクトルについて」の実用的な知識はある。
それについて話したいですか？
送る...
送ろうか...
なんだ、またプリズムか？
もう十分遊んだから、私のをあげよう。
別のプリズムを買ってもらうには？
なんなら俺のもあげるよ、俺のはもう遊び終わったから。
自分が相当気が利いていると思っているのでしょう。
脇から自分を見てみろ、情けなく見えるぞ...。
さて、学習用のデータをどのように用意するか。
1. 乱数発生器から系列を取得し、市場のものに近い系列に変換する。このような系列は無限のスペクトルを持ち、その値を予測することは現実的ではありません。
2. ローパスフィルタ（LPF）に直列に通しています。我々は、限られたスペクトルとn個分の事前予測の可能性を持つランダム系列を受け取ったが、この系列は市場のものとあまり似ていない。
3.RNGによりM=0の系列を生成し、タンバリンゲームを行った後、LPF後の系列に追加しています。再び、市場のものに近い系列を得ることができた。このシリーズをトレーニングに活用していきます。
4.ターゲット関数として，ステップ2の系列をLPFに通し，Nサンプル分前方の予測に対応するようにNサンプル分後方にシフトさせたものを用いる。
そして、入力系列と目標系列をNSに与え、学習させ、学習結果を確認する。次にステップ1～4を繰り返し、ステップ3の系列をNSに供給し、ステップ4でNサンプル分シフトした系列とNSの出力を比較します。
それだけです。不思議なことはない。これらはすべて、NSなしでも可能です。驚いたのは、NSがそれを数秒で、しかもわずか24クロックサイクルの学習でやってのけたことだ。それもノイズが多い状態で、そこにある低周波成分すら見えないのです。驚きです。
市場VRでうまくいかなかった理由。どのLPFも遅延が大きく、そのカーブはVRに対して右側にシフトしています。つまり、シリーズのすべてのポイントですでに遅延したLF信号があるため、予測間隔が許容値より大きくなり、予測が非現実的になってしまうのです。訓練用の本物の標的を作ることもできない。
それは、擬似的な市場相場を用いて 構築したムーヴに、分散と期待ペイオフが不変のノイズを加え、予測間隔だけシフトした同じムーヴを訓練対象として提供するものである。その結果、NSはノイズを除去し、回帰によってムーブを予測することを学習する。そうだろ？
何をバカなことを...。
どうやら、スペクトラムという概念は、あなたにとって未発見のまま、霧の中にいるようですね。キケロの演説からではなく、教科書から理論家を学ぶ。例えば、お勧めのコロリョクを調べてみてください。