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 1357 1...135013511352135313541355135613571358135913601361136213631364...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2019.02.22 13:09 #13561 Aleksey Vyazmikin： 検証のプロセスが滞っている。つまり、さらなるサンプリングがトレーニングというより検証のようなものであれば、二度と起こらないことを学ぶことができないのだ。もうひとつは、検証用の読み物を改良するときと、学習そのものとの間に、中間的なジャンクツリーが存在することが多いので、それを排除する必要があります......。過去はすぐに繰り返されるのか、現在はどのように変化しているのか、どのようなスピードで、あるいはジャンプしているのか、これらの質問に答えることで、サンプルを作るのに最適な多くの情報を得ることができるのです。主な問題はデータ不足で、学習と検証のために10行未満しか持っていません。だからこそ、引用符の適切なスケーリングの 問題を持ち出したのです。スケーリングすると、量子遷移が起きてしまうのです 金融における量子力学についての本がどこかにあります。 Yuriy Asaulenko 2019.02.22 13:13 #13562 マキシム・ドミトリエフスキーだから、引用符を正しくスケーリングすることを問題にしたのです。 金融における量子力学の本がどこかにありましたね。ブルータスおまえは量子力学者か(なんという伝染力。))。 Maxim Dmitrievsky 2019.02.22 13:15 #13563 ユーリイ・アサウレンコそしてブルータスお前も量子メカの仲間入りだ。うわー、伝染しそう（笑)いや、偶然にこの本に出会っただけなんです。 Aleksey Vyazmikin 2019.02.22 13:49 #13564 ユーリイ・アサウレンコ特に、何を探しているのか分からないと、あまり意味がないですね。知っていても、何があるかわからないしね。 一般的な言葉はもちろんですが、どこにでもあって、いつも定期的に繰り返されているものを探さなければなりません。そうでなければ、MEを教えることはできません。そう、物足りない、でもどうしよう...。そのためには、別の戦略を考えなければならない。しかし、これまで検証されていない予測因子のセットは、例えばスベルバンクのように、いくつかのシンボルには有効です。 Aleksey Vyazmikin 2019.02.22 13:53 #13565 マキシム・ドミトリエフスキーだから、引用符を正しくスケーリングすることを問題にしたのです。 金融における量子力学の本がどこかにあったはずだ。だから、私は引用を素のままでは使いません。私は、ボラティリティが変化しても情報の形を保てるATRスケーリングを使っていますが、絶対値でのボラティリティ情報そのものも有効です。 私は別の問題を抱えています。すでに変換が必要な予測変数がたくさんあり、以前はそれらを既製の汎用ルール、つまり安定葉に置き換えるという考えでした。その年の実験はいい結果が出たのですが、木を割る作業はすべて無駄になってしまいました。だから、最初からやり直したのですが、とても時間がかかるんです」と、すでに述べた。 Yuriy Asaulenko 2019.02.22 14:34 #13566 アレクセイ・ヴャジミキンそう、物足りない、でもどうしよう...。たくさん持つためには、別の戦略を編み出さなければならないのです。しかし、スベルバンクのように、これまで研究されてこなかった商品には、予測因子のセットが有効です。1mに取り組んでいます。3ヶ月で55kのOHLSV。1h、せめて15mに切り替えたら、どんな履歴が必要になるのでしょうか？だから、3カ月、いや6カ月、あらゆることに使える。 さらに、5〜10mの間、何か劇的なことが起こる可能性は低く、たとえ起こったとしても、私たちは反応するでしょう。そして、1時間後には、すぐには発見できないかもしれないが、その後「予定」された経過を乱すような事象が発生する可能性が非常に高い。まあ、それに、当てにし始めていたパターンがないわけでもないのですが......散りましたね。 一般的に、長い時間をかけて何かを予測することは非現実的であるというのが私の考え方です。分類、特にアプリオリな分類は予測と同じです。また、同型のイベントだけでは、分類が足りなくなります。 Женя 2019.02.22 14:38 #13567 ユーリイ・アサウレンコ1mに取り組んでいます。3ヶ月で、55kのOHLSV。1h、せめて15mに切り替えたら、どんな履歴が必要になるのでしょうか？だから、3カ月、いや6カ月、あらゆることに使えるんです。これでは履歴が足りない、最低でも1年は必要だ。 Yuriy Asaulenko 2019.02.22 14:46 #13568 ジャンニそれでは歴史が浅い、少なくとも1年は必要だ何のために？1ヶ月では見えなかったものが、そこで見えてくるのでしょうか。 Женя 2019.02.22 15:11 #13569 ユーリイ・アサウレンコ何のために？1ヶ月では見えなかったものが見えてくる？生後1ヶ月の赤ちゃんと1歳の赤ちゃんの違いとかね。 Yuriy Asaulenko 2019.02.22 15:13 #13570 エリブラリウス そして、抵抗器ではそれは真実である)無線工学では、もっとシンプルに、そんなことは知らなくていいんです。2極、4極など。- そのパラメータと中身は全く関係ない。 - 装甲列車に搭載された無線機... - 真空管ラジオなのか、トランジスタラジオなのか？ - 繰り返すが、装甲列車用無線機だ。 1...135013511352135313541355135613571358135913601361136213631364...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
検証のプロセスが滞っている。つまり、さらなるサンプリングがトレーニングというより検証のようなものであれば、二度と起こらないことを学ぶことができないのだ。もうひとつは、検証用の読み物を改良するときと、学習そのものとの間に、中間的なジャンクツリーが存在することが多いので、それを排除する必要があります......。
過去はすぐに繰り返されるのか、現在はどのように変化しているのか、どのようなスピードで、あるいはジャンプしているのか、これらの質問に答えることで、サンプルを作るのに最適な多くの情報を得ることができるのです。
主な問題はデータ不足で、学習と検証のために10行未満しか持っていません。
だからこそ、引用符の適切なスケーリングの 問題を持ち出したのです。スケーリングすると、量子遷移が起きてしまうのです
金融における量子力学についての本がどこかにあります。
だから、引用符を正しくスケーリングすることを問題にしたのです。
金融における量子力学の本がどこかにありましたね。
ブルータスおまえは量子力学者か(なんという伝染力。))。
そしてブルータスお前も量子メカの仲間入りだ。うわー、伝染しそう（笑)
いや、偶然にこの本に出会っただけなんです。
特に、何を探しているのか分からないと、あまり意味がないですね。知っていても、何があるかわからないしね。
一般的な言葉はもちろんですが、どこにでもあって、いつも定期的に繰り返されているものを探さなければなりません。そうでなければ、MEを教えることはできません。
そう、物足りない、でもどうしよう...。そのためには、別の戦略を考えなければならない。しかし、これまで検証されていない予測因子のセットは、例えばスベルバンクのように、いくつかのシンボルには有効です。
だから、引用符を正しくスケーリングすることを問題にしたのです。
金融における量子力学の本がどこかにあったはずだ。
だから、私は引用を素のままでは使いません。私は、ボラティリティが変化しても情報の形を保てるATRスケーリングを使っていますが、絶対値でのボラティリティ情報そのものも有効です。
私は別の問題を抱えています。すでに変換が必要な予測変数がたくさんあり、以前はそれらを既製の汎用ルール、つまり安定葉に置き換えるという考えでした。その年の実験はいい結果が出たのですが、木を割る作業はすべて無駄になってしまいました。だから、最初からやり直したのですが、とても時間がかかるんです」と、すでに述べた。
そう、物足りない、でもどうしよう...。たくさん持つためには、別の戦略を編み出さなければならないのです。しかし、スベルバンクのように、これまで研究されてこなかった商品には、予測因子のセットが有効です。
1mに取り組んでいます。3ヶ月で55kのOHLSV。1h、せめて15mに切り替えたら、どんな履歴が必要になるのでしょうか？だから、3カ月、いや6カ月、あらゆることに使える。
さらに、5〜10mの間、何か劇的なことが起こる可能性は低く、たとえ起こったとしても、私たちは反応するでしょう。そして、1時間後には、すぐには発見できないかもしれないが、その後「予定」された経過を乱すような事象が発生する可能性が非常に高い。まあ、それに、当てにし始めていたパターンがないわけでもないのですが......散りましたね。
一般的に、長い時間をかけて何かを予測することは非現実的であるというのが私の考え方です。分類、特にアプリオリな分類は予測と同じです。また、同型のイベントだけでは、分類が足りなくなります。
1mに取り組んでいます。3ヶ月で、55kのOHLSV。1h、せめて15mに切り替えたら、どんな履歴が必要になるのでしょうか？だから、3カ月、いや6カ月、あらゆることに使えるんです。
これでは履歴が足りない、最低でも1年は必要だ。
それでは歴史が浅い、少なくとも1年は必要だ
何のために？1ヶ月では見えなかったものが、そこで見えてくるのでしょうか。
何のために？1ヶ月では見えなかったものが見えてくる？
生後1ヶ月の赤ちゃんと1歳の赤ちゃんの違いとかね。
そして、抵抗器ではそれは真実である)
無線工学では、もっとシンプルに、そんなことは知らなくていいんです。2極、4極など。- そのパラメータと中身は全く関係ない。
- 装甲列車に搭載された無線機...
- 真空管ラジオなのか、トランジスタラジオなのか？
- 繰り返すが、装甲列車用無線機だ。