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 1368 1...136113621363136413651366136713681369137013711372137313741375...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2019.02.23 08:35 #13671 アレクセイ・ニコラエフ時間をかけて機能を拡張していくことを約束しています。例えば、突然Rからテスト/最適化の管理ができるようになれば、乗り換える意味があります。まあ、拡張されれば、その時はその時で、今のところ、別の方法で見積もりを取ることに問題はないと思っています。 TensorFlow のようなクールな ML ライブラリを使えるだけで、あまり必要ない。 jdjahfkahjf 2019.02.23 09:14 #13672 アレクセイ・ニコラエフ発音のルールはここではどうでもいい。ソ連の人道主義者の間では、ヒエラルキーガーデニングの方法の一つであった。グッドアレックススタイン・ニケンシュタイン Реter Konow 2019.02.23 09:33 #13673 このスレッドで心理学的なテーマを展開したのは失敗だったと認めますが、人間の脳やその心のあり方、人工知能について考えた結果として出てきたもので、ここで議論されているテーマの文脈の中では隠れてしまっているようなものなのです。 Maxim Dmitrievsky 2019.02.23 12:50 #13674 タグコノウ。このスレッドで心理学の話題を展開したのは失敗だったと認めますが、それは人間の脳とその心のあり方、人工知能について考えた結果として現れたもので、ここで議論されている話題の文脈の中に隠れているようなものです。リスペクトです。知能は心理学ではなく、別個の無関係な現象です。 Yuriy Asaulenko 2019.02.23 14:54 #13675 ユーリイ・アサウレンコ過去の投稿では、ニューラルネットワークが想定価格の想定分布の中心がずれることを予測しています。予測間隔は5mであった。そして、実際の排気量と比較して、見栄えも良かった。今度は、予測結果のメリットを マネタイズして、実際にこの予測から利益を得られるかどうか試してみることにしました。そのために、5m間隔で予想価格と実価格の推移をチャート上で比較したのです。 休みが一晩中続くわけもなく、ちょうど真夜中に馬車がカボチャに変わってしまったのです。( Mihail Marchukajtes 2019.02.24 12:19 #13676 知能とは、脳がおっかなびっくりで感じる能力である......。IMHO!!! 一般に、私はReshetovのオプティマイザを自分のニーズに合わせて変更しました。今は、出来上がったモデルの選択にほとんど集中していますが、その過程でかなり多くのことが判明しました。どのように選べばいいのか、それは将来にわたって通用するものなのか。なぜなら、最大最適化されたモデルが、必ずしも市場に対して適切であるとは限らないからです。制御領域、ロジスティック 評価機能はもちろん、最適化時の中間モデルを保存させ、私のニーズに合わせてコードを保存しているんです。Javaの達人になったとは言えません。でも、他人のコードを編集するのはもう自信があるのですが......。あるモデルが他のモデルより優れていると判断する基準は何ですか？方法があって、それがなかなか面白いんです。少なくとも、悪いものはふるい落とされます。でも、いいものもあれば、悪いものもある。 そうだな私の質問に対する答えをここに投げてください。どうやって、何をやっているのか、必ずお伝えします......。まずは自分の経験を伝えることから始めてみてはいかがでしょうか :-) Maxim Dmitrievsky 2019.02.24 12:35 #13677 というのが、あなたの心の動き、いや、脳の代わりにおっかさん Mihail Marchukajtes 2019.02.24 12:42 #13678 マキシム・ドミトリエフスキー それがあなたの知性の作り方、いや、脳の代わりにお尻ですなるほど、心に響きますね。このテーマについて何か言うことはありますか？ Maxim Dmitrievsky 2019.02.24 12:45 #13679 ミハイル・マルキュカイツなるほど、心に響きますね。このテーマについて何か言うことはありますか？いや、何も言ってませんよ、私はあなたの情報局か何かです。 Mihail Marchukajtes 2019.02.24 13:27 #13680 ここでは、誰も欲しがらないので、私は何も言うことはありません。興味ありますか？そうですね、でも誰も実践してくれそうにないですね、ボソボソと言うでしょうハハハ。そして、ここに残ったのは君だけだ、マキシム。君の一本気な物知りぶりで皆を怖がらせている。これは、機械学習という分野の基本的な特徴の一つである。3つしかないんですよ。いつか必ず来るビデオで話したかった3つのポスチュレーション。そこでは、あなたのアドバイスは面白いけれど、誰も使ってくれないという理由を話します。まれに聞くことがある。研究者が成功しないのは、MoDの問題である。 これは、機械学習のアキレス腱です。 1...136113621363136413651366136713681369137013711372137313741375...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
時間をかけて機能を拡張していくことを約束しています。例えば、突然Rからテスト/最適化の管理ができるようになれば、乗り換える意味があります。
まあ、拡張されれば、その時はその時で、今のところ、別の方法で見積もりを取ることに問題はないと思っています。
TensorFlow のようなクールな ML ライブラリを使えるだけで、あまり必要ない。
発音のルールはここではどうでもいい。ソ連の人道主義者の間では、ヒエラルキーガーデニングの方法の一つであった。
グッドアレックススタイン・ニケンシュタイン
このスレッドで心理学的なテーマを展開したのは失敗だったと認めますが、人間の脳やその心のあり方、人工知能について考えた結果として出てきたもので、ここで議論されているテーマの文脈の中では隠れてしまっているようなものなのです。
このスレッドで心理学の話題を展開したのは失敗だったと認めますが、それは人間の脳とその心のあり方、人工知能について考えた結果として現れたもので、ここで議論されている話題の文脈の中に隠れているようなものです。
リスペクトです。知能は心理学ではなく、別個の無関係な現象です。
過去の投稿では、ニューラルネットワークが想定価格の想定分布の中心がずれることを予測しています。予測間隔は5mであった。そして、実際の排気量と比較して、見栄えも良かった。
今度は、予測結果のメリットを マネタイズして、実際にこの予測から利益を得られるかどうか試してみることにしました。そのために、5m間隔で予想価格と実価格の推移をチャート上で比較したのです。
知能とは、脳がおっかなびっくりで感じる能力である......。IMHO!!!
一般に、私はReshetovのオプティマイザを自分のニーズに合わせて変更しました。今は、出来上がったモデルの選択にほとんど集中していますが、その過程でかなり多くのことが判明しました。どのように選べばいいのか、それは将来にわたって通用するものなのか。なぜなら、最大最適化されたモデルが、必ずしも市場に対して適切であるとは限らないからです。制御領域、ロジスティック 評価機能はもちろん、最適化時の中間モデルを保存させ、私のニーズに合わせてコードを保存しているんです。Javaの達人になったとは言えません。でも、他人のコードを編集するのはもう自信があるのですが......。あるモデルが他のモデルより優れていると判断する基準は何ですか？方法があって、それがなかなか面白いんです。少なくとも、悪いものはふるい落とされます。でも、いいものもあれば、悪いものもある。
そうだな私の質問に対する答えをここに投げてください。どうやって、何をやっているのか、必ずお伝えします......。まずは自分の経験を伝えることから始めてみてはいかがでしょうか :-)
それがあなたの知性の作り方、いや、脳の代わりにお尻です
なるほど、心に響きますね。このテーマについて何か言うことはありますか？
なるほど、心に響きますね。このテーマについて何か言うことはありますか？
いや、何も言ってませんよ、私はあなたの情報局か何かです。
ここでは、誰も欲しがらないので、私は何も言うことはありません。興味ありますか？そうですね、でも誰も実践してくれそうにないですね、ボソボソと言うでしょうハハハ。そして、ここに残ったのは君だけだ、マキシム。君の一本気な物知りぶりで皆を怖がらせている。これは、機械学習という分野の基本的な特徴の一つである。3つしかないんですよ。いつか必ず来るビデオで話したかった3つのポスチュレーション。そこでは、あなたのアドバイスは面白いけれど、誰も使ってくれないという理由を話します。まれに聞くことがある。研究者が成功しないのは、MoDの問題である。
これは、機械学習のアキレス腱です。