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 1427

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ユーリイ・アサウレンコ
NSはオプティマイザーと同じフィット感で、さらにその上をいく。
層とその中のニューロンの数は、目の前の特定のタスクによって決定される。
理論的なトレーニングがなければ、NSに携わらないほうがいい。

素人の立場は、「科学者でなくても電気やWi-Fiを使える」という単純な事実に基づいています。つまり、ここでも同じことが言えます。科学者であるあなたは、分析というその性質上、部分への分割とそれに続く合成を意味し、超自然的な何かの断片を拾い上げる一方で、私たちナブは、あなたが自分の発案にインターフェースを取り付け、「どこを突くか」を示すときに傍観者として待っています))。指示によりニューロネットを「作成」し、それを学習させ、MQL5で Expert Advisorを「作成」しました（一生学習することはないでしょう）。しかし、MQL5の「記事」欄ではモウベツなトンとされているため、通常は最後に「この記事の目的は、儲かる取引システムを作ることではありません・・・」と書いて、マヌーバ用のスペースを残しています。次の科学者が何を "押す "か教えてくれるのを待っています)))。

 
アレクセイ・ヴャジミキン

私の考えでは、そこが問題で、ロジックがないため、価格履歴を最もよく近似させるための完全な自由があります。定常的なプロセスであれば、これは正しいアプローチですが、私たちの場合は完全ではないので、定常的ではありません。アイデアで予測を使う-私の意見では、こちらの方が正しいです。

ちなみに、ネットワークの入力ニューロンと各層にニューロンを持つ層はいくつでしょうか？

分かりやすい説明ありがとうございました。

この図は、20ニューロンずつの3層からなるネットワークを示しています。プログラム上で100ニューロン、最大10層まで作成できる（習得に時間がかかるので、一度クリックしてみた）

 
ペトロス・シャタフツィヤン

FXではMOもニューラルネットワークも役に立ちません。

便利なんですよ。ある種の課題を解決するのに非常に適しています。どれかは、NSのどんな本にも書いてある。
 
ユーリイ・アサウレンコ
NSはオプティマイザーと同じフィッティングで、さらに その上をいく。
層とその中のニューロンの数は、目の前の特定のタスクによって決定される。
理論的なトレーニングがなければ、NSはやらないほうがいい。

一般的に、大雑把に言えば、このような感じです。オプティマイザ、グリッド、または "遺伝的 "は、少数の（数十の）比較的独立したパラメータ、計量的に比較的均質に分布するパラメータの最適値を探索するのに適しています、パラメータが高度に依存し、それらの分布が均質とは程遠い場合、これは多くの場合（次元の呪い）、確率探索、特にグリッドは有効ではありませんに適用します。例えば、多層ペルセプトロンはなぜ遺伝的アルゴリズムで 学習できないのでしょうか。逆伝播は、数百から数千のパラメータ（全ネットワークニューロンの全重み）を「フィッティング」することで可能であり、当然ながらあらゆる多次元ノイズを「撮影」できるため、再チューニングの技術は、指標に手を出すのと比べて新しい次元に到達していると言えます。

 
ユーリイ・アサウレンコ
適している。ある種の課題をうまく解決してくれる。どれかは、NSのどんな本にも書いてある。

もちろん、ある種の作業には欠かせない存在です。例えば、チェスや指紋や異なるパターンの認識、標準的な動作などです。

 
イワン・ブトコ

ここで躓くのが、次の識者からの「プレス」指示待ち)))

ボタンを押しても、もう問題ありません。何も知らなくても、キーを押すだけでいいんです。

全体の問題は、MoDに具体的な課題を設定することです。そして、誰もあなたのために、あなたのために、それをやってくれそうもない。

 
ペトロス・シャタフツィヤン

もちろん、ある種の作業には欠かせない存在です。例えば、チェスや指紋や様々なパターンを認識するとき、標準的な動作などです。

ユーリイ・アサウレンコ

ボタンを押しても、もう問題ありません。もう何も知らなくていい、ただキーを押すだけでいい。

MoDに具体的な課題を設定することです。そして、これはあなたや他の誰かがやってくれることはまずありません。

FXでNAが最初に問題にするのは、チャート上の数字の認識だと理解しています。あとは全部NSを曲解しようとしてる)

 
NeuroProが試してみました。もう一度、100ニューロンずつ入った10個の単語で試してみようと思います（興味本位ですが）。

そして、次の記事に移ってNeuroSolution（のようなもの）を使ってみることにします。
 
ペトロス・シャタフツィヤン

もちろん、ある種の作業には欠かせない存在です。例えば、チェスや指紋や様々なパターンを認識するとき、標準化された動作などです。

まあ、市場にもね。その一例が、トレーナブルロジックです。自分で延々と条件を書くのではなく、そこにNSを置く-15分あれば終わる。問題は、そこにNSをどう置くかであった）。

 
イワン・ブトコ

FXのNSの最初の課題は、チャート上の図形を認識することだと理解しています。あとは全部NSを曲解しようとしてる)))

ペタン・ヘプトテーゼを吹き飛ばす「ペタン・コリレーター」は、これまで何種類あったのだろうか。

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