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 1...142014211422142314241425142614271428142914301431143214331434...3399 新しいコメント Ivan Butko 2019.04.09 10:51 #14261 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)))。 Ivan Butko 2019.04.09 10:52 #14262 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） Yuriy Asaulenko 2019.04.09 10:52 #14263 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。 govich 2019.04.09 11:02 #14264 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。 Petros Shatakhtsyan 2019.04.09 11:12 #14265 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。 Yuriy Asaulenko 2019.04.09 11:13 #14266 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。 Ivan Butko 2019.04.09 11:18 #14267 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) Ivan Butko 2019.04.09 11:20 #14268 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。 Yuriy Asaulenko 2019.04.09 11:20 #14269 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）。 govich 2019.04.09 11:25 #14270 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。 1...142014211422142314241425142614271428142914301431143214331434...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
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。
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)))。
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）
FXではMOもニューラルネットワークも役に立ちません。
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。
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。
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。
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。
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。
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)
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。
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）。
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。