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 1491

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エリブラリウス

他の言語での操作方法を知っていれば、このバージョンを類推して使うことができます。I/Oパラメータも同様であるべき

https://radfiz.org.ua/files/temp/Lab1_16/alglib-3.4.0.csharp/csharp/manual.csharp.html#example_mcpd_simple1

以下は、"markov "で検索した場合の例です。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

https://radfiz.org.ua/files/temp/Lab1_16/alglib-3.4.0.csharp/csharp/manual.csharp.html#example_mcpd_simple1

markov "で検索すると、ここに例があります。

素晴らしい
要は、モデルにとって役に立つかどうかです。
 
エリブラリウス
素晴らしい
要は、モデルにとって役に立つかどうかです。

見てみようかな。レジームスイッチ＋MLは以前から注目していたが、まだ具体的には何もしていない

 
マキシム・ドミトリエフスキー

見てみようかな。レジメの切り替え＋MLはずっと気になっていたが、まだ具体的には何もしていない

一般に、このマルコフ連鎖はどのような働きをするのでしょうか。Pererwenko氏の論文では、スムージング関数として記述されており、NS演算の結果を補正するものです。

また、シリーズをスムーズにしたいですか？書き順から判断すると（政権交代＋ML） - 訓練前？

 
エリブラリウス

ところで、このマルコフ連鎖はどうなっているのでしょうか？V Perervenko氏の論文では、スムージング関数として記述されており、NSの結果を補正しています。

また、シリーズをスムーズにしたいですか？エントリー順（政権交代＋ML）から判断すると、トレーニング前？

2文字以内なら、上記の記事

オプションとして、市場の局面を検知することができます。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

どうしたマックス？ 私のデータで私が書いたことをやってみたか？

 
エリブラリウス

ところで、このマルコフ連鎖はどうなっているのでしょうか？Perervenko氏の論文では、スムージング関数として記述されており、NSの結果を補正するものです。

また、シリーズをフラットにするのですか？エントリー順（「政権交代＋ML」）から判断すると、トレーニング前？

おやおや、みんな...スムージングって一体なんだ？誰を聴いているのか...。ナンセンスなことを言ってる、ZZはターゲットにある、今、それはhmmがシリーズを滑らかにすることが判明した))))マルコフチェーンは、状態の変化の確率としてかなり平凡な予測シーケンス、あなたは確かに適応することができます、それもサイトフィシュマン財団（量子頭脳資本）で、彼らはマルコフチェーンを使用していることを書いた、約6年前だった。今はそのためにLSTMを使っている。

 

記事を読む一方は調整用、もう一方は取引用にも使っています。
マルコフ連鎖の何かで、クラスタリング（これも先生がいなくて、いくつかのモード・クラスタが選べる）を思い出したんです。

 
mytarmailS:

私が書いたことを私のデータで試してみましたか？

まだです、理論にハマってますから。

RLでは少し違う仕組みになっているからです。

 
エリブラリウス

記事を読む一方は調整用、もう一方は取引用にも使っています。
マルコフ連鎖の何かで、クラスタリング（これも先生がいなくて、複数のモード・クラスタが選べる）を思い出したんです。

はい、では将来的にそれらを検出し、この特定のクラスタでうまく機能するモデルを選択してください

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