Monte Carlo Tree search is a fancy name for one Artificial Intelligence algorithm used specially in games. Alpha Go reportedly used this algorithm with a combination of Neural Network. MCTS has been used in many other applications before that. Here I explain what algorithm is, and how it works. What is Monte Carlo Tree Search MCTS, like the...
Habraで、クールなゲームではボットのロジックはNSではなく、決定木で作られていることが多いというのを読んで、ググってみたら、Rete ( Wiki ) のアルゴリズム、要するに知識ベースによる自己学習システムで、CLIPSエキスパートシステムはこのアルゴリズムに基づいて作られていて、自由にアクセスできることがわかりました。
以上、バカ向けの記事でした。理系の人......数学が多くて、自由なアクセスがほとんどないのが普通です
まあ、それはそれとして、私は何度もオプションのものをグーグル、または科学とオープン広告や、この準備オプション戦略のように "笑顔、ストライキ、プットとコール"、同じWikiはルネットでより多くの情報を持っています。
問題は、ヒストリカルデータをどこで入手するか、そして戦略を練るか、である。とか、テストの仕方とか...。私はあなたがMTの端末に座っている場合、それはすべてが有益ではないと思います、それはあまりにも高価だ - ゼロからのすべては、あなたが利用可能なプラットフォームのオプションに、外国のフォーラムで見る必要があります。
まあ、それはそれとして、私はすでに何度もオプションのものをグーグル、科学とオープン広告またはこのような準備ができてオプション戦略 "笑顔、ストライク、プットとコール "で、同じウィキはルネットより多くの情報を持っています。
問題は、ヒストリカルデータをどこで入手するか、そして戦略を練るか、である。とか、テストの仕方とか...。私のためにMT-ターミナルを使用することは有益ではありません、それはあまりにも高価です - ゼロからのすべては、あなたは彼らがオプションを使用することができるプラットフォーム上で外国のフォーラムで検索する必要があります。
私はそこで、BPの予測にも応用できると上記のように書きました。しかし、ボラティリティは常に初期BPより予測しやすい、だからオプションを使うのだ。
そこに、BPの予測にも応用できると上記のように書きました。しかし、ボラティリティは常に初期BPよりも予測しやすい、それが彼らがオプションに座っている理由です。
さて、PMで牛の話をしたのですが、そこにはリプレイがあり、少なくとも何かが定期的に繰り返されるのです
予測に関しては、Savvateevに「マンネリ化」を指摘されました。 最近のビデオでは、TP予測をするのは無意味だと公言していますし...。彼は気味が悪い 私の夢を全部消した！))))
そこに、BPの予測にも応用できると上記のように書きました。しかし、ボラティリティは常に初期BPよりも予測しやすい、それが彼らがオプションに座っている理由です。
また、ボラティリティをどう予測するか？
まあ、オックスの話もしましたが、そこにはリプレイがあり、少なくとも何かが定期的に繰り返されているのです
予測に関しては、Savvateevが「マンネリ化を解消してくれた」。 最近のビデオでは、BPを予測するのは無意味だと公言していた...。彼は気味が悪い 私の夢を全部消した！))))
はい、彼はTIで有能なビデオシリーズを持っています。
また、ボラティリティはどのように予測するのですか？
私は、ボラティリティを予測する唯一の方法は、逆だと思う - ボラティリティのサージがあった、その後、それはしばらくの間発生しませんが、ここでのタスクは、実際に、我々はこのイベントの前に比べて高い価格速度を 推定したいTF（ボラティリティのサージ）を推定するための時間を決定することです。
もう少し複雑で・・・ブラックショールズ方程式やマートンジャンプのような確率方程式を使って予測し、MOでパラメータを調整するのです。具体的にどのように取引されているのかわかりませんが、予想が当たれば難しくはないと思います。
オプティクスに必要なのは、ウィルに関する予測だけです。
有料配信のものはこちらです。私にとっても、誰にとっても、ちょっと複雑な話だと思います :)
マーコウィッツの ポートフォリオ理論の精神に基づいた取引をすることになっているのです。
確率論的拡散器は非常に複雑な科学であることは、私もよく理解しています。ので、やや簡略化されています。
1) 通常は線形確率拡散体のみを使用し、線形通常拡散体を理解していれば十分理解できる。
2) 通常は、線形確率拡散器から回帰に移行する。
ゲームの中の木について、何か書いていたのを覚えていますか？こんな記事がありましたよ。一般的には、面白いアルゴリズム、といったところでしょうか。
https://medium.com/@pedrohbtp/ai-monte-carlo-tree-search-mcts-49607046b204
ゲームの中の木について、何か書いていたのを覚えていますか？こんな記事がありましたよ。実は面白いアルゴリズムなんですよ、ある意味。
https://medium.com/@pedrohbtp/ai-monte-carlo-tree-search-mcts-49607046b204
Habraで、クールなゲームではボットのロジックはNSではなく、決定木で作られていることが多いというのを読んで、ググってみたら、Rete ( Wiki ) のアルゴリズム、要するに知識ベースによる自己学習システムで、CLIPSエキスパートシステムはこのアルゴリズムに基づいて作られていて、自由にアクセスできることがわかりました。
SZZY: CLIPSの本を何冊かダウンロードしたのですが、全部読んでみたいなぁ、資料が多くて大変 ))) 。）- 注文のグリッドを書く方が簡単なので、私はそうしています )))
Habraで、クールなゲームではボットのロジックはNSではなく、決定木で構築されていることが多いと読み、ググってみたら、Rete ( Wiki ) のアルゴリズム であることが判明しました。
SZZY: CLIPSの本を何冊かダウンロードしたのですが、これだけ読んでおけばよかったと思いました、資料が多すぎて絶望的です )))。- 注文のグリッドを書く方がよっぽど簡単です、私はそうしています )))
:D こういう倒錯は、本当に何にもつながらないんですよ。昨日、正弦波を例にファジー時系列について詳しく読みました。