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しあわせに理由はいらない
そうです、幸福のためには抗うつ剤が必要ですが、好奇心は研究によってのみ満たされるものなのです。私のデータかオプティマイザーが効いているのだろうか。半々くらいだと思います。完全に許容できるオプティマイザーとよくマッチしたデータです。2つのAIを比較分析し、誰が、何が有効かを明確に計算することができます。
オプティマイザーのテスト。
1.私のデータでは、御社のNSはOOSの方が良い結果が出ています。オプティマイザーの賛成で
2.私のデータでは、あなたのNSはOOSで同じ結果を得ました。不確定です。
3 私のデータでは、あなたのNSはフィードバックループでより悪い結果を得ました。レシェトフのオプティマイザーを支持する。
4.レシェトフは、OOSに関するあなたのデータでより良い結果を得ました。レシェトフに賛成。
5.レシェトフは、OOSに関するあなたのデータで同じ結果を得ました。未定です。
6.レシェトフはOOSのデータでもっと悪い結果が出ていますね。オプティマイザーの賛成で
データテスト。
私はあなたの基本的な戦略によって私のデータを保存し、あなたは私の基本的な戦略によってあなたのデータを保存し、これはあなたに入力のロジックを明らかにしない機会を与え、再び最適化します。
1.私のデータよりあなたのデータの方が良い結果が出たらインプットに賛成
2.同じ結果が出たら引き分けです。
3.私の入力に有利な、より悪い結果を得る場合。
自分の側も同じようにするのです。そうすれば、少なくとも自分のやり方が原理的にどれだけ優れているか、相手の研究者に関して試すことができます。
問題は酸いも甘いもない、交渉しなければならないことがたくさんある、などなどですが、この比較を行えば、私のTSと比較して、その威力を比較見積もりすることができるのです。繰り返しになりますが、私はいつもそんなに正しいことを言っているわけではありません。まさかね。スカイネット2.0は、目が離せない厄介な存在です。根本的に異なるアプローチで比較されるのは大きなチャレンジになることは理解していますが、そうしたい、つまらないです :-(
そうです、幸福のためには抗うつ剤が必要ですが、好奇心は研究によってのみ満たされるものなのです。私のデータかオプティマイザーが効いているのだろうか。半々くらいだと思います。完全に許容できるオプティマイザーとよくマッチしたデータです。2つのAIを比較分析し、誰が、何が有効かを明確に計算することができます。
オプティマイザーのテスト。
1.私のデータでは、御社のNSはOOSの方が良い結果が出ています。オプティマイザーの賛成で
2.私のデータでは、あなたのNSはOOSで同じ結果を得ました。不確定です。
3 私のデータでは、あなたのNSはフィードバックループでより悪い結果を得ました。レシェトフ・オプティマイザーを支持する。
NSは何ですか？ 好きなものを取って見てください :) 他の人のデータセットをいじくり回すのは良い考えとは言えません。
カーネル化 SVMのjpredictorに一番近いというか、同じようなものですね。ここで、試してみてはいかがでしょうか。
読むには
https://medium.com/towards-artificial-intelligence/a-simple-neural-attentive-meta-learner-snail-1e6b1d487623
https://arxiv.org/pdf/1707.03141.pdf
アテンションネットワークとトランスフォーマーが最近のトレンド、RNNより良いと言っている
ああ、皆さん、ああ...科学の花崗岩は重い、耐えられない。残念なことに、「The New Neural」- MetaTrader 5プラットフォーム用のオープンソース神経ネットワークエンジンの プロジェクト-を読んだ。数ヶ月間読んだが、100ページの長さで、仕事の後の夕方に読んだ。1500ページ以上のこの枝には、一生ついて行けない。運がなかった。選択的に読もうとしたが、役に立つものは何も見なかった。誰かが、華麗な言葉や比喩で自分を表現していて、行間を読まなければならなかったのかも知れないと思うが。
皆さん、どうしましょうか？どうすればいいのか？
C++は少し知っていて、mqlはあまり知らないのですが、緊急に何か作りたいと思っています。 超利益を得るという目標はまだありませんが、手始めに毎月5-10%の安定性が必要です。線形回帰や、過去数回の増分による次の増分の予測など、まずはトレーディングから始めてみようかなと思っています。そのためには、どのような手順が必要なのでしょうか？
例えば、長さ10の増分値（x(t)-x(t-1)）を取り、11番目（x(t+1)）を求める変数とします。 そして線形回帰を行い、予測を得、予測が0より大きければロング、小さければショートをオープンすることにします。これは、IRをトレーディングに最も直接的に応用したものである。
この企画はいかがでしょうか？
詳細：我々は長さ例えば10の増分（x（t） - x（t-1））のシリーズを取ると、11番目（x（t+1））は、目的の変数になり、我々は線形回帰を実行し、予測を得る、予測がゼロよりも大きい場合は、ロングオープン、小さい場合は、ショートを開く。これは、MOをトレーディングに最も直接的に応用したものです。
これはアルゴリズム取引におけるMOの最も直接的な応用です。ReshetovMLPとランダムフォレストは トレンドを予測し、あなたは計量経済学の古風な話をしているのです。
怒らせるかどうかはわかりませんが、それでも最大ドローダウンを指定せずに月々の利益％だけを考えるのは、どこにも行けない道だと思い書かせていただきます。
あなたが失望するかどうかは分かりませんが、それでも私は、合意された最大ドローダウンのない月ごとの利益の割合は、どこにもない方法であると言うでしょう。
動揺しているかどうかわからないが、教えてあげよう)
怒らせるかどうかわかりませんが、最大ドローダウンを取り決めずに月ごとの利益％だけを見るのは、どこにも行けない道だと書きますね。
最大限のドローダウンで月に100%の利益を得る人もいる ;)
ドローダウンが全くない方が良いのですが、少なくとも利益の2倍はドローダウンがあります。
アルゴリズム取引でMOを直接利用するのはReshetovMLPやランダムフォレストがトレンドを予測するのに対し、あなたはエコノメトリックな古風な話をしている。
MLPやRandomForestという高度な手法ですが、「何千ものLIへの道は、最初の一歩から始まる」のです(笑)。
高度な方法は混乱し、複雑で、ボトルや塩がないとわからない。一方、原理、要点を理解する必要があるのです。
ドローダウンは利益の半分以上であるが、全くないことが望ましい。
これらはMLPやRandomForestという高度な手法ですが、「何千ものLYへの道は、最初の一歩から始まる」のです:)
高度な方法は混乱し、錯綜し、ボトルや塩がなければそこを理解することは不可能であり、原理、要点を理解することが必要である。
ランダムウッドがトレンドを予測する - 酉の市からのスカムリンク。mqlサイトのブルートフォースで数時間BANされたくなければ、そこに行かないでください。モデレーターに確認してもらってください。
善良な人々にお金の稼ぎ方を教わるのではなく、詐欺リンクの力を借りて、苦労して稼いだお金を奪うことなんでしょうねー。しかし、どうしようもない、そんな簡単に騙されるわけがない!