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 1606

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mytarmailS:

まず、リグレッサーの失敗とは何でしょうか？ ナンセンスですね。では、なぜ問題が複雑になるとMGUAも失敗するのでしょうか？

第二に、例としてあげたデータは、MGUAもブーストも同じものです。

第三に、何もしなくても、pythonで4つのランダムな値で行列を作って、それを累算することはできないのでしょうか。自分でブーストを確認するには？

2行のコード )))


一体何なのか気になるところです。

mgua はソースから偽の変数を作成します、(使用するカーネルに依存します)

 
マキシム・ドミトリエフスキー

mguaは偽の変数を作成し、（使用するカーネルによって）再び

MSUAのことは忘れてください。私のようなデータセットを作って、その上でブーイングを実行し、どうなるかを見てください。MSUAなしで、forrestでも何でも好きなものを選んでください。それとも、私のデータをテキストファイルで送る？

 
mytarmailS:

MSUAのことは忘れてください。私のようなデータセットを作って、その上でブーストをかけ、MSUAなしで、フォレストや好きなものを使って、何が得られるかを見てください。それとも、私の正確なデータをテキストファイルで送ればいいのでしょうか？

はい、私はブーストが貧しい訓練カkusummaあなたとmguaが良い理由を教えています。偽のリグレッサー、多項式リグレッサーなどがあるからです。

x を y に線形回帰 し、x^2 と x^3 を偽の回帰変数として追加すると、曲線にフィットする多項式回帰が得られます。

と、xだけでは森は収まりきらないでしょう。そして、mguaは産業規模で偽変数を大量に生産しています。

技術的な部分の話なんですけどね。だからmguaが素晴らしくてブーストがクソだと思うんだろうけどの使い方を理解していないからです。
 
mytarmailS:

ユージン こんにちは、ありがとうございました。GMDHの 観点で行うこと（「第3の」サンプルでのテスト）は、「予測力基準」http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%93%D0%A3%D0%90#.D0.9A.D1.80.D0.B8.D1.82.D0.B5.D1.80.D0.B8.D0.B9_absolute_noise-immune と呼ばれます。

GMDHに関する最初の出版物は1960年代のどこかで始まっており、「第3の」サンプルでの テストによる「あなたのノウハウ」の アイデアは すでに60年前のものであることを思い出してください))

しかし、このアプローチは決して古くならないので、A.G. Ivakhnenkoの著作を読むことを強くお勧めします...と記しておきたい。

例えば、MSUA回帰は、最新のランダムフォレストアルゴリズムの回帰を模倣しているだけで、ブースティングもいろいろと...」。


さて、テレグラムのリンクについてですが...。私はそこに信号以外のものは見つけられませんでしたが、あなたのアプローチや考え方を読むのは興味深いです。ドミトリーは、堂々とした野暮ったい形ではありますが、ここで発表することが必要だと言ったのは正しいのです......。

この微妙な皮肉がわからないのですが、GMDHと何か関係があるのでしょうか？私のノウハウだと主張したわけではなく、単純に結果を確認したに過ぎません。
私は、ニューラルネットワークを訓練し、実際の市場でそのシグナルが十分に訓練されていることを確認できたと述べているに過ぎません。
このテーマが一般的に失敗し、信頼できる結果が得られない中で、ネットワークが機能していることを初めて公に実証したのです。
シグナルをご覧になった方は、ネットワークがマーケットに正しく反応していることにお気づきになったことでしょう。しかも、その挙動は、通常の取引戦略や指標への縛りでは説明できず、それどころか、非論理的であることが多いのです。

この段階では性能は関係なく、ここで重要なのは、それが可能であるという事実であり、予測の質は無限に向上させることができ、それは時間と機材の問題である。
 
マキシム・ドミトリエフスキー

そう私はブーストがなぜ貧乏くじを引くのか、カ・クスマ君とムグァが良いのかを話しているのです。偽のリグレッサー、多項式などのため。

x を y に線形回帰 し、x^2 と x^3 を偽の回帰変数として追加すると、曲線にフィットする多項式回帰が得られます。

と、xだけでは森は収まりきらないでしょう。そして、mguaは産業規模で偽変数を大量に生産しています。

技術的な部分の質問ということです。だからmguaが素晴らしくてブーストがクソだと思うんだろうけどの使い方を理解していないからです。

うん...わかったよ))

しかし、それでもMGUAの偽のリグレッサーはよく出てくる。

そして、森が偽のリグレッサーを出していないことがまずい。

MSUAは同じデータを「すぐに」扱うことができ、Boostingはこれらのリグレッサーを手動で作成する必要があるためです ...そして、何を作るかは、データによって異なる。

 
Evgeny Dyuka:
この微妙な皮肉がわからないのですが、GMDHとどんな関係があるのでしょうか？これが私のノウハウだと主張したわけではなく、あくまでルーチンの結果確認です。
私は、ニューラルネットワークを訓練し、実際の市場でそのシグナルが十分に訓練されていることを確認できたと主張しているに過ぎないのです。
このテーマが一般的に失敗し、信頼できる結果が得られない中で、ネットワークが機能していることを初めて公に実証したのです。
シグナルをご覧になった方は、ネットワークがマーケットに正しく反応していることにお気づきになったことでしょう。しかも、その挙動は私たちが普段使っている取引戦略や指標の縛りでは説明できず、それどころか非論理的であることも多い。

現段階では効果はどうでもよくて、重要なのはそれが可能であるという事実であり、予測の質は無限に向上させることができ、それは時間と機材の問題である。

皮肉は気にしないでください ))

テキストメッセージでのシグナルは、何となく相場のパフォーマンスを比較しにくいので、もう少しビジュアルな形でトレードを確認できると嬉しい。取引結果をビジュアルで確認できると嬉しいですね。 また、取引 アルゴリズムを作成するためのアクション、チップは何か、ターゲットは何か、データの前処理はどうなっているかなど、一言も書かれていませんね。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

マックス！アリオリ・アルゴリズムなどのように、連想規則を使ってパターンを見つけることを試したことがありますか？

 
mytarmailS:

皮肉は気にしないでください ))

テキストメッセージでのシグナルは、相場でのパフォーマンスを比較しにくいので、もっとビジュアルな形でトレードを確認できるとうれしいです。取引結果をビジュアルで見られると嬉しいですね。 また、取引アルゴリズムを作成するためのアクション、チップは何か、ターゲットは何か、データはどのように前処理されているかなどについては、一言も書かれていません。

そう、視覚化が必要なのです。 信号が曲がっているのです。各ローソク足の下に、予測強度がゼロより上と下のバーを表示する、AOタイプのインジケータを作成するアイデアがあります。しかし、問題もあります。
1) M1 tfのみ、予測は時間枠に連動していないため。
2) インジケータは私のサーバからソケット経由で情報を要求する必要がある。なぜなら、クライアント上でtensorflowを実行するのは非現実的だからだ。
3) 現在、各ローソク足の全モデルの計算には12～13秒かかります、次回はもっと長くなります、ハードが足りなくなりそうです...。

第二の選択肢は - トレーディングビューでインジケータを作ることを試みるが、それは松がWebソケットをサポートしていることは確実ではありません。他の選択肢はなく、過去にさかのぼってチャートを描く......誰も信じないだろう。

アルゴリズムやその他については、学習用の入力データの選択ロジック以外の質問にはお答えできます。
 
Expert Advisorは、データを分析するために使用する分析ツールを理解するのに役立ちますが、状況の詳細な説明が必要です。
そう、視覚化が必要なのです。 信号が曲がっているのです。各ローソク足の下に、予測力がゼロの上下にあるバーを表示するAOタイプのインジケータを作るアイデアがあります。しかし、問題もあります。
1) M1 tfのみ、予測は時間枠に連動していないため。
2) インジケータは私のサーバからソケット経由で情報を要求する必要がある。なぜなら、クライアント上でtensorflowを実行するのは非現実的だからだ。
3) 現在、各ローソク足の全モデルの計算には12～13秒かかります、次回はもっと長くなります、ハードが足りなくなりそうです...。

第二の選択肢は - トレーディングビューでインジケータを作ることを試みるが、それは松がWebソケットをサポートしていることは確実ではありません。他の選択肢はなく、過去にさかのぼってチャートを描く......誰も信じないだろう。

アルゴリズムやその他については、学習用の入力データの選択ロジック以外の質問にはお答えできます。

まあここで何かを聞くのは難しいですね。すべてはデータの前処理から始まるわけで、その辺の話はしたくないでしょうから......。(

なるほど、なるほど。

1.通貨でアルゴリズムが動作するか

2.固定された長さのn本のローソクに対して予測を構築するのか、それともネットワークが自ら長さを決定するのか

3.信号処理に時間がかかる理由 ローソク足1本あたり12～13秒

4.なぜ案件を公募するのか？

5.予測には、関数（価格、指標）またはもっとトリッキーなものの形でデータを使用します。



最高のビジュアライゼーションはディール

 
mytarmailS:

うん...わかったよ ))

しかし、それでも偽のMSUAリグレッサーが生み出されていることは良いことだ

そして、森が偽のリグレッサーを出していないことがまずい。

同じデータでも、MSUAは "out of box "で処理でき、ブースティングはこれらのリグレッサーを手動で作成する必要があるからです ...どれを作ればいいのかわからない、全てはデータ次第

架空の機能を生成するための特別な別のライブラリがあり、それをリスティングに追加することができます。

mgua自体は普通の回帰を使った弱いアルゴリズムなので、箱から出してもドロボーが生まれます

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