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 161 1...154155156157158159160161162163164165166167168...3399 新しいコメント Andrey Dik 2016.10.16 22:41 #1601 Dr.トレーダー自然界には「ニュートンの法則」なんてものは存在しないと言ったらどうだろう。しかも、計算を簡単にするために導き出された数式に過ぎない。また、「ニュートンの法則が働くか働かないか」という表現は、この公式を使ってあるプロセスを計算することができるか、逆に問題の複雑さや世界のカオス性から適用できないかを意味している。鉄の玉があるとする。質量がわかれば、どれくらいの速さで落ちるか、どれくらいの速さで地面に着くかなどが、かなり正確に判断できます。しかし、綿毛の場合は、様々な影響があるので、ニュートンの法則を適用しても、いつどこに綿毛が落ちてくるかは計算できません。海の底の風のない部屋に閉じこもっていても、どんな地震活動でも変化し、計算したところに綿毛が落ちてくることはない。このような複雑な実験でも、すでに日常性の枠を超えているのですが、それでも精度が足りません。毛羽立ちの挙動は、FXの取引記号の挙動になぞらえている。何千もの計算式でExpert Advisorを作ることができますが、そのすべてがこの過程で観察される現象を記述しているに過ぎません。そのため、どんなに正確な数式を作っても、それは理想的な条件下で、それまでに観測された現象のみを記述したものに過ぎません。しかし、現実には何か予想外のことが起こり、マーケットはすべての計算式に反して、すべてのストップを外してしまうのです。液体や気体の流れの力学的な計算をする仕事に携わっていました。この場合、物体の質量とその表面の面積の関係を考慮すると、物体の重力よりもはるかに大きな影響を与える空気の塊の動きを、観察者は考慮しなかったということである。しかし、これらはすべて、観察者が考慮しなかったニュートンの力と同じものです。お分かりになりますか？初歩的なことなんだけどさ。うまくいかないということは、何か未解決のものが残っているということです。観察者は別として、ほとんど誰のせいでもない。 さて、上記と市場を、おそらく精神的に類推してください。 Vizard_ 2016.10.16 22:44 #1602 Dr.Trader：例えば、鉄の玉があるとします。その質量が分かれば、どのくらいの速さで落ちるのか、どのくらいの速さで地面に着くのかなどが、かなり正確に判断できます。しかし、ダウンの場合は、それだけ膨大な数のインパクトがあるわけで......。 同じだ！ダウンにもバルーンにも))) Vizard_ 2016.10.16 22:44 #1603 アンドレイ・ディク 法則が働く、ふなっしーにも。しかし、「国内レベル」で物事を見ると、そういうことになる......。 一番面白いのは、ヴェトロフがそれについても言っていることです。"我々はコインのフリップにおける変数の一部を知らない... "とね。 Faは、既知の変数を一度に破棄し、祈りを示唆します))) Vizard_ 2016.10.16 22:46 #1604 サンサニッチ・フォメンコありがとうございます、読ませていただきました。著者は楽観的すぎると思う。 クリップは、どの地域に適用されるかについては、注意事項！を重ねるための事後的な分布を示唆するに過ぎない。 標準的な前処理済みデータ（fx）を使用する場合、この方法は有効であると考えられている と、より複雑な構造（レンガの数）になると、最も厳しい適合になります。 もちろん、すべてイミフですが...。 Dr. Trader 2016.10.16 23:01 #1605 アンドレイ・ディク物体の質量と表面積の比からすると、重力よりもはるかに大きな影響を与える気塊の動き。しかし、これらはすべて観測者が説明できていないニュートン的な力である。ニュートンの法則を応用して、ふわふわした物体の動きを決めるのは、国内レベルでは難しいという話です。最初は、楽勝だと嘲笑していましたね。今度は突然、空気の塊やニュートンの力をすべて考慮しなければならなくなった。データセンターを使って空気量を計算することが当たり前になるとは、どういう生活をしているのでしょうか。ロケットなどの宇宙船を作っているのでしょう。また、これはどのようなニュートン力なのでしょうか？アイザック・ニュートンが1秒に1回自転させるために使った力？(冗談です)ヴィザード_。 同じだ！毛羽立ちにもボールにも)))私はちょっと間抜けなんです、ええ )ある時期からかなり変わりましたね。でも、風船が落ちてくるだけで、それでおしまいです。そして、落下する弾丸の軌道はよりねじれるので、より長い距離を飛ぶことになり、落下している時間全体の効果の総和が違ってきます。まあ、外部からの影響がゼロの真空状態であれば話は別ですが。 Andrey Dik 2016.10.17 03:56 #1606 Dr.トレーダー1.国内レベルでは、ニュートンの法則を適用して塊の動きを決めるのは難しいという話です。 2.最初は、楽勝だと嘲笑していましたね。 3.今度は突然、空気の塊とすべてのニュートン力を考慮に入れなければならない。データセンターを使って気積を計算することが当たり前になっているのは、どんな家庭生活なのでしょうか。ロケットなどの宇宙船を作っているのでしょう。4 また、これはどのようなニュートン力なのでしょうか？アイザック・ニュートンが1秒に1回自転させるために使った力？(冗談です)1.未知数の話をしているのはあなたで、あなたが口を挟んでいるサンサンチは「国内レベルでは」法律はふつーに適用されないと言っていたんですよ。しかし、ダウンも他の身体と同じように物理法則に従うと断言します。2.ケーキのように簡単なものなのでしょうか？- それはあなたの妄想で、私はシンプルとも簡単とも言っていません。3) 身体に作用するすべての力を考慮しなければ、それ以上の運動の軌跡を決定することは不可能となる。そして、身体は物理法則の制御を超えるものだと考える人もいるかもしれない。もう一度簡単に言いますが、「何か」が誰かにとってうまくいかないということは、その人が「何か」に作用するすべての要素を考慮していないことを意味します。4）まずニュートンの3法則とその帰結に親しむ。その後、固体の運動学、そして希望により変形可能な固体の力学を徹底的に勉強することができます。読んだ内容を定着させるために、比重7.8g/cm3の金属球と比重0.00001g/cm3の同じ大きさの球を紙に描いてみてください。これらの物体に力のベクトルを模式的に適用し、力のベクトルをマークする。自由落下させたときに、なぜボールと綿毛の挙動が異なるのかが明らかになる。そうなると市場のプロセスを "家計レベルで "研究しようという気にはならなくなる。"馬鹿なことを言うな"（中略）レシェトフ、年は忘れました。 СанСаныч Фоменко 2016.10.17 07:56 #1607 システム分析では、第一種のエラーを宣言しています。"間違った問題には正しい方法を適用する"。私の例です。鉄球の落下にニュートンの法則を適用するのは、正しく定式化された問題に正しい方法を適用する例である。なぜなら、ニュートンの法則によってのみ導かれ、鉄球の落下に影響を与える他のすべての要素を無視 することができるからである。なぜなら、塊の場合、ニュートンの法則を無視することができ、塊の運動を決定する他の 力を考慮に 入れなければならないからである。FXでは、モデル中にノイズとなる予測変数が存在すると、そのモデルのオーバーフィッティングにつながるため、対象変数に関連する因子（予測変数）をノイズから選択する問題が極めて深刻である。モデル（トレーディングシステム）の再トレーニングが問題なのです。私の場合は、次のようなイメージです。十分に大量のオブザベーション（5000 - 10 000 bars）で，我々は，数百の予測変数の中からターゲット変数に関連する20-30 の予測変数を選択する．特定のターゲット変数に対して個別に選択されることになります。そして，このセットから100-300 barの小さなウィンドウで，たとえば，rfeによって予測変数を再選択する．ウィンドウが移動すると、予測変数のリストとその数が変化するのには驚きました。私の場合：初期リスト＝170の予測子。27の予測変数を選択し、rfeによって、ウィンドウの移動に伴って5から15の予測変数を得ることができます。この方法により、rfによる予測誤差を20%に近似させることができる。Adaはより良く見え、gbmはさらに良く見える。特に、学習用サンプルの誤差が、そのサンプル外の誤差とほぼ等しいことに注目したい。モデルは再トレーニングされません。これが、「正しい問題に正しい方法を適用する」というFXの姿なのです。また、「間違った予測変数の集合に正しいrf法を適用する」とは、どのようなことでしょうか？いきなり予測因子群を取り上げる。同時に、TAの経験を考慮することは非常に重要です - 彼らは、トレンド指標- 様々なダミーのような。このような予測変数のリストを学習セットに使用すると、rfは5%以内の誤差で簡単に学習できる。そして、このトレーニングセットの外にセットを持ち出すと、rfアルゴリズムが見つけた木は新しいコティルセグメントと全く関係がないことがすぐに明らかになります。このモデルは再トレーニング、つまりトレーニングセットの詳細を記憶してしまい、このセットの外では全く使えないのです。見慣れた写真ですね。 Yury Reshetov 2016.10.17 11:18 #1608 sibirqkリンク先では、ベイズ確率に基づいた興味深いアイデアを紹介しています。 ドミトリー・ヴェトロフ したがって、我々は2つの相反する傾向を持っています。一方では、他のすべての条件が同じであれば、できるだけ正確に予測したい学習サンプルがあり、他方では、見つかったパターンの複雑さ、予測アルゴリズムの複雑さがあり、それをより複雑に したくないのです。これらの要件は互いに矛盾しているので、何とか妥協点を見つける必要があるのですが、それを見つけるには、複雑さと正確さの両方を何らかの統一的な言葉で表現する必要があります。 https://postnauka.ru/video/55303残念ながら、Dimitri Vetrov氏は、モデルの学習能力と汎化能力を区別することができません。だから、彼には妥協がない。しかし、グラフを見ると（ここから 引用）、妥協点が簡単に見つかることがわかる。つまり、Vetorovの推論に従えば、トレードオフの学習能力はない（青い線が学習能力である。しかし、モデルの汎化性誤差の複雑さへの依存性を見ると、モデルの複雑さのM値（汎化性の極大値）でトレードオフになることがわかる。jPredictionはバージョン9以降、この妥協点を見つけ、すなわち、モデルをMの値まで複雑にし、Mで見つかったモデルを結果として出力するようになりました。 jPredictionにおけるモデルの複雑さとは、予測変数の数が徐々に増加することを意味します。jPredictionの場合、隠れ層のニューロン数は2^(2*n+1)で、nは予測変数の数です。したがって、予測変数の数が増えれば増えるほど、モデルの複雑さ（隠れ層のニューロン数）は増していく。このように、モデルを徐々に複雑化していくことで、jPredictionは遅かれ早かれMの値に到達し、その後さらにモデルの複雑化を進めると、さらに一般化度が低下する（一般化度の誤差が増加する）。このように、jPredictionは一石二鳥なのです。最も有意な予測因子が選択される一般化可能性が最大になるまで、モデルはより複雑になっていく。そして、D.ベトロフの声にもあるように問題はない。そして、ニュートンも関係ない。 Alexey Burnakov 2016.10.17 14:46 #1609 アンドレイ・ディク1)未知数の話をしているのはあなたで、あなたが主張しているサンサンチは「国内レベルでは」法律はダウンに適用されないと言っていました。しかし、ダウンも他の身体と同じように物理法則に従うと断言します。SSに嫌味ったらしく降ってくる荒らしコメントも嫌だった。このスレでお前の好きな趣味に付き合う必要はない。まるで、「恵まれないMQL機械学習エンジニア」が、他のツールを使って研究している仲間たちと、ここで運動会をしているような感じです。言い方を変えれば、CCは、ポップライターのふわふわ感だけをとっても、その極めてノイズの多い着陸軌道は、ニュートンの法則を導き出すのがずっと難しいと言っていました。これは......私も同感で、私たちが抱えている問題と呼応しています。極めてノイズの多い信号から、真の法則を見極めようとしているのです。 それ以外の考察は荒らしにしか聞こえないし。SSは、私たちに理解しやすいメタファーを与えてくれました。それだ！ Andrey Dik 2016.10.17 15:08 #1610 アレクセイ・ブルナコフSSに嫌味ったらしく降ってくる荒らしコメントも嫌だった。このスレで好き勝手なことするなよ。まるで、「貧乏なMQL機械学習エンジニア」が、他のツールで研究している仲間を目の敵にしているような感じです。言い方を変えれば、CCは、ポップライターのふわふわ感だけをとっても、その極めてノイズの多い着陸軌道は、ニュートンの法則を導き出すのがずっと難しいと言っていました。これは......私も同感で、私たちが抱えている問題と呼応しています。極めてノイズの多い信号から、真の法則を探り出そうとしているのです。それ以外の考察は荒らしにしか聞こえないし。SSは、私たちに理解しやすいメタファーを与えてくれました。そうなんだ！SSは、自分の無知にこだわり続けながら、非常に残念な例を挙げただけです。でも、私が「ボールと綿毛に働く力の図式を描いてみたら」と言っても、「そうですね、やりすぎましたね」と言うだけで、しつこく書いてくるのです。なぜなら、綿毛の 場合、ニュートンの法則を無視して、綿毛の動きを決定する他の力を考慮 する 必要が あるからです。他力本願とはどういう意味ですか？ボールとフワフワには、重力（重さ）の力と風の流れの力が体の半分の面積に分散して働くという同じ力が働きます。つまり、どちらの場合も2つの力しかないのです。風の流れは同じでも、重さが何千倍も違うんです。印加された力のベクトルの和を構成し、どうなるかを確認する。だから、SSには喩えが通用しない。しかし、空は青く、太陽は輝き、16番のバスは13時7分ちょうどに家の前を通り過ぎる......。では次に、このことわざの知恵、少なくとも実用的な価値は何なのか。SZY.私はおそらくあなたよりMOEの経験が浅く、私がMOEについて異端なことを言っても、あなたは通り過ぎて私の偏見を正してくれようとはしないでしょう（あなたは同じ熊手を踏むことに過剰な情熱を注ぐという、はなはだしいケースに無頓着な人情家であると信じています）。そして私も、「ニュートの力はふなっしーには効かない」というあからさまなブーメランはいただけない。 1...154155156157158159160161162163164165166167168...3399 新しいコメント 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
自然界には「ニュートンの法則」なんてものは存在しないと言ったらどうだろう。しかも、計算を簡単にするために導き出された数式に過ぎない。また、「ニュートンの法則が働くか働かないか」という表現は、この公式を使ってあるプロセスを計算することができるか、逆に問題の複雑さや世界のカオス性から適用できないかを意味している。
鉄の玉があるとする。質量がわかれば、どれくらいの速さで落ちるか、どれくらいの速さで地面に着くかなどが、かなり正確に判断できます。しかし、綿毛の場合は、様々な影響があるので、ニュートンの法則を適用しても、いつどこに綿毛が落ちてくるかは計算できません。海の底の風のない部屋に閉じこもっていても、どんな地震活動でも変化し、計算したところに綿毛が落ちてくることはない。このような複雑な実験でも、すでに日常性の枠を超えているのですが、それでも精度が足りません。
毛羽立ちの挙動は、FXの取引記号の挙動になぞらえている。何千もの計算式でExpert Advisorを作ることができますが、そのすべてがこの過程で観察される現象を記述しているに過ぎません。そのため、どんなに正確な数式を作っても、それは理想的な条件下で、それまでに観測された現象のみを記述したものに過ぎません。しかし、現実には何か予想外のことが起こり、マーケットはすべての計算式に反して、すべてのストップを外してしまうのです。
液体や気体の流れの力学的な計算をする仕事に携わっていました。この場合、物体の質量とその表面の面積の関係を考慮すると、物体の重力よりもはるかに大きな影響を与える空気の塊の動きを、観察者は考慮しなかったということである。しかし、これらはすべて、観察者が考慮しなかったニュートンの力と同じものです。
お分かりになりますか？初歩的なことなんだけどさ。うまくいかないということは、何か未解決のものが残っているということです。観察者は別として、ほとんど誰のせいでもない。
さて、上記と市場を、おそらく精神的に類推してください。法則が働く、ふなっしーにも。しかし、「国内レベル」で物事を見ると、そういうことになる......。
Faは、既知の変数を一度に破棄し、祈りを示唆します)))
ありがとうございます、読ませていただきました。
著者は楽観的すぎると思う。
標準的な前処理済みデータ（fx）を使用する場合、この方法は有効であると考えられている
と、より複雑な構造（レンガの数）になると、最も厳しい適合になります。
もちろん、すべてイミフですが...。
物体の質量と表面積の比からすると、重力よりもはるかに大きな影響を与える気塊の動き。しかし、これらはすべて観測者が説明できていないニュートン的な力である。
ニュートンの法則を応用して、ふわふわした物体の動きを決めるのは、国内レベルでは難しいという話です。最初は、楽勝だと嘲笑していましたね。今度は突然、空気の塊やニュートンの力をすべて考慮しなければならなくなった。データセンターを使って空気量を計算することが当たり前になるとは、どういう生活をしているのでしょうか。ロケットなどの宇宙船を作っているのでしょう。
また、これはどのようなニュートン力なのでしょうか？アイザック・ニュートンが1秒に1回自転させるために使った力？(冗談です)
同じだ！毛羽立ちにもボールにも)))
私はちょっと間抜けなんです、ええ )ある時期からかなり変わりましたね。でも、風船が落ちてくるだけで、それでおしまいです。そして、落下する弾丸の軌道はよりねじれるので、より長い距離を飛ぶことになり、落下している時間全体の効果の総和が違ってきます。まあ、外部からの影響がゼロの真空状態であれば話は別ですが。
1.国内レベルでは、ニュートンの法則を適用して塊の動きを決めるのは難しいという話です。
2.最初は、楽勝だと嘲笑していましたね。
3.今度は突然、空気の塊とすべてのニュートン力を考慮に入れなければならない。データセンターを使って気積を計算することが当たり前になっているのは、どんな家庭生活なのでしょうか。ロケットなどの宇宙船を作っているのでしょう。
4 また、これはどのようなニュートン力なのでしょうか？アイザック・ニュートンが1秒に1回自転させるために使った力？(冗談です)
1.未知数の話をしているのはあなたで、あなたが口を挟んでいるサンサンチは「国内レベルでは」法律はふつーに適用されないと言っていたんですよ。しかし、ダウンも他の身体と同じように物理法則に従うと断言します。
2.ケーキのように簡単なものなのでしょうか？- それはあなたの妄想で、私はシンプルとも簡単とも言っていません。
3) 身体に作用するすべての力を考慮しなければ、それ以上の運動の軌跡を決定することは不可能となる。そして、身体は物理法則の制御を超えるものだと考える人もいるかもしれない。もう一度簡単に言いますが、「何か」が誰かにとってうまくいかないということは、その人が「何か」に作用するすべての要素を考慮していないことを意味します。
4）まずニュートンの3法則とその帰結に親しむ。その後、固体の運動学、そして希望により変形可能な固体の力学を徹底的に勉強することができます。
読んだ内容を定着させるために、比重7.8g/cm3の金属球と比重0.00001g/cm3の同じ大きさの球を紙に描いてみてください。これらの物体に力のベクトルを模式的に適用し、力のベクトルをマークする。自由落下させたときに、なぜボールと綿毛の挙動が異なるのかが明らかになる。そうなると市場のプロセスを "家計レベルで "研究しようという気にはならなくなる。
"馬鹿なことを言うな"（中略）レシェトフ、年は忘れました。
システム分析では、第一種のエラーを宣言しています。
"間違った問題には正しい方法を適用する"。
私の例です。
鉄球の落下にニュートンの法則を適用するのは、正しく定式化された問題に正しい方法を適用する例である。なぜなら、ニュートンの法則によってのみ導かれ、鉄球の落下に影響を与える他のすべての要素を無視 することができるからである。
なぜなら、塊の場合、ニュートンの法則を無視することができ、塊の運動を決定する他の 力を考慮に 入れなければならないからである。
FXでは、モデル中にノイズとなる予測変数が存在すると、そのモデルのオーバーフィッティングにつながるため、対象変数に関連する因子（予測変数）をノイズから選択する問題が極めて深刻である。モデル（トレーディングシステム）の再トレーニングが問題なのです。
私の場合は、次のようなイメージです。
十分に大量のオブザベーション（5000 - 10 000 bars）で，我々は，数百の予測変数の中からターゲット変数に関連する20-30 の予測変数を選択する．特定のターゲット変数に対して個別に選択されることになります。
そして，このセットから100-300 barの小さなウィンドウで，たとえば，rfeによって予測変数を再選択する．ウィンドウが移動すると、予測変数のリストとその数が変化するのには驚きました。私の場合：初期リスト＝170の予測子。27の予測変数を選択し、rfeによって、ウィンドウの移動に伴って5から15の予測変数を得ることができます。
この方法により、rfによる予測誤差を20%に近似させることができる。Adaはより良く見え、gbmはさらに良く見える。特に、学習用サンプルの誤差が、そのサンプル外の誤差とほぼ等しいことに注目したい。モデルは再トレーニングされません。
これが、「正しい問題に正しい方法を適用する」というFXの姿なのです。
また、「間違った予測変数の集合に正しいrf法を適用する」とは、どのようなことでしょうか？
いきなり予測因子群を取り上げる。同時に、TAの経験を考慮することは非常に重要です - 彼らは、トレンド指標- 様々なダミーのような。
このような予測変数のリストを学習セットに使用すると、rfは5%以内の誤差で簡単に学習できる。
そして、このトレーニングセットの外にセットを持ち出すと、rfアルゴリズムが見つけた木は新しいコティルセグメントと全く関係がないことがすぐに明らかになります。このモデルは再トレーニング、つまりトレーニングセットの詳細を記憶してしまい、このセットの外では全く使えないのです。見慣れた写真ですね。
リンク先では、ベイズ確率に基づいた興味深いアイデアを紹介しています。
したがって、我々は2つの相反する傾向を持っています。一方では、他のすべての条件が同じであれば、できるだけ正確に予測したい学習サンプルがあり、他方では、見つかったパターンの複雑さ、予測アルゴリズムの複雑さがあり、それをより複雑に したくないのです。これらの要件は互いに矛盾しているので、何とか妥協点を見つける必要があるのですが、それを見つけるには、複雑さと正確さの両方を何らかの統一的な言葉で表現する必要があります。
https://postnauka.ru/video/55303
残念ながら、Dimitri Vetrov氏は、モデルの学習能力と汎化能力を区別することができません。だから、彼には妥協がない。しかし、グラフを見ると（ここから 引用）、妥協点が簡単に見つかることがわかる。
つまり、Vetorovの推論に従えば、トレードオフの学習能力はない（青い線が学習能力である。しかし、モデルの汎化性誤差の複雑さへの依存性を見ると、モデルの複雑さのM値（汎化性の極大値）でトレードオフになることがわかる。
jPredictionはバージョン9以降、この妥協点を見つけ、すなわち、モデルをMの値まで複雑にし、Mで見つかったモデルを結果として出力するようになりました。
jPredictionにおけるモデルの複雑さとは、予測変数の数が徐々に増加することを意味します。jPredictionの場合、隠れ層のニューロン数は2^(2*n+1)で、nは予測変数の数です。したがって、予測変数の数が増えれば増えるほど、モデルの複雑さ（隠れ層のニューロン数）は増していく。このように、モデルを徐々に複雑化していくことで、jPredictionは遅かれ早かれMの値に到達し、その後さらにモデルの複雑化を進めると、さらに一般化度が低下する（一般化度の誤差が増加する）。
このように、jPredictionは一石二鳥なのです。
そして、D.ベトロフの声にもあるように問題はない。そして、ニュートンも関係ない。
1)未知数の話をしているのはあなたで、あなたが主張しているサンサンチは「国内レベルでは」法律はダウンに適用されないと言っていました。しかし、ダウンも他の身体と同じように物理法則に従うと断言します。
SSに嫌味ったらしく降ってくる荒らしコメントも嫌だった。このスレでお前の好きな趣味に付き合う必要はない。まるで、「恵まれないMQL機械学習エンジニア」が、他のツールを使って研究している仲間たちと、ここで運動会をしているような感じです。
言い方を変えれば、CCは、ポップライターのふわふわ感だけをとっても、その極めてノイズの多い着陸軌道は、ニュートンの法則を導き出すのがずっと難しいと言っていました。これは......私も同感で、私たちが抱えている問題と呼応しています。極めてノイズの多い信号から、真の法則を見極めようとしているのです。
それ以外の考察は荒らしにしか聞こえないし。SSは、私たちに理解しやすいメタファーを与えてくれました。それだ！
SSに嫌味ったらしく降ってくる荒らしコメントも嫌だった。このスレで好き勝手なことするなよ。まるで、「貧乏なMQL機械学習エンジニア」が、他のツールで研究している仲間を目の敵にしているような感じです。
言い方を変えれば、CCは、ポップライターのふわふわ感だけをとっても、その極めてノイズの多い着陸軌道は、ニュートンの法則を導き出すのがずっと難しいと言っていました。これは......私も同感で、私たちが抱えている問題と呼応しています。極めてノイズの多い信号から、真の法則を探り出そうとしているのです。
それ以外の考察は荒らしにしか聞こえないし。SSは、私たちに理解しやすいメタファーを与えてくれました。そうなんだ！
SSは、自分の無知にこだわり続けながら、非常に残念な例を挙げただけです。でも、私が「ボールと綿毛に働く力の図式を描いてみたら」と言っても、「そうですね、やりすぎましたね」と言うだけで、しつこく書いてくるのです。
なぜなら、綿毛の 場合、ニュートンの法則を無視して、綿毛の動きを決定する他の力を考慮 する 必要が あるからです。
他力本願とはどういう意味ですか？ボールとフワフワには、重力（重さ）の力と風の流れの力が体の半分の面積に分散して働くという同じ力が働きます。つまり、どちらの場合も2つの力しかないのです。風の流れは同じでも、重さが何千倍も違うんです。印加された力のベクトルの和を構成し、どうなるかを確認する。
だから、SSには喩えが通用しない。
しかし、空は青く、太陽は輝き、16番のバスは13時7分ちょうどに家の前を通り過ぎる......。では次に、このことわざの知恵、少なくとも実用的な価値は何なのか。
SZY.私はおそらくあなたよりMOEの経験が浅く、私がMOEについて異端なことを言っても、あなたは通り過ぎて私の偏見を正してくれようとはしないでしょう（あなたは同じ熊手を踏むことに過剰な情熱を注ぐという、はなはだしいケースに無頓着な人情家であると信じています）。そして私も、「ニュートの力はふなっしーには効かない」というあからさまなブーメランはいただけない。