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 1649

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レグ・コノウ

アリストテレスやプラトンやヘーゲルを「読め」というのは、とんでもない話だ。読む」のではなく、「研究する」のです。因みに、アリストテレスはヘーゲルより2千年も前に生きています。彼は弁証法的な概念を確立していなかったし、できなかったのだ。

プラトンは友人だが、真実はもっと大切だ。

 
エフゲニー・デューカ

1時間のトレーニング。バックテストでは、15分足よりも良い結果が得られています。もう少し履歴が残れば、実際にどうなるか見てみたいと思います。これから夜の絵があるんです。

こちらはM2のBTCUSD。2分ごとにネットワークポーリング。各ポイントとも60分の予報だが、非常に暫定的なものである。ネットワークは、「1時間後に何が起こるか」と問われるだけで、価格変動の予想される大きさを答えてくれるのです。上の線が下降線、下の線が上昇線で、線の太さが信頼度です。後ほど、このような予測をしている専門家へのリンクをご紹介します。

ある適切な間隔で、少なくともトレーニングの3分の1、つまり100k分、シリーズとシグナルを与えていただき、その予測結果を見ます。でも、機械によってはカッコよく見えるかもしれない小さなパーツをくれるんですね。

 
Wizard2018

言わないんですね。相場というのは、「何を見るか」を理解することがメインで、あとは「テクニックの問題」なのです。

素敵な言葉ですが、ここでは豚の目を叩いているようなもので、ほとんどがCNNやLSTMのようなトラッシュトーキング、ファンシーなアルゴリズムなのです。

 
ケシャ・ルートフ

ある適切な間隔、少なくとも今までの3分の1、つまり100k分、シリーズとシグナルを与えていただき、その予測結果を見ます。使い方がよくわからないが、こんなに長いのは初めてだ。

どのように与えるのか？専門的に言えば、すでに約10K分、つまり10K個の個別予測のストーリーが蓄積されているのです。もっとないんです。
グラフではなく、絶対値 で必要であれば、ログファイルをお送りします。
 
NS（または他の方法）を使って、「明日は今日と同じようになる」よりも一歩進んだ価格（またはウェービング）値の予測（つまり、増分率よりも良い）を得ることは現実的でしょうか。
 
ケシャ・ルートフ

しかし、ここでは、豚より先にビーズがあるようなもので、ほとんどがアマチュアで、CNNやLSTMのような派手なアルゴリズムを使って、ゴミを拾っている。

そして、JPrediction_v15.0を一般に普及させる人もいます。今、どんな人たちがいるのか。そうだろ？
 
ミハイル・マルキュカイツ
そして、人によっては、JPrediction_v15.0がとても上手です。今、どんな人たちがいるのか。そうだろ？

立てる

 
ヴィザード_。

ポスト

だから、そこに出したんです。ここには、私を批判したり、小文字で呼んだりする人がいますが、私は最高の技術を提供しますよ。うん!!!!

言っておくが、私はBROWN-Robinson-Reshetのクラスには全く手をつけていない。しかし、私はSippleSelexionクラスで多くのことを試みたが、それはまさに受信モデルの選択に責任がある。そして、私が行ったこれらの工夫は、トレーニング期間を大幅に短縮し（モデルのコストを下げ）、もちろん得られたモデルもより適切なものになりました。最新のうちは。

しかも、入手したモデルのクオリティは高くはない。偶然だと思うんだけど...。それ以上はない。

 
ハハハ、見てくださいよ、これが最先端技術です。全く聞いたことのない人がいるのでしょうか？退屈が爆発しそうです :-)
 
ミハイル・マルキュカイツ

だから、そこに出したんです。ここには、私を批判したり、小文字で呼んだりする人がいますが、私は最高の技術を提供しますよ。うん!!!!


売ってくれるんですか？

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