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 1698 1...169116921693169416951696169716981699170017011702170317041705...3399 新しいコメント Mihail Marchukajtes 2020.04.15 09:25 #16971 アレクセイ・ヴャジミキン それを表に出してください。 ドクは、遺伝学上の決定木を構築して予測因子を選択する別の方法を探していたのですが、彼が帰る前に一緒にテストしました。 まあ、その方が真面目なアプローチなんですけどね。Vtreatは、最適化における入力の最終的な選択のためのデータの前処理に過ぎません。それが私のやり方だ... R用のスクリプトを添付し、私のファイルも添付しています。生データをどれだけ減らせるか、楽しみながら実行してみてください。スクリプトでは、読み込むファイルのパスと、結果を書き込むパスを指定する必要があります。 ファイル: 111.zip 2961 kb Mihail Marchukajtes 2020.04.15 09:28 #16972 リーターグ・コノウ まあ...あなたの書き込みからMOの本質に迫り始めていたところ、こんな告白が・・・)) 酔っぱらいの視点でMOを理解し、世界初の酔っぱらいNSを作るかもしれないと思ったりもしますが)))。 経験値なんて売れればいいんだよ。MOで重要なのは、哲学を理解することです。ネットワークに何ができて、何ができないかという主要な問いに答えるためには、これらは非常に重要です。初心者の膨らんだ期待が失敗を招き、結果的にツール全体への失望につながることも少なくないのです。超自然的な何かを期待してはいけませんし、あまり失望することはないでしょう。しかし、アシスタントとしては、これ以上のツールはないでしょう。 Реter Konow 2020.04.15 09:39 #16973 ミハイル・マルキュカイツ 経験を失うことはない。MoDでは、哲学を理解することがメインとなります。ネットワークに何ができて、何ができないのかという本題に答えるためにも、非常に重要なことです。初心者の過大な期待が失敗を招き、その結果、ツール全体に失望してしまうことも少なくないのです。超自然的な何かを期待してはいけませんし、あまり失望することはないでしょう。しかし、アシスタントとしてこれ以上のツールはないでしょう。 だから、本題がはっきりしないのです。ネットワークに何ができて、何ができないのか。人間の脳にも神経ネットワークがあり、everything（あらゆること）ができるのです。人工NSは限られているが、何がどうなっているのかは不明。ニューロンの数？学習用サンプル？不完全なもの？不明確... Mihail Marchukajtes 2020.04.15 09:50 #16974 タグコノウ。 だから、本題が不明なのです。ネットワークに何ができて、何ができないのか。人間の脳にも神経ネットワークがあり、everything（あらゆること）ができるのです。人工NSは限られているが、何がどうなっているのかは不明。ニューロンの数？学習用サンプル？不完全なもの？不明確... まあ哲学の一例として。NSには処理能力があり、エンジニアの仕事は前処理などでNSの負荷を減らすことであり、何でもかんでも「これで解決します」と押し付けることではありません。いいえ、そうではありません。 mytarmailS 2020.04.15 09:51 #16975 レテグ・コノウ だから、本題が不明なのです。ネットワークに何ができて、何ができないのか。人間の脳にも神経ネットワークがあり、everything（あらゆること）ができるのです。人工のNSは限られているが、何がどう なっているかは不明である。ニューロンの数？学習用サンプル？不完全なもの？不明確... 先生による制限 !!!!!!!! Реter Konow 2020.04.15 09:55 #16976 mytarmailS: 先生から制限を受ける !!!! 教師は学習用NSの入力にデータを供給する。つまり、ある特定のNSは、ある厳密に特定のタスクを解決するために設計されているのです。NSの集合をつなげて、それぞれにある問題を解くように教えれば、脳のアナログができるのでは？つまり、多くの課題を解決する機械です。それとも、物足りないのでしょうか？ Mihail Marchukajtes 2020.04.15 09:59 #16977 タグコノウ。 教師は学習のためにNSの入力にデータを供給しているか？つまり、ある特定のNSは、厳密に特定のタスクを解決するために設計されているのです。たくさんのNSを組み合わせて、それぞれのNSに自分の問題を解決するように教えれば、脳のアナログができるのでは？それとも物足りない？ ツールに対する過大な期待があるのは明らかです。具体的な問題に対する「はい」「いいえ」の回答でも十分であり、不必要に複雑化することはないと信じています。 ただ、小さな、そして私を信じて、この利点の結果は巨大になることができますで見ることを学ぶ、あなたはこのツールで武装しているので、あなたの対戦相手はそうではありません...。 mytarmailS 2020.04.15 10:05 #16978 コノ試薬。 教師は学習用NSの入力にデータを供給する。つまり、ある特定のNSは、ある厳密に特定のタスクを解決するために設計されているのです。NSの集合を組み合わせ、それぞれのNSに課題を解決するように教えれば、脳のアナログができるのでは？つまり、多くの課題を解決する機械です。それとも、物足りないのでしょうか？ いや、足りない。 ニューラルネットワークなどのAMOは、あくまで「多次元最適化」であり、それだけなのです 問題解決ツールなんです！それだけです。 そして、問題は設定されなければならないのです そして、その問題は発明されなければならないのです しかも、そのタスクは他のタスクの中から選ばなければならないのです そして、そのタスクは関連性がある! ここまでは本人次第ですが...こういうのをクリエイティビティと言うそうです。 Реter Konow 2020.04.15 10:05 #16979 ミハイル・マルキュカイツ ツールに対する過大な期待があるのは明らかです。信じてください、特定のタスクに対して「はい」「いいえ」の回答でも十分であり、その不必要な複雑化は不要なのです。 価格パターンを認識するNSを作ることの何が問題なのか理解できないのですが？人間なら何の訓練もなしにできる。そして、彼らは教え、教え...。基本的なチャートのパターンを認識するシステムはどこにあるのでしょうか？なぜBuy Moreにないのですか？たくさんのアルゴリズムがありながら、そのようなネットワークがない...。顔、数字、道路標識、心拍、そして感情までも認識するネットワークがあるのです。価格パターンも？ mytarmailS 2020.04.15 10:12 #16980 タグコノウ。 価格パターンを認識するNSを作る ことの何が問題なのか理解できないのですが？ この人は、何の訓練も受けずにできるんです。そして、彼らは教え、教え...。 基本的なチャートのパターンを認識するシステムはどこにあるのでしょうか？なぜBuy Moreにないのですか？たくさんのアルゴリズムがありながら、そのようなネットワークがない...。 このようなネットワークを作るのは問題ありませんし、 人間と同じように、いやそれ以上にパターンを認識しますから......。 面白いのは、ネットワークは、これらのパターンを 一 度に認識する人と同じように、お金を稼がないということです )) !! ネットワークではなくパターンに問題があるのです。 そして、ネットワークを求める教師は、自分が何を求めているのか分かっていないのですが、分かっているつもりなのです。 1...169116921693169416951696169716981699170017011702170317041705...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 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
それを表に出してください。
ドクは、遺伝学上の決定木を構築して予測因子を選択する別の方法を探していたのですが、彼が帰る前に一緒にテストしました。
まあ、その方が真面目なアプローチなんですけどね。Vtreatは、最適化における入力の最終的な選択のためのデータの前処理に過ぎません。それが私のやり方だ...
R用のスクリプトを添付し、私のファイルも添付しています。生データをどれだけ減らせるか、楽しみながら実行してみてください。スクリプトでは、読み込むファイルのパスと、結果を書き込むパスを指定する必要があります。
まあ...あなたの書き込みからMOの本質に迫り始めていたところ、こんな告白が・・・))
経験を失うことはない。MoDでは、哲学を理解することがメインとなります。ネットワークに何ができて、何ができないのかという本題に答えるためにも、非常に重要なことです。初心者の過大な期待が失敗を招き、その結果、ツール全体に失望してしまうことも少なくないのです。超自然的な何かを期待してはいけませんし、あまり失望することはないでしょう。しかし、アシスタントとしてこれ以上のツールはないでしょう。
だから、本題が不明なのです。ネットワークに何ができて、何ができないのか。人間の脳にも神経ネットワークがあり、everything（あらゆること）ができるのです。人工NSは限られているが、何がどうなっているのかは不明。ニューロンの数？学習用サンプル？不完全なもの？不明確...
だから、本題が不明なのです。ネットワークに何ができて、何ができないのか。人間の脳にも神経ネットワークがあり、everything（あらゆること）ができるのです。人工のNSは限られているが、何がどう なっているかは不明である。ニューロンの数？学習用サンプル？不完全なもの？不明確...
先生による制限 !!!!!!!!
先生から制限を受ける !!!!
教師は学習のためにNSの入力にデータを供給しているか？つまり、ある特定のNSは、厳密に特定のタスクを解決するために設計されているのです。たくさんのNSを組み合わせて、それぞれのNSに自分の問題を解決するように教えれば、脳のアナログができるのでは？それとも物足りない？
ツールに対する過大な期待があるのは明らかです。具体的な問題に対する「はい」「いいえ」の回答でも十分であり、不必要に複雑化することはないと信じています。
ただ、小さな、そして私を信じて、この利点の結果は巨大になることができますで見ることを学ぶ、あなたはこのツールで武装しているので、あなたの対戦相手はそうではありません...。
教師は学習用NSの入力にデータを供給する。つまり、ある特定のNSは、ある厳密に特定のタスクを解決するために設計されているのです。NSの集合を組み合わせ、それぞれのNSに課題を解決するように教えれば、脳のアナログができるのでは？つまり、多くの課題を解決する機械です。それとも、物足りないのでしょうか？
いや、足りない。
ニューラルネットワークなどのAMOは、あくまで「多次元最適化」であり、それだけなのです
問題解決ツールなんです！それだけです。
そして、問題は設定されなければならないのです
そして、その問題は発明されなければならないのです
しかも、そのタスクは他のタスクの中から選ばなければならないのです
そして、そのタスクは関連性がある!
ここまでは本人次第ですが...こういうのをクリエイティビティと言うそうです。
ツールに対する過大な期待があるのは明らかです。信じてください、特定のタスクに対して「はい」「いいえ」の回答でも十分であり、その不必要な複雑化は不要なのです。
価格パターンを認識するNSを作る ことの何が問題なのか理解できないのですが？ この人は、何の訓練も受けずにできるんです。そして、彼らは教え、教え...。 基本的なチャートのパターンを認識するシステムはどこにあるのでしょうか？なぜBuy Moreにないのですか？たくさんのアルゴリズムがありながら、そのようなネットワークがない...。
このようなネットワークを作るのは問題ありませんし、 人間と同じように、いやそれ以上にパターンを認識しますから......。
面白いのは、ネットワークは、これらのパターンを 一 度に認識する人と同じように、お金を稼がないということです )) !!
ネットワークではなくパターンに問題があるのです。 そして、ネットワークを求める教師は、自分が何を求めているのか分かっていないのですが、分かっているつもりなのです。