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 1833 1...182618271828182918301831183218331834183518361837183818391840...3399 新しいコメント Forester 2020.06.18 11:10 #18321 マキシム・ドミトリエフスキー： ツイートで相場を予想するプロって まあ何かあるんだろう、引用元からと同じSBくらい) mytarmailS 2020.06.18 11:14 #18322 Valeriy Yastremskiy： 相手が許容範囲内であれば、いつでも話すことは可能です)))何かを作る場合、目標を設定し、それを理解するところからすべてが始まります。 事象を見つけては連鎖を繰り返し、不完全なイメージで予測を立てるアルゴリズム、何かが間違っているのでは？ それとも他の何か？ 問題設定は議論から始まる))) すでに2回ほど絵を描いて、一通り説明したつもりですが、説明が非常に下手で、確かにその知識はないです。 Valeriy Yastremskiy 2020.06.18 11:16 #18323 mytarmailS: 私は別の方法を入れてみましょう、あなたに明確でないものを書く、私はすでに2回絵を描いた、私はすべてを説明したと思うが、私はひどく説明し、私は間違いなくそれを持っていない。 事象を発見し、その連鎖を再現し、不完全な画像から予測を立てるというアルゴリズムです。 これは写真から理解したことですが、正しいのでしょうか、そうでないのでしょうか？ Maxim Dmitrievsky 2020.06.18 11:16 #18324 ほら、昨日もやったし、たまにはいいんじゃない？ Valeriy Yastremskiy 2020.06.18 11:19 #18325 マキシム・ドミトリエフスキー： 彼らは、ツイートを読んで市場を予測したいのです。 FAはMOを経由する可能性が高いが、まずはそこにロジックが必要で、ソーシャルネットワークやマーケットプレイスとの相関を見いだせるかもしれない。 また、Mプレーから間接的に販売スケジュールを株価に ねじ込むことも可能である。 mytarmailS 2020.06.18 11:25 #18326 Valeriy Yastremskiy： 事象を発見し、その連鎖を繰り返し、不完全な画像をもとに予測を行うというアルゴリズムです。写真から理解したことですが、これは正しいのでしょうか、そうでないのでしょうか？ 例えば価格を10のクラスターにクラスタリングするとか...。 クラスターとは何かというと、何らかのパターンが繰り返されること、つまり "パターン "である。 クラスターは1日あたりの数字が決まっています。1から10まで随時 クラスタとしての価格は次のようになります。 1113333555433377779991010103333222288888 1593の ような組み合わせをランダムに選びます。 値で探す 1113333555433377779991010103333222288888 これが結果的なパターンになります このパターンを持つすべての状況を収集し、収益性の統計を見る。 クラスタが何百もある場合、任意のデータで構築することができ、クラスタは、例えば、ログルールに置き換えることができ、これはより明確になります。 Maxim Dmitrievsky 2020.06.18 11:40 #18327 mytarmailS: 例：価格を10クラスタに分類する...クラスターとは何か--それは繰り返されるパターン、つまり「パターン」である。クラスターは1日あたりの数字が決まっています。1から10まで随時クラスタとしての価格は次のようになります。11133335554333777799910101033332222888881593の ような組み合わせをランダムに選びます。値で探す1113333555433377779991010103333222288888これが結果的なパターンになりますこのパターンを持つすべての状況を収集し、収益性の統計を見る。クラスタは何百もあり、どのようなデータでも構築可能で、クラスタは例えばログルールで置き換えることができ、より明確になります。 何のデータで？ 数字で説明しないで、クラスターだけでいい。 どのようなデータで？インクリメントが苦手です。 mytarmailS 2020.06.18 11:50 #18328 マキシム・ドミトリエフスキー： どんなデータを使えばいいんだ？ こんなくだらないことはやめて、クラスターでいいんだ。インクリメントではうまくいきません。 グラデーションは価格に対してできる最も愚かなことであり、その後AMOはデータに単純な線形トレンドさえも見いだすことができない。 待ってください、描きますよ。 まず、多くのプロトタイプが必要です（データの準備）。 データに対してスライディングウインドウで移動し、スライディングウインドウ内には常に直近の価格 直近の価格から100pips以上離れた価格は直近の価格にほとんど影響を与えないため、すべての価格は必要ありません。 そのため、不要なデータはすべてカットし、価格もグリーンレンジのみを残しています では last price - in price で、前回価格に対する相対的な価格で 再正規化しました。 に分かれ、クラスタになる そこで、異なるデータに対して、価格に同じクラスタが見られるようにモデルを学習させ、学習後はパターンを探し始めるのです。 Maxim Dmitrievsky 2020.06.18 12:05 #18329 mytarmailS: AMOはデータから単純な線形トレンドさえも見出せないのです。絵を描かせてください。まず、多くのプロトタイプ（データ準備）が必要です。データに対してスライディングウインドウで移動し、 スライディングウインドウ内には常に直近の価格 インジニアス )) すべて分割して見ているが、エラーが大きすぎる。 Maxim Dmitrievsky 2020.06.18 12:06 #18330 mytarmailS: 最後の価格の100pを超える価格はほとんど影響しないので、すべての価格は必要ありません。そこで、過剰なものはカットし、グリーンレンジの価格のみを残すことにしましたではそして、前回の価格 から相対的に 価格を変更しました。であり、強いトレンドがあれば、その範囲内の価格はほとんどないことになります。 と、常に異なる数の機能が存在します 1...182618271828182918301831183218331834183518361837183818391840...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
ツイートで相場を予想するプロって
相手が許容範囲内であれば、いつでも話すことは可能です)))何かを作る場合、目標を設定し、それを理解するところからすべてが始まります。
事象を見つけては連鎖を繰り返し、不完全なイメージで予測を立てるアルゴリズム、何かが間違っているのでは？
それとも他の何か？
すでに2回ほど絵を描いて、一通り説明したつもりですが、説明が非常に下手で、確かにその知識はないです。
私は別の方法を入れてみましょう、あなたに明確でないものを書く、私はすでに2回絵を描いた、私はすべてを説明したと思うが、私はひどく説明し、私は間違いなくそれを持っていない。
事象を発見し、その連鎖を再現し、不完全な画像から予測を立てるというアルゴリズムです。
これは写真から理解したことですが、正しいのでしょうか、そうでないのでしょうか？
ほら、昨日もやったし、たまにはいいんじゃない？
彼らは、ツイートを読んで市場を予測したいのです。
FAはMOを経由する可能性が高いが、まずはそこにロジックが必要で、ソーシャルネットワークやマーケットプレイスとの相関を見いだせるかもしれない。
また、Mプレーから間接的に販売スケジュールを株価に ねじ込むことも可能である。
事象を発見し、その連鎖を繰り返し、不完全な画像をもとに予測を行うというアルゴリズムです。
写真から理解したことですが、これは正しいのでしょうか、そうでないのでしょうか？
例えば価格を10のクラスターにクラスタリングするとか...。
クラスターとは何かというと、何らかのパターンが繰り返されること、つまり "パターン "である。
クラスターは1日あたりの数字が決まっています。1から10まで随時
クラスタとしての価格は次のようになります。
1113333555433377779991010103333222288888
1593の ような組み合わせをランダムに選びます。
値で探す
1113333555433377779991010103333222288888
これが結果的なパターンになります
このパターンを持つすべての状況を収集し、収益性の統計を見る。
クラスタが何百もある場合、任意のデータで構築することができ、クラスタは、例えば、ログルールに置き換えることができ、これはより明確になります。
例：価格を10クラスタに分類する...
クラスターとは何か--それは繰り返されるパターン、つまり「パターン」である。
クラスターは1日あたりの数字が決まっています。1から10まで随時
クラスタとしての価格は次のようになります。
1113333555433377779991010103333222288888
1593の ような組み合わせをランダムに選びます。
値で探す
1113333555433377779991010103333222288888
これが結果的なパターンになります
このパターンを持つすべての状況を収集し、収益性の統計を見る。
クラスタは何百もあり、どのようなデータでも構築可能で、クラスタは例えばログルールで置き換えることができ、より明確になります。
何のデータで？ 数字で説明しないで、クラスターだけでいい。
どのようなデータで？インクリメントが苦手です。
どんなデータを使えばいいんだ？ こんなくだらないことはやめて、クラスターでいいんだ。
インクリメントではうまくいきません。
グラデーションは価格に対してできる最も愚かなことであり、その後AMOはデータに単純な線形トレンドさえも見いだすことができない。
待ってください、描きますよ。
まず、多くのプロトタイプが必要です（データの準備）。
データに対してスライディングウインドウで移動し、スライディングウインドウ内には常に直近の価格
直近の価格から100pips以上離れた価格は直近の価格にほとんど影響を与えないため、すべての価格は必要ありません。
そのため、不要なデータはすべてカットし、価格もグリーンレンジのみを残しています
では
で、前回価格に対する相対的な価格で 再正規化しました。
に分かれ、クラスタになる
そこで、異なるデータに対して、価格に同じクラスタが見られるようにモデルを学習させ、学習後はパターンを探し始めるのです。
AMOはデータから単純な線形トレンドさえも見出せないのです。
絵を描かせてください。
まず、多くのプロトタイプ（データ準備）が必要です。
データに対してスライディングウインドウで移動し、 スライディングウインドウ内には常に直近の価格
インジニアス ))
すべて分割して見ているが、エラーが大きすぎる。
最後の価格の100pを超える価格はほとんど影響しないので、すべての価格は必要ありません。
そこで、過剰なものはカットし、グリーンレンジの価格のみを残すことにしました
では
そして、前回の価格 から相対的に 価格を変更しました。
であり、強いトレンドがあれば、その範囲内の価格はほとんどないことになります。
と、常に異なる数の機能が存在します