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 1905

[Maxim Dmitrievsky]

Mihail Marchukajtes：

合格番号＋直接推定関数と双曲線関数の差（減るはず）＋一般的な一般性＋直近の最高一般性（純粋に自分のための技術的なでたらめさ）

マックス、君は本当に人を 怒らせているが、何よりも君自身を怒らせているんだ。市場では、自分自身を欺かないことが重要であることを忘れないでください......。

私はそうしている......それが私の仕事だ．

[Mihail Marchukajtes]

マキシム・ドミトリエフスキー：

これはクラスタ化されたデータなので......すでにすべてがうまくいっています。

vrothのパラメータがマイナスになるのは、オプティマイザのエラーか、クラス間のアンバランスが大きすぎるかのどちらかだと思うのですが......。

[Mihail Marchukajtes]

マキシム・ドミトリエフスキー：

というのは、まさにその通りです。

さて、マキシムですが、まず、0＝2クラスタをターゲットに、1〜2の間でクラスをレベル分けする必要がありました。

配列Mv0[q]には、番号/10で示された入力が正確に入力される必要があります。

1行目に順番に番号を振っていく形式のトレーニングファイルを添付しました。小さいものではない、きっとわかるはずだ。そして、スタジオで写真を待っている...。

[Maxim Dmitrievsky]

Mihail Marchukajtes：

さて、マキシムですが、まず、0＝2クラスタをターゲットに、1〜2の間でクラスをレベル分けする必要がありました。

配列Mv0[q]には、番号/10で示された入力が正確に入力される必要があります。

1行目に順番に番号を振っていく形式のトレーニングファイルを添付しました。小さいものではない、きっとわかるはずだ。そして、スタジオで写真を待っている...。

どのようなエラーが発生したか教えてください

では、もっと複雑なデータセットを送りますが、とてもシンプルです。

コードは必要ない、Reshetovと同じものをpythonで作っている。すぐにmqlのコードが出ます。

私は長い間、あなたのものを修正しなければならないでしょう、私はあまりにも怠惰です。

[a5l3e5x]

最大利益（mql4）の注文を見つける方法を教えてください。

ありがとうございました。

[Mihail Marchukajtes]

マキシム・ドミトリエフスキー：

どのようなエラーがあるのか教えてください。

もっと複雑なデータセットを後で送りますので、とても簡単です。

コードはいらないよ、リシェットと同じものをpythonで作ったんだ。すぐにmqlのコードが出ます。

私は長い間、あなたのものを修正しなければならないでしょう、私はあまりにも怠惰です。

上部のエラーはコメントアウトされています。このファイルから多項式関数そのものを引き出してください。シグモイドとシグナム関数を忘れないでください。シグナムはコミットで2つの多項式の束を作り、シグモイドは活性化関数です。

[Mihail Marchukajtes]

正直なところ、あなたのファイルを実行しているときは、スコアの計算に誤りがあるのではと思ったのですが、今、私のファイルをアップロードしてみると、すべてがうまくいきました。

2番目の数字は0に近づき、3番目の数字は100に近づき、4番目の数字は2番目の数字を最小にして3番目の数字を修正します。それが、効果のある本当の戦略というものです。マキシムさんの振った内容を見ていると、調べてみようという気になりますね。24個の未知なるベクトルがあり、その総数が550個であるような領域で、これだけの品質のモデルを得ることは不可能です。この写真には58個のベクターが入っていますが、お情けで87％（第3図）のレベルに到達することができました。要は、天と地ほどの差がある結果が出たときに、一考の余地があるということです。では、うまく学習しても、新しいデータでは全く動かなくなったらどうでしょう。新しいデータに取り組むことは大切ですが、こればかりは......。

[Maxim Dmitrievsky]

Mihail Marchukajtes:
一番上のエラーはコメントアウトされています。このファイルから多項式関数そのものを引っ張ってきて、シグモイド関数とシグナム関数を忘れないでください。シグナムはコミットで2つの多項式の結合を行い、シグモイドは活性化関数を行います。

ここで一つ。フィッシュは24枚ではなく、12枚しかありません。

エラーが発生する

>>>print(train_score, " ", tst_score)

1.0 0.5454545454545454

[Mihail Marchukajtes]

マキシム・ドミトリエフスキー：

その中のひとつをご紹介します。フィッシュは24枚ではなく、12枚しかありません。

エラーが発生する

>>> print(train_score, " ", tst_score)

1.0 0.5454545454545454

だから、もちろん全部が使われているわけではありません。各入力を追加すると、時間は2倍になります。私のクアッドコアは最大11入力を引き出しています。あなたのファイルを上から下まで最適化しました...。

[Maxim Dmitrievsky]

Mihail Marchukajtes：
ですから、当然、全部が全部使われているわけではありません。各入力を追加すると、時間は2倍になります。私のクアッドコアは最大11入力を引き出しています。あなたのファイルを上から下まで最適化しました...。

なるほど、オプティマイザーか・・・何書いてるんだか)