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 1951 1...194419451946194719481949195019511952195319541955195619571958...3399 新しいコメント Forester 2020.08.02 09:11 #19501 マキシム・ドミトリエフスキー: 今日は苦渋の決断をしました。クラスタリングはdなのであきらめました :)季節パターンも、それを使うより手で抜いたほうがいい(新しいデータでの安定性という意味で)。アンサーバイズドはコントロールがほとんどできないので、自分で生きています。高速なデータ分割にのみ適している可能性がある私はumapを試してみるつもりです、それが何であるかを見るボットを生成するものです。 そして、山や海へ出かける。夏が終わる前に Maxim Dmitrievsky 2020.08.02 09:21 #19502 elibrarius: そして、山へ、海へ。夏が終わる前に 別のアプローチのアイデアがある)まだ海に行く気がしない、どこもかしこもコビトだらけだ Maxim Dmitrievsky 2020.08.02 09:42 #19503 ロールシャッハ: 1ニューロン、100入力のネットワークの場合。左側が全入力、中央が直近の10入力です。右側は10ニューロン100入力。左側が ma(100) 100 入力、右側が ma(50) 100 入力で交差するようにグリッドを重み付けする。 これはどのような情報なのでしょうか? mytarmailS 2020.08.02 09:57 #19504 マキシム・ドミトリエフスキー: 今日、苦渋の決断をしたんだ。) マキシム・ドミトリエフスキーumapを試しに使ってみる予定があるんだ。 ただ、アルゴリズムそのものではなく、次元削減に関する理論、次元削減とは何か、何のために行うのか、どのように正しく使い、何をすべきでないか、などについては必ず 学んでください。 そうでなければ、出力はゴミのようなものになります。 Maxim Dmitrievsky 2020.08.02 09:58 #19505 mytarmailS: Woohoo!!! なんて意外なんだろう)) 誰かが私に言ったのを覚えている d.) これ、何度でもみたい)))ただ、 アルゴリズムそのものではなく、次元削減とは何か、何のために行うのか、どのように正しく使うべきか、使ってはいけないのか、などなど、理論的な勉強はしておいてくださいね。そうでなければ、出力はゴミのようなものになります。 自分でやってみるまでは、とはよく言ったものだ...。 Rorschach 2020.08.02 10:00 #19506 マキシム・ドミトリエフスキー: これはどのような情報なのでしょうか? 上のグラフは、グリッドが過去1.2回の入力(つまり1.2回前の価格値)を使用していることを表しています。 下段のチャートでは、MAを計算するのに必要な数だけ価格を使用します。 上のネットは学習が不十分で、約60%の精度、下のネットは99%の精度を出す。 上は、前のバーの増分によって次のバーの方向を決定しようとしている(予測)。 下側のネットは、現在のバー上の価格と馬の交点の方向を決定し、(予測を行わずに)入力を増加させるだけです。 Maxim Dmitrievsky 2020.08.02 10:03 #19507 ロールシャッハ: 上のグラフは、グリッドが過去1.2回の入力(つまり1.2回前の価格値)を使用していることを表しています。下のチャートでは、MAを計算するのに必要な数だけ価格を使用し、ma(50)の場合、ネットが使用する入力の数はまさにこれです。上のネットは学習が不十分で、精度は約60%、下のネットは99%である。 а.を見るだけでいいのです。 Forester 2020.08.02 10:05 #19508 mytarmailS: ただし、アルゴリズムそのものではなく、次元削減に関する理論、次元削減とは何か、何のために行うのか、どのように正しく使うべきか、どのように使ってはいけないか、などについては必ず 勉強してください。 あまり役に立たないような気がするんですが。これが情報圧縮です。ゴミを圧縮すれば、圧縮ゴミになる。 2500に1つ良いゴミチップを加えても、アルゴリズムはそれにあまり気づかず、最終結果への影響は1/2500を超えないとしても、それほど大きくはないでしょう。たとえ1/100でも、グラフ上では気づかない。 ただ一つ期待したいのは、相関性の高い機能がある種、一つに統合されることです。 Maxim Dmitrievsky 2020.08.02 10:09 #19509 mt5用のマーケットトップで季節ごとに取引するボットを探す Pから始まる名前 そして、逆転の発想で考えてみてください。スムーズに動作しないが、テーマは動作する Rorschach 2020.08.02 10:09 #19510 マキシム・ドミトリエフスキー: а.シンプルに見ることができる はどこですか? 1...194419451946194719481949195019511952195319541955195619571958...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
今日は苦渋の決断をしました。クラスタリングはdなのであきらめました :)
季節パターンも、それを使うより手で抜いたほうがいい(新しいデータでの安定性という意味で)。
アンサーバイズドはコントロールがほとんどできないので、自分で生きています。高速なデータ分割にのみ適している可能性がある
私はumapを試してみるつもりです、それが何であるかを見る
ボットを生成するものです。
そして、山や海へ出かける。夏が終わる前に
そして、山へ、海へ。夏が終わる前に
別のアプローチのアイデアがある)まだ海に行く気がしない、どこもかしこもコビトだらけだ
1ニューロン、100入力のネットワークの場合。左側が全入力、中央が直近の10入力です。右側は10ニューロン100入力。
左側が ma(100) 100 入力、右側が ma(50) 100 入力で交差するようにグリッドを重み付けする。
これはどのような情報なのでしょうか?
今日、苦渋の決断をしたんだ。)
umapを試しに使ってみる予定があるんだ。
ただ、アルゴリズムそのものではなく、次元削減に関する理論、次元削減とは何か、何のために行うのか、どのように正しく使い、何をすべきでないか、などについては必ず 学んでください。
そうでなければ、出力はゴミのようなものになります。
Woohoo!!! なんて意外なんだろう)) 誰かが私に言ったのを覚えている d.) これ、何度でもみたい)))
ただ、 アルゴリズムそのものではなく、次元削減とは何か、何のために行うのか、どのように正しく使うべきか、使ってはいけないのか、などなど、理論的な勉強はしておいてくださいね。
そうでなければ、出力はゴミのようなものになります。
自分でやってみるまでは、とはよく言ったものだ...。
これはどのような情報なのでしょうか?
上のグラフは、グリッドが過去1.2回の入力(つまり1.2回前の価格値)を使用していることを表しています。
下段のチャートでは、MAを計算するのに必要な数だけ価格を使用します。
上のネットは学習が不十分で、約60%の精度、下のネットは99%の精度を出す。
上は、前のバーの増分によって次のバーの方向を決定しようとしている(予測)。
下側のネットは、現在のバー上の価格と馬の交点の方向を決定し、(予測を行わずに)入力を増加させるだけです。
上のグラフは、グリッドが過去1.2回の入力(つまり1.2回前の価格値)を使用していることを表しています。
下のチャートでは、MAを計算するのに必要な数だけ価格を使用し、ma(50)の場合、ネットが使用する入力の数はまさにこれです。
上のネットは学習が不十分で、精度は約60%、下のネットは99%である。
а.を見るだけでいいのです。
ただし、アルゴリズムそのものではなく、次元削減に関する理論、次元削減とは何か、何のために行うのか、どのように正しく使うべきか、どのように使ってはいけないか、などについては必ず 勉強してください。
あまり役に立たないような気がするんですが。これが情報圧縮です。ゴミを圧縮すれば、圧縮ゴミになる。
2500に1つ良いゴミチップを加えても、アルゴリズムはそれにあまり気づかず、最終結果への影響は1/2500を超えないとしても、それほど大きくはないでしょう。たとえ1/100でも、グラフ上では気づかない。
ただ一つ期待したいのは、相関性の高い機能がある種、一つに統合されることです。
mt5用のマーケットトップで季節ごとに取引するボットを探す
Pから始まる名前
そして、逆転の発想で考えてみてください。スムーズに動作しないが、テーマは動作する
а.シンプルに見ることができる