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 1962

[Maxim Dmitrievsky]

Ivan_Invanov:
デモをお使いになりましたか？

テスターで

mt4 の例もあります。

https://github.com/darden1/tradingrrl

[Ivan_Invanov]

マキシム・ドミトリエフスキー：

テスターで

を試したところ、mt4用の例がありました。

https://github.com/darden1/tradingrrl

テスターは信頼できる情報を与えてくれない。まあ、ニューラルネットワークのないEAの話ですが、この点ではあまり違いはないと思います。ストラテジーごとに、また一つのストラテジーでもパラメータが異なるとテストとの相関が異なるので、おおよその推定もできないのだと思います。

[Maxim Dmitrievsky]

Ivan_Invanov：

テスターが信頼できる情報を提供しない。まあ、ニューラルネットワークのないEAの話ですが、この点ではあまり違いはないと思います。各戦略、あるいは1つの戦略でもパラメータが異なるとテスターとの相関が異なるため、おおよその推定もできないのです。

テスターは信頼性の高い情報を提供します

[Ivan_Invanov]

マキシム・ドミトリエフスキー：

テスターは信頼できる情報を提供します。

では、デモで確認してみましょう。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

彼に手紙を書いて、コードを送ってもらうべきかな？)

自分も2回ほど読みましたが、未だに仕組みやメモリが3倍になること、超精密層の特性を打ち消すことなどが理解できていません...。とにかく、記事の内容はイマイチですが、製品自体は良いので、筆者は少し解説が欲しいところです...。だから、もしわかったら、せめて仕組みくらいは書いてほしい...。

私は別の神話を論破するのは億劫だ）誰かが何かを捻じ曲げて、再教育はできないと声高に発表したのだ。えーと...

[mytarmailS]

マキシム・ドミトリエフスキー：

というのも、誰かが何かを捻じ曲げて、「再教育はない」と声高に言ったからです。えーと...

まあ、この記事を読むと、この人はアルゴリズムを理解していることがわかりますね。

試してみるべきだ、実験こそ真実の基準

[Rorschach]

mytarmailS:

クールパイソンバイブル

https://docs.google.com/document/d/1hoU2HbnEyBYXbxA7dya8zrsJzzSvd-Plv8osaB63YvQ/edit#

期待できると思います。

https://github.com/huseinzol05/Stock-Prediction-Models

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

いや、まあ、この記事を読むと、この人はアルゴリズムを知っているんだなあということがわかります。

物は試し、実験は真理の基。

仕組みは簡単です。特徴量のベクトルを与えると、ONO は 0;1 の範囲でランダムなシグナルを出力します。例えば、0.5以上なら買い、以下なら売りと判断しています。先行ディールが赤の場合は、別記事でグリッドにペナルティを与え、プラスの場合は、それを奨励することにしています。すべてのイテレーションはこうでなければならない。その結果、取引中にウェイトを調整することになる。なぜ彼女はすぐに+の位置でチャート上で取引されているのか、ナンセンスです）彼女は最初、間抜けなので。おそらく、最初にしつけをして、同じ場所で再度しつけをしたのでしょう。

[mytarmailS]

ロールシャッハ：
https://github.com/huseinzol05/Stock-Prediction-Models

写真の出来栄えには感心しないが・・・。

マキシム・ドミトリエフスキー：

その仕組みは簡単です。

そんなに簡単なら、なぜネットワークは2種類も3種類もあるのでしょうか？

なぜ、古典的なRLはうまくいかないと言うのでしょうか？

メモリは何のためにあるのですか？

RLでは完全なオタクですが、そう単純ではないような気がします。

[Maxim Dmitrievsky]

複数のD-ニューロン（グリッドタイプ）

エラー、% = 45.10948905109489

グッドバイ）

グリッドの作者に、カットと私の憤りをメールした。