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 2033

[Александр Алексеевич]

Maxim Dmitrievsky:
端末でニューラルネットを書くという選択肢は全くない。そこで、ある機能が突然期待通りに動作しなくなることがあります。テスト済みのものを使用する。

まあ、規則的なグリッドは学ぶのに適しています）再帰を使用して、私は勾配を計算する方法を考えています。

[Rorschach]

Aleksey Vyazmikin：

木のクラスターがどんなものか写真で見せてくれ、まだ何の話かわからないんだ。

なぜ開けるのか？:)デバッグ用に似た構造のミニコピーを作っているだけです。

何度かリビルドしてみましたが、解凍後6GBは かかります。

曜日、月、時、分、...終了時も同様...、取引時間（分）、SL、TP、結果 +-1

[Maxim Dmitrievsky]

Alexander Alekseevich:
まあ、普通のグリッドでもいいんだけど）再帰を使って、勾配を計算する方法を考えているところです。

グリッド単体では良い結果が出にくいので、コンボリューションと重ねることが推奨されています。

[Renat Akhtyamov]

マキシム・ドミトリエフスキー：

ネットワークは自分で書きますか？

Pythonだけでなく、英語でも最小限の単語と最大のコードがあります。

https://datascience-enthusiast.com/DL/Building_a_Recurrent_Neural_Network-Step_by_Step_v1.html

これらは、フィルタ係数の束を持つ単純なデジタルフィルタ です。

Maxim Dmitrievsky:
端末でニューラルネットを書くという選択肢は全くない。そこでは、どんな機能でも突然、期待とは異なる動作をすることがあります。 使用可能でテスト済み

なんで

[Александр Алексеевич]

Renat Akhtyamov：

これらは、フィルタ係数の束を持つ普通のデジタルフィルタ です。

なんで

つまり、すべてを正しくカウントすることが重要なのです。

[Maxim Dmitrievsky]

Renat Akhtyamov：

これらは、フィルタ係数の束を持つ普通のデジタルフィルタ です。

なんで

だってハーフポーカージャップだもん。

[Farkhat Guzairov]

Alexander Alekseyevich:
私が言っているのはそういうことです）重要なのは、すべてを正しく計算することです。

従来のネットワークの経験があるので、興味本位でMQLやピュアC++のコードを使って学習を行ってみたはずですが、そうでない場合は試してみると一発で分かると思います。

[Aleksey Nikolayev]

Maxim Dmitrievsky:
だって、ハーフポーカージャップだもん。

ONNXでWinMLを追加するという約束があったのを覚えています)

[Ilnur Khasanov]

Maxim Dmitrievsky:
単体では良い結果が出にくいので、コンボリューションと積み重ねることをお勧めします。

これらは興味深い質問です。スタックとはどういう意味ですか？どのアーキテクチャ（アンサンブル、モデルツリー）が良いかを理解するには？どのような指標で、最終的な結果によって理解されるのか。例えば、同じlstmのcatbustの再帰を正しく組み合わせるにはどうしたらよいでしょうか？そして、その価値はあるのだろうか...。

[Mihail Marchukajtes]

最近、オプティマイザーをいじっているのですが、そのほとんどがメトリクスの分野です。と自画自賛するほど、散々な目に遭わされました。私は本当に魅力的で、いじりがいのある人間なので、これからもよろしくお願いします :-)