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 2075 1...206820692070207120722073207420752076207720782079208020812082...3399 新しいコメント mytarmailS 2020.11.04 08:24 #20741 elibrarius: 多くの人が試したことがある。私も含めて。単純なMAもできるし、複雑なバンドパスフィルターもできる。 バーNS/フォレストから構築できるものは、簡単に複製することができる 簡単というのはどういう意味ですか？ なかなかできないんですよ。 爪だけで作ったピリオド14のCCIを再構築してみたところ 20サイズの四角いウィンドウにクロウズ・リターンが表示されました。 だからリターンは最悪)) しかし、オリジナル（リターニーではない）の各観測値を0-1エッジに正規化すると、見栄えが良くなります Aleksey Vyazmikin 2020.11.04 08:33 #20742 エリブラリウス鉄棒で作れるものは、NS/フォレストが簡単に再現できるのです。 私が間違っているかもしれませんが、論理的に考えると、木は計算ができないので、数字から新しいオブジェクトを作ることはできませんが、ネットワークは数列を変換して、そこから学習する新しい特徴を作ることができます。 mytarmailS 2020.11.04 08:36 #20743 Aleksey Vyazmikin： 私の勘違いかもしれませんが、論理的に考えると、木は計算ができない、つまり数字から新しい対象を作ることができませんが、ネットワークは数列を変換して新しい機能を作って学習することができるのです。 そうですね、簡単に言うと、ネットワークは自分の中で補間することができる （（良い意味でも悪い意味 でも）発明することができる）のです。 と木はうまく調整するしかない mytarmailS 2020.11.04 08:47 #20744 mytarmailS: この作業はあまり意味がないのですが、結果的にデータの処理・正規化がどの程度できているか、一般的にその品質を判断することができますし、グリッドがうまくいかないのは、それが間抜けだからではなく、データをうまく表現できていない、あるいはその逆もあるということが分かって悪くないと思います。 簡単な実験ですが、理解が深まりますね )) Forester 2020.11.04 08:50 #20745 Aleksey Vyazmikin： 私が間違っているかもしれませんが、論理的に考えると、木は計算ができない、つまり数字から新しい物体を作ることができませんが、ネットワークは数列を変換して、学習のための新しい機能を作ることができるのです。 計算ができないので、非常に高速にアクセスできるデータベースのようなもので、記憶するだけです。 SSIやその他の指標は、このような入力の組み合わせで、このような値だったということを記憶しているのでしょう。もしそのような組み合わせがなければ、木は最も近い組み合わせを見つけ、その結果CCIは小さな誤差を持つことになる。森があれば、いくつかの組み合わせが平均化され、おそらく1本の木よりも精度が高くなるはずです。 ニューラルネットワークベースデータベースという表現を見たことがあります。ニューラルネットワークも記憶するだけだと思います。 Forester 2020.11.04 08:53 #20746 mytarmailS: 簡単とはどういう意味ですか？ 数字や 詳細を教えてください。私は簡単ではないツメだけで作ったピリオド14のCCIを復元してみたところ20サイズの四角いウィンドウにクロウズ・リターンが表示されました。だからリターンは最悪))しかし、オリジナル（リターニーではない）を0-1エッジの各観測に正規化すると、もう見違えるように良くなる 数字でも、詳細でも、私はできません。2年ほど前、Vladimir Perervenkoの論文にあるバンドパスフィルタを使って、Darchニューラルネットワークでやってみました。 Maxim Dmitrievsky 2020.11.04 08:54 #20747 ジルコンミサイルのようなものです。 いろいろなクラシファイアを見て、いつか運が向いてくるかもしれません。 mytarmailS 2020.11.04 08:57 #20748 マキシム・ドミトリエフスキー： ジルコンミサイルのようなものです。いろいろな分類法を試してみる必要がある。 は、何でもランダムにウォークスルーを書いて、そこから学び、学びたいこと＋遺伝子を選択して検索を短縮し、数ヶ月間パソコンから離れる...というのが良いと思います。 Forester 2020.11.04 08:59 #20749 マキシム・ドミトリエフスキー： ジルコンミサイルのようなものです。いろいろな分類器を試してみる必要がある。 開発者自身が市場相場で 新製品を試したようです。もし、大きなアドバンテージがあれば、ほとんど公開せず、銀行やファンドに売ったり、自分たちのファンドを作ったりするはずだ。 Maxim Dmitrievsky 2020.11.04 09:02 #20750 elibrarius: 開発者自身が、市場の相場 を見て新製品を試したのだと思います。大きなメリットがあれば、ほとんどパブリックドメインにはせず、銀行や財団に売ったり、自分たちで財団を作ったりするはずだ。 MOの新開発は、ほとんどすべてクオンツがつかんでいる...即座にね。どこに適用するかが問題なのです。 この点では、少なくとも5年は遅れている）。 1...206820692070207120722073207420752076207720782079208020812082...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
多くの人が試したことがある。私も含めて。単純なMAもできるし、複雑なバンドパスフィルターもできる。
バーNS/フォレストから構築できるものは、簡単に複製することができる
簡単というのはどういう意味ですか？
なかなかできないんですよ。
爪だけで作ったピリオド14のCCIを再構築してみたところ
20サイズの四角いウィンドウにクロウズ・リターンが表示されました。
だからリターンは最悪))
しかし、オリジナル（リターニーではない）の各観測値を0-1エッジに正規化すると、見栄えが良くなります
鉄棒で作れるものは、NS/フォレストが簡単に再現できるのです。
私が間違っているかもしれませんが、論理的に考えると、木は計算ができないので、数字から新しいオブジェクトを作ることはできませんが、ネットワークは数列を変換して、そこから学習する新しい特徴を作ることができます。
私の勘違いかもしれませんが、論理的に考えると、木は計算ができない、つまり数字から新しい対象を作ることができませんが、ネットワークは数列を変換して新しい機能を作って学習することができるのです。
そうですね、簡単に言うと、ネットワークは自分の中で補間することができる （（良い意味でも悪い意味 でも）発明することができる）のです。
と木はうまく調整するしかない
この作業はあまり意味がないのですが、結果的にデータの処理・正規化がどの程度できているか、一般的にその品質を判断することができますし、グリッドがうまくいかないのは、それが間抜けだからではなく、データをうまく表現できていない、あるいはその逆もあるということが分かって悪くないと思います。
簡単な実験ですが、理解が深まりますね ))
私が間違っているかもしれませんが、論理的に考えると、木は計算ができない、つまり数字から新しい物体を作ることができませんが、ネットワークは数列を変換して、学習のための新しい機能を作ることができるのです。
計算ができないので、非常に高速にアクセスできるデータベースのようなもので、記憶するだけです。
SSIやその他の指標は、このような入力の組み合わせで、このような値だったということを記憶しているのでしょう。もしそのような組み合わせがなければ、木は最も近い組み合わせを見つけ、その結果CCIは小さな誤差を持つことになる。森があれば、いくつかの組み合わせが平均化され、おそらく1本の木よりも精度が高くなるはずです。
ニューラルネットワークベースデータベースという表現を見たことがあります。ニューラルネットワークも記憶するだけだと思います。
簡単とはどういう意味ですか？ 数字や 詳細を教えてください。
私は簡単ではない
ツメだけで作ったピリオド14のCCIを復元してみたところ
20サイズの四角いウィンドウにクロウズ・リターンが表示されました。
だからリターンは最悪))
しかし、オリジナル（リターニーではない）を0-1エッジの各観測に正規化すると、もう見違えるように良くなる
数字でも、詳細でも、私はできません。2年ほど前、Vladimir Perervenkoの論文にあるバンドパスフィルタを使って、Darchニューラルネットワークでやってみました。
ジルコンミサイルのようなものです。
いろいろなクラシファイアを見て、いつか運が向いてくるかもしれません。
ジルコンミサイルのようなものです。
いろいろな分類法を試してみる必要がある。
は、何でもランダムにウォークスルーを書いて、そこから学び、学びたいこと＋遺伝子を選択して検索を短縮し、数ヶ月間パソコンから離れる...というのが良いと思います。
ジルコンミサイルのようなものです。
いろいろな分類器を試してみる必要がある。
開発者自身が、市場の相場 を見て新製品を試したのだと思います。大きなメリットがあれば、ほとんどパブリックドメインにはせず、銀行や財団に売ったり、自分たちで財団を作ったりするはずだ。
MOの新開発は、ほとんどすべてクオンツがつかんでいる...即座にね。どこに適用するかが問題なのです。
この点では、少なくとも5年は遅れている）。