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 2192 1...218521862187218821892190219121922193219421952196219721982199...3399 新しいコメント mytarmailS 2020.11.25 12:20 #21911 さあ、言い争うのはやめて...。悟る者は悟る Maxim Dmitrievsky 2020.11.25 12:24 #21912 Oleg avtomat: つまり、科学とは関係ない記述的な「水」しか実質的に存在しないのです。 そうですね、でもそれもツォスより トレーディングに近いです。 削除済み 2020.11.25 12:24 #21913 mytarmailS: さあ、言い争うのはやめましょう...。理解する者は理解する。 もしかしたら、誰かに理解されるかもしれない。 削除済み 2020.11.25 12:25 #21914 マキシム・ドミトリエフスキー： ああ、でもそれもツオウより トレーディングに近いな。 まあ、逆さまなんですけどね。 mytarmailS 2020.11.25 12:29 #21915 Oleg avtomat: もしかしたら、誰かに理解されるかもしれない。 ただ、最低限ざっと勉強しておかないと理解できない...。 は、関数の操作はすでにDSPであることを理解するために、任意の!!! フィルタリング、予測、処理、変調、パターン検出、解析... 同じニューラルネットワークでも、デジタルフィルタ であり、デジタルフィルタはDSPの一部である。 ただ、DSPは電波のようなものという概念が、ここにいる皆さんにはあるようです。 削除済み 2020.11.25 12:54 #21916 mytarmailS: ただ、最低限ざっと勉強しておかないと理解できない...。は、関数の操作はすでにDSPであることを理解するために、任意の!!!フィルタリング、予測、処理、変調、パターン検出、解析...同じニューラルネットワークでも、デジタルフィルタ であり、デジタルフィルタはDSPの一部である。ただ、ここにいる皆さんは、DSPは電波やピコピコ音のようなものだという認識を持っているようです。 価格（気配値）は連続関数ではなく、時間的には離散的、レベル的には量子化されているからこそ、DSPのルールに従って処理する必要があるのですね。 Renat Akhtyamov 2020.11.25 12:55 #21917 Oleg avtomat: 価格（気配値）は連続関数ではなく、 時間的に離散的で、レベル的にも量子化されているため、その処理はDSPのルールで行わなければならないのです。+ Renat Akhtyamov 2020.11.25 13:00 #21918 マキシム・ドミトリエフスキー： 今までの流れに逆らって見ている。今日のトレードは明日に持ち越し もはや一週間も競技もない...。 加入者e. Valeriy Yastremskiy 2020.11.25 13:25 #21919 Oleg avtomat: 価格（気配値）は連続関数ではなく、時間的には離散的、レベル的には量子化されているため、DSPのルールに従って処理する必要があるわけです。 温度も離散的に測定されます。Lanは良いですね。DSPやECMは応用科学であり、基本的なものではありません。マグネトロンとクライストロンとコムフィルターを使った電子レンジは数えるほどだったようですが、フィルターは好きではありません))))まあ、全くひっかかりませんでしたが)))しかし、式は本当にフィルタの長所と短所でここに見たとき、その後、多方向コームが覚えている) mytarmailS 2020.11.25 14:12 #21920 では、ここからが本題です。 チャンネルビームを予測したい チャンネルを構築するためには、以下の3つのパラメータが必要です。 1) tt(現在点)からの高さ 2）ttから低い 3) 水路勾配 計3つの価値... 回帰モデルを学習するために、この3つの値を1つに変換する必要があるのですが...。 その後、予測値を再度3つの値（チャンネルパラメータ）に変換する必要があります。 PCAで次元を減らして1成分にし、予測から逆変換する方法を考えていたのですが......。 しかし、3つのパラメータを1つのコンポーネントで記述することはできず、情報損失が大きく、1つのコンポーネントでは十分ではありません。 Karoch 我々は問題を解決する必要がある、誰が回帰に3つの出力（パラメータ）を持つネットワークを訓練することができますか？ または、他の提案があれば教えてください。 PS.3機種のトレーニングは、オプションではありません 1...218521862187218821892190219121922193219421952196219721982199...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
つまり、科学とは関係ない記述的な「水」しか実質的に存在しないのです。
そうですね、でもそれもツォスより トレーディングに近いです。
さあ、言い争うのはやめましょう...。理解する者は理解する。
もしかしたら、誰かに理解されるかもしれない。
ああ、でもそれもツオウより トレーディングに近いな。
まあ、逆さまなんですけどね。
もしかしたら、誰かに理解されるかもしれない。
ただ、最低限ざっと勉強しておかないと理解できない...。
は、関数の操作はすでにDSPであることを理解するために、任意の!!!
フィルタリング、予測、処理、変調、パターン検出、解析...
同じニューラルネットワークでも、デジタルフィルタ であり、デジタルフィルタはDSPの一部である。
ただ、DSPは電波のようなものという概念が、ここにいる皆さんにはあるようです。
ただ、最低限ざっと勉強しておかないと理解できない...。
は、関数の操作はすでにDSPであることを理解するために、任意の!!!
フィルタリング、予測、処理、変調、パターン検出、解析...
同じニューラルネットワークでも、デジタルフィルタ であり、デジタルフィルタはDSPの一部である。
ただ、ここにいる皆さんは、DSPは電波やピコピコ音のようなものだという認識を持っているようです。
価格（気配値）は連続関数ではなく、時間的には離散的、レベル的には量子化されているからこそ、DSPのルールに従って処理する必要があるのですね。
価格（気配値）は連続関数ではなく、 時間的に離散的で、レベル的にも量子化されているため、その処理はDSPのルールで行わなければならないのです。
今までの流れに逆らって見ている。今日のトレードは明日に持ち越し
もはや一週間も競技もない...。
加入者e.
価格（気配値）は連続関数ではなく、時間的には離散的、レベル的には量子化されているため、DSPのルールに従って処理する必要があるわけです。
温度も離散的に測定されます。Lanは良いですね。DSPやECMは応用科学であり、基本的なものではありません。マグネトロンとクライストロンとコムフィルターを使った電子レンジは数えるほどだったようですが、フィルターは好きではありません))))まあ、全くひっかかりませんでしたが)))しかし、式は本当にフィルタの長所と短所でここに見たとき、その後、多方向コームが覚えている)
では、ここからが本題です。
チャンネルビームを予測したい
チャンネルを構築するためには、以下の3つのパラメータが必要です。
1) tt(現在点)からの高さ
2）ttから低い
3) 水路勾配
計3つの価値...
回帰モデルを学習するために、この3つの値を1つに変換する必要があるのですが...。
その後、予測値を再度3つの値（チャンネルパラメータ）に変換する必要があります。
PCAで次元を減らして1成分にし、予測から逆変換する方法を考えていたのですが......。
しかし、3つのパラメータを1つのコンポーネントで記述することはできず、情報損失が大きく、1つのコンポーネントでは十分ではありません。
Karoch 我々は問題を解決する必要がある、誰が回帰に3つの出力（パラメータ）を持つネットワークを訓練することができますか？
または、他の提案があれば教えてください。
PS.3機種のトレーニングは、オプションではありません