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 2210

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Maxim Dmitrievsky:
これはオープンエンドの会話です。すべてのケースはユニークです。シンプルに言えば、「逆から教える」「比較する」ということです

畝を回すのは、おおよそ水を上に向かって流すようなものです。やってみればいいのですが、直感的にまだ理解が深まっていないのです。

 
fxsaber:

畝を回すのは、おおよそ水を上に向かって流すようなものです。やってみればいいのですが、直感的にまだ理解が深まっていないのです。

列ではなく、トレーニーとオーズの入れ替わりで
 
マキシム・ドミトリエフスキー：
行列ではなく、列車とオーズ

右の2年はどんな肥料でも芽が出るので、無理でしょう。

大体、セイシェルで氷河期に備えてダウンジャケットが必要なパターンを探すようなものです。

 
fxsaber:

右の2歳児はどんな肥料でも芽を出すので、これは無理です。

大体、セイシェルで氷河期に備えてダウンジャケットが必要というパターンを見つけるようなものです。

そうすると、一般的なパターンではなく、局所的なものが見つかってしまうんですね。その後、設定を変更し、両方向に動作するようにピックアップします
 
Maxim Dmitrievsky：
つまり、一般的なパターンではなく、局所的なパターンなのですね。そうすると、双方向で動作するように設定を変更する必要がありますね。

ありがとうございます、考えてみます。どうやら、一般的な状況ではないらしい。

 
fxsaber:

ありがとうございます、考えてみます。一般的な状況ではないらしい。

一般の人が何も知らなくてどうするんだ。ただ、TCの性質によって、見せ方を変えるだけです。MOの場合、すべてのサンプルを混ぜることが可能なので、このような問題はあまり起こりません。他のサンプルも混ぜれば、特定のスライスで過学習になることはないでしょう。従来は、1年のうち1ヶ月を利用して、トレーニングする。あとはOOSです。
 
fxsaber:

問題は、このセットを特定することである。次に、当然ながら、儲かる設定の部分集合のパワーを求めます。そして、それが元の集合に対して大きければ、それを見つけたことになる。

しかし、初期セットを決めるには、ある種の遺伝学が必要です。対象ではなく、全般的に。

古典的な論理的アプローチ - 重要性と影響力（のようなクラス）によって設定を分解し、論理によってあたかも意味があり強い、意味があり弱い、意味がなく強い、意味がなく弱いというように組み合わせます。これは、設定の2つのクラスは、より多くの場合、幾何学的 または数値と値の指数の次元と悪い）呪いです...スマートな選択で治す。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

分類や回帰のために設計されたほとんどすべてのパッケージから、「最小限の」ニューロンカーを学習させる方法を発見しました。

このパッケージでは、ニューラルネットワークの重みにアクセスし、変更することができるのが主な特徴です。


レシピは以下の通りです。

1) ニューラルネットワークを訓練する、何があっても、主なものは、重みのあるモデルを得ることである

2) 最適化手法の選択（遺伝学、ムラビ、群れ、アニーリングシミュレーションなど）

3) 適合性関数を書く

4) ニューロンの重みを取り出し、最適化のためのパラメータとして表現する

オール!!!)))

neuronkaを鍛えて利益を出すとか、メガインジケータのようなものを作らせるとか、いろいろできます。

 
mytarmailS:

分類や回帰のために設計されたほとんどすべてのパッケージから、「最小」ニューロンを訓練する方法がわかりました。

主なものは、このパッケージでニューラル・スケールにアクセスし、修正できることです。


レシピは以下の通りです。

1) ニューラルネットワークを訓練する、何があっても、主なものは、重みのあるモデルを得ることである

2) 最適化手法の選択（遺伝学、ムラビ、群れ、アニーリングシミュレーションなど）

3) 適性関数を書く

4) ニューロンの重みを取り出し、最適化のためのパラメータとして表現する

オール!!!)))

neuronkaをトレーニングして、利益を出すようにしたり、メガインディケータみたいなものを作らせたりすることができます。

を訓練することができ、あなたはそれを失うことがないように教える必要があります))) しかし、一つの問題がある：グリッドは預金を節約するためにポジションを開く 停止します。 私はそれを試してみました。 ストップの有無で異なる方法で、結果は同じです、グリッドは結局利益を上げるための最善の方法は、預金を維持することであると決定します。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

記事中の神経細胞が実物の上で発火している。


で、どうなんだ？

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