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 2275 1...226822692270227122722273227422752276227722782279228022812282...3399 新しいコメント mytarmailS 2021.01.09 11:58 #22741 アレクセイ・ニコラエフ: DTWかな?音声認識におけるDTWの活用に関するHubraの記事 です。 いや、DTWはローカルエリア向けで、しかも遅いし...。 しかも、スライドウィンドウでチャート全体をよろめきながら+αの寸法で...ということになる。 それは仕方ないとして...。 きっと、もっと明るいものがあるはずだ。 mytarmailS 2021.01.09 11:59 #22742 マキシム・ドミトリエフスキー: グランドスライディング正規化+相関 アブラ+カダブラ サンクスクリア) mytarmailS 2021.01.09 11:59 #22743 elibrarius: 振幅があるので、彼は時間通りに欲しいと思っています。 彼はすべてを望んでいる。 アルゴリズムは、すべて同じものだと理解する必要があります。 時間的にも振幅的にも周波数的にも差がある......。 同じONEでも、パターン内のドットの比率は Maxim Dmitrievsky 2021.01.09 12:07 #22744 elibrarius: これは振幅での話ですが、時間では欲しがっているようです。 時間による大きなリサンプリング、より広いバー(ビン)への分割、またはその逆のインターポレート 補間は、情報が失われないので、好ましいと思われます。 Aleksey Nikolayev 2021.01.09 12:10 #22745 科学者がパターンを探す例として、こんなものがあります。でも、私たちはずっと賢くなっているし、バイクもずっと良くなっている。 mytarmailS 2021.01.09 12:18 #22746 Aleksey Nikolayev: さて、科学者がパターンを探す例として、次のようなものがあります。でも、私たちはずっと賢くなっているし、バイクもずっと良くなっている。 水槽の中の人へ」 TDWを繰り返すと、局所的に似たようなパターンができる 自分の周り20~100mの範囲でマウスを振り回さない、記事にあるようなパターンは全てせいぜい0.5m以内でしょう...。(局所的に(時間的に)類似している) 一方、私は、サイズの完全な不変性を必要とする Aleksey Nikolayev 2021.01.09 12:28 #22747 mytarmailS: 局所的に類似したパターンに対して、"for those in tank" TDWを繰り返す周囲20~100mの範囲でマウスを振ることはないでしょう、記事にあるようなパターンはすべてせいぜい0.5m以内でしょう...。(局所的に(時間的に)類似している)一方、私はサイズに完全な不変性を求めています。 大丈夫、数年後には対数を発見することができる。 Valeriy Yastremskiy 2021.01.09 12:30 #22748 mytarmailS: 局所的に類似したパターンに対して、"for those in tank" TDWを繰り返す周囲20~100mの範囲でマウスを振ることはないでしょう、記事にあるようなパターンはすべてせいぜい0.5m以内でしょう...。(局所的に(時間的に)類似している)一方、私は、サイズの完全な不変性を必要とする レンジサイズのロジックを見つけるには、そこからスケールを探すというか、どのスケールでパターンを探せばいいのか。そうでなければ、最大パターンの幅から最小にフルブルートフォースウィンドウで、そのように行に沿ってスライドさせると高価です。 mytarmailS 2021.01.09 12:30 #22749 アレクセイ・ニコラエフ: 大丈夫、あと10年ぐらいしたら対数を発見できるだろう。 上で描いたパターンを認識するために、対数はどのように役立つのでしょうか? mytarmailS 2021.01.09 12:32 #22750 Valeriy Yastremskiy: 範囲内のスプレッド値のロジックで、どこからスケールを探すか、いや、どのスケールでパターンを探すか。全部を見つけるには、最大パターンの幅を求めるしかない。 1つのパターンを見つけるのに、半日がかりで全探索...。 もっとエレガントな方法があると思うのですが。 1...226822692270227122722273227422752276227722782279228022812282...3399 新しいコメント 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
DTWかな?
音声認識におけるDTWの活用に関するHubraの記事 です。
いや、DTWはローカルエリア向けで、しかも遅いし...。
しかも、スライドウィンドウでチャート全体をよろめきながら+αの寸法で...ということになる。
それは仕方ないとして...。
きっと、もっと明るいものがあるはずだ。
グランドスライディング正規化+相関
アブラ+カダブラ
サンクスクリア)
振幅があるので、彼は時間通りに欲しいと思っています。
彼はすべてを望んでいる。
アルゴリズムは、すべて同じものだと理解する必要があります。
時間的にも振幅的にも周波数的にも差がある......。
同じONEでも、パターン内のドットの比率は
これは振幅での話ですが、時間では欲しがっているようです。
時間による大きなリサンプリング、より広いバー(ビン)への分割、またはその逆のインターポレート
補間は、情報が失われないので、好ましいと思われます。さて、科学者がパターンを探す例として、次のようなものがあります。でも、私たちはずっと賢くなっているし、バイクもずっと良くなっている。
水槽の中の人へ」 TDWを繰り返すと、局所的に似たようなパターンができる
自分の周り20~100mの範囲でマウスを振り回さない、記事にあるようなパターンは全てせいぜい0.5m以内でしょう...。(局所的に(時間的に)類似している)
一方、私は、サイズの完全な不変性を必要とする
局所的に類似したパターンに対して、"for those in tank" TDWを繰り返す
周囲20~100mの範囲でマウスを振ることはないでしょう、記事にあるようなパターンはすべてせいぜい0.5m以内でしょう...。(局所的に(時間的に)類似している)
一方、私はサイズに完全な不変性を求めています。
大丈夫、数年後には対数を発見することができる。
局所的に類似したパターンに対して、"for those in tank" TDWを繰り返す
周囲20~100mの範囲でマウスを振ることはないでしょう、記事にあるようなパターンはすべてせいぜい0.5m以内でしょう...。(局所的に(時間的に)類似している)
一方、私は、サイズの完全な不変性を必要とする
レンジサイズのロジックを見つけるには、そこからスケールを探すというか、どのスケールでパターンを探せばいいのか。そうでなければ、最大パターンの幅から最小にフルブルートフォースウィンドウで、そのように行に沿ってスライドさせると高価です。
大丈夫、あと10年ぐらいしたら対数を発見できるだろう。
上で描いたパターンを認識するために、対数はどのように役立つのでしょうか?
範囲内のスプレッド値のロジックで、どこからスケールを探すか、いや、どのスケールでパターンを探すか。全部を見つけるには、最大パターンの幅を求めるしかない。
1つのパターンを見つけるのに、半日がかりで全探索...。
もっとエレガントな方法があると思うのですが。