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 2278 1...227122722273227422752276227722782279228022812282228322842285...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2021.01.10 12:58 #22771 mytarmailS: 私の記憶では、TCはしばらく働いていて、死んだと思うのですが・・・。通常の意味での濾過（ウィザード、フィルターなど）は常に遅れ、市場での遅れは流出...。別のパラダイムを（遅滞なく）構築すべきです、例えばレベルなど...。 同じオーバーフィットなのに、ディレイがどうしたっていうんだ？ あたまからさがす Rorschach 2021.01.10 13:03 #22772 mytarmailS: 何を待っているんだ？#22497 こんなアイデアもあるんだ......ワゴンとワゴン、行列ができてる。 このファイルでは、2本のマイクの例を示していますが、同じ目的で複数の通貨を使用する別のアイデアもあります。 また、ブラインド適応についても調べる必要がありますね。 損失関数の可視化 mytarmailS 2021.01.10 13:48 #22773 マキシム・ドミトリエフスキー： 同じオーバーフィットなんだから、教え方がどうのこうのって関係ないでしょ？ファーストのパターンを探さなければならない。 ジンバルで過給ってなんだよw 俺の言ってることちゃんと読んでるのか？ Forester 2021.01.10 13:48 #22774 elibrarius: グラフを圧縮・解凍するようなことはアルグリーブにあるのでしょうか？内挿については、いくつか見受けられます。どれが一番効果的なんだろう？そして、どちらが速いのか？ もう、あきらめました...。 グラフを圧縮・解凍するものを発見しました。次はどうする？どのように使用するのですか？ 1）圧縮された、圧縮されていない12個の現在の状況を認識する？じゃあ、何？平均に？結局、50％が買い、50％が売りということなのかもしれません。 2）トレーニングでは、何か使い道があるのでしょうか？トレーニング用のアレイのサイズを 小さくする？ mytarmailS 2021.01.10 14:01 #22775 elibrarius: その構想は頓挫してしまったが...。 私には効き目がありませんでした... を拡大し、×10回ほど絞り込みました。 ごみ 不変量と戦わずに次元を縮めるという方法もあります。 または無視する) Maxim Dmitrievsky 2021.01.10 14:13 #22776 mytarmailS: マシュカのどこがオーバーフィットなんだ？ 俺の書いた文章をちゃんと読んでるのか？頭を使う) あなたのニューラルネットワークのアプローチは、単純なオーバーフィットです。 Forester 2021.01.10 14:13 #22777 mytarmailS: 私には効果がなかった...。拡大-10倍に絞られるごみ不変量と戦わずに次元を縮めるという方法もあります。またはスキップする） 10倍は多すぎる。 50％以下が必要だと思います。例えば、1.1倍、1.3倍、1.5倍と試してみてください。 既成のコードがあり、乗数を変更するだけでよい場合は、以下のオプションをチェックしてください。 Forester 2021.01.10 14:16 #22778 mytarmailS: 私には効果がなかった...。拡大-10倍に絞られるごみ不変量と戦わずに次元を縮めるという方法もあります。または無視する) 1の項目は試されましたか？つまり、予測する際に、スケーリングされた現在の状況のいくつかのバリエーションをモデルに投入しているのでしょうか？ mytarmailS 2021.01.10 14:27 #22779 マキシム・ドミトリエフスキー： 脳をオンにする) MA期間の上書きというニューラルネットワークのアプローチは、単純なオーバーフィットです。 消していない...。 ネットワークがウェービングの周期をコントロールするのですが、周期は2〜500だと思います......。 2〜500の 周期は2〜500の ラグに等しい ネットワークがオーバーフィットしているかどうかは問題ではないのですが...。ポイントは、周期と周期==ラグを制御することです。 elibrarius: ステップ1は試されましたか？例えば、予測をする際に、現状をスケーリングしたバリエーションを複数、モデルに投入していますか？ は mytarmailS 2021.01.10 15:09 #22780 このSPADEアルゴリズムには 非常に興味があるのですが、まだどうアプローチしていいかわからず、半年ほど前から頭の中をグルグルしています...。 そのためにデータをどのように前処理すればいいのか、ターゲットもそうだし、非常にリソースを食うし、「ビッグデータ」アルゴリズムでないことは間違いないのですが...。 しかし、データマイニング市場には最適なアルゴリズムと言えそうだ。 1...227122722273227422752276227722782279228022812282228322842285...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
私の記憶では、TCはしばらく働いていて、死んだと思うのですが・・・。
通常の意味での濾過（ウィザード、フィルターなど）は常に遅れ、市場での遅れは流出...。
別のパラダイムを（遅滞なく）構築すべきです、例えばレベルなど...。
同じオーバーフィットなのに、ディレイがどうしたっていうんだ？
あたまからさがす
何を待っているんだ？
#22497こんなアイデアもあるんだ......ワゴンとワゴン、行列ができてる。
このファイルでは、2本のマイクの例を示していますが、同じ目的で複数の通貨を使用する別のアイデアもあります。
また、ブラインド適応についても調べる必要がありますね。
損失関数の可視化
同じオーバーフィットなんだから、教え方がどうのこうのって関係ないでしょ？
ファーストのパターンを探さなければならない。
ジンバルで過給ってなんだよw 俺の言ってることちゃんと読んでるのか？
グラフを圧縮・解凍するようなことはアルグリーブにあるのでしょうか？
内挿については、いくつか見受けられます。どれが一番効果的なんだろう？そして、どちらが速いのか？
もう、あきらめました...。
グラフを圧縮・解凍するものを発見しました。次はどうする？どのように使用するのですか？
1）圧縮された、圧縮されていない12個の現在の状況を認識する？じゃあ、何？平均に？結局、50％が買い、50％が売りということなのかもしれません。
2）トレーニングでは、何か使い道があるのでしょうか？トレーニング用のアレイのサイズを 小さくする？
その構想は頓挫してしまったが...。
私には効き目がありませんでした...
を拡大し、×10回ほど絞り込みました。
ごみ
不変量と戦わずに次元を縮めるという方法もあります。
または無視する)
マシュカのどこがオーバーフィットなんだ？ 俺の書いた文章をちゃんと読んでるのか？
頭を使う)
あなたのニューラルネットワークのアプローチは、単純なオーバーフィットです。私には効果がなかった...。
拡大-10倍に絞られる
ごみ
不変量と戦わずに次元を縮めるという方法もあります。
またはスキップする）
10倍は多すぎる。
50％以下が必要だと思います。例えば、1.1倍、1.3倍、1.5倍と試してみてください。
既成のコードがあり、乗数を変更するだけでよい場合は、以下のオプションをチェックしてください。
私には効果がなかった...。
拡大-10倍に絞られる
ごみ
不変量と戦わずに次元を縮めるという方法もあります。
または無視する)
脳をオンにする)
MA期間の上書きというニューラルネットワークのアプローチは、単純なオーバーフィットです。消していない...。
ネットワークがウェービングの周期をコントロールするのですが、周期は2〜500だと思います......。
2〜500の 周期は2〜500の ラグに等しい
ネットワークがオーバーフィットしているかどうかは問題ではないのですが...。ポイントは、周期と周期==ラグを制御することです。
ステップ1は試されましたか？例えば、予測をする際に、現状をスケーリングしたバリエーションを複数、モデルに投入していますか？
は
このSPADEアルゴリズムには 非常に興味があるのですが、まだどうアプローチしていいかわからず、半年ほど前から頭の中をグルグルしています...。
そのためにデータをどのように前処理すればいいのか、ターゲットもそうだし、非常にリソースを食うし、「ビッグデータ」アルゴリズムでないことは間違いないのですが...。
しかし、データマイニング市場には最適なアルゴリズムと言えそうだ。