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 2503 1...249624972498249925002501250225032504250525062507250825092510...3399 新しいコメント Mihail Marchukajtes 2021.11.12 15:20 #25021 Renat Akhtyamov#: いや、確かに。 その通りです。NSとは、どんなに複雑な問題であっても、通常の公式による明示的な解がない場合、解の公式そのものがわからない場合に用いられる数学の一分野である。 数学を古典とNSに分けたのは私の主観で、もちろんNSは数学の一部門ですが、それ以外は...。以下はその一例です。 入力データの前処理は数学で行い、基本戦略は普通の数学、ロジック、アルゴリズムで計算しますが、シグナルが真か偽かはNSで判断します。つまり、一言で言えば... JeeyCi 2021.11.13 04:34 #25022 Dmytryi Nazarchuk#: 「入力データセットをクラスに分割する」必要がある場合、通常の木や木のアンサンブルでそれを行うことを妨げるものは何 ですか？ また、「木」が「ニューラルネットワーク」よりも高速であることを誰が言った／示したのでしょうか？ JeeyCi 2021.11.13 04:41 #25023 Valeriy Yastremskiy#: 一般論として、MOの話題を展開したいと思います。確率のパターンを見つけることは正しいが、完全ではない。より完全なタスクは、長いまたは強いパターンを本物、基盤に解釈することです。 というのは、財団は自分自身を支配しているのですから...。古典的な経済学の基礎はモデルであるが、それに基づいて、決定は規制者によって行われる - ビューの彼/彼女の観点から社会的幸福（+ / -）と社会経済の発展を台無しにする場合、トレンドを続けないだろう人...です。経済サイクル全体を通して（市場の目撃者として）生きてきて（そして規制当局による決定を見てきて）、私はそのことに立ち入ることはできません。（しかしマクロ経済学の教科書にはすべてが載っています）私たちは測定しません。 JeeyCi 2021.11.13 04:43 #25024 Mihail Marchukajtes#: データをクラスタリングするための計算式をあらかじめ知っているのでしょうか？ Pythonによるクラスタリング評価-数式ではない、しかしそれでも...ロジック！ 追伸 Spark MLで利用可能な学習モデルに対して、ベクトル列とターゲット変数を渡すことで、学習させることができます。 Davies-Bouldin Index for K-Means Clustering Evaluation in Python - PyShark pyshark.com In this tutorial we will explore the Davies-Bouldin index and its application to K-Means clustering evaluation in Python. Table of Contents Introduction Davies-Bouldin Index Step... 削除済み 2021.11.13 04:45 #25025 JeeyCi#： というのは、財団は自分自身を支配しているのですから...。古典的な経済学の基礎はモデルであるが、それに基づいて規制者が意思決定を行う。その規制者は、自分の専門的見地から、社会の福利（+/-）や社会経済の発展を台無しにするようなことがあれば、その傾向を継続しない...私はこの話題には触れません。エコサイクルの全期間を生き（市場で目撃し）、規制当局が下した決定を見たので、議論の余地はありません（しかしマクロ経済の教科書にはすべてが載っています）。 私の目標が（他の人と同じように）1日に10-20ピプソフであるなら、なぜマクロ経済データが必要なのでしょうか？ JeeyCi 2021.11.13 04:48 #25026 Vladimir Baskakov#: 私の目標が（ほとんどのように）10-20 pipsov v day であるなら、なぜマクロ経済データが必要なのでしょうか？ 自分の質問に答えなさい私などは、別の目標があるのですが...。だから市場があるんだ！ 削除済み 2021.11.13 04:50 #25027 JeeyCi#： というわけで、自分の質問に自分で答えているようなものです。私などは、別の目標があるのですが...。だから市場があるんだ! 目的は何でしょうか？ JeeyCi 2021.11.13 04:52 #25028 Vladimir Baskakov#: あなたの目標は何ですか？ 自分の目標に従って生きる／留まる...自分の目標と他人の目標の間で逡巡しない...。そして、あなたは幸せになる...自分で計画を練り直すことができる 削除済み 2021.11.13 04:55 #25029 JeeyCi#: and you live / live according to your goals... 自分のゴールと他人のゴールの間でそわそわしないように...。そして幸せになる...自分で計画を立てることができる 実は、この質問は単純なものだった。トレーディングにおける目標、それは JeeyCi 2021.11.13 04:59 #25030 ミハイル・マルキュカイツ#: 初歩的な数学的アルゴリズムやロジックでは現実的に解決できない、あるいは解決に非常に時間がかかり無理が生じる課題があります。例えば、入力データセットをクラスに分けることが必要である。なぜなら、データがどのように分割されるかの法則がわかっておらず、それを見つけるだけで良いからです。BPの予測など、単純な数学的ロジックではできない暗黙の了解のような問題もある。つまり、古典的な数学では答えが出ない、あるいは無力で、訓練によってしか解を見いだせないような場合に、ニューラルネットワークが使われるのである。 このような問題を初等数学で解くには、解の公式を知る必要があるが、それをNSは行っているのである。訓練によって問題の解決策を見出す......。 完全な解析のための統計データが不十分な場合に、テストサンプルを生成することができます - 少し欠陥があるかもしれませんが... は、ラボでは実現不可能なシミュレーションモデルを生成することができます...。 は，積分関数が多くの要素に依存する場合や，多くの測定値がある場合にも，おそらくより速く積分することができます...- 純粋にスピードだけならマニュアルより速い おそらく次のようなものでしょう。 1...249624972498249925002501250225032504250525062507250825092510...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
いや、確かに。
その通りです。NSとは、どんなに複雑な問題であっても、通常の公式による明示的な解がない場合、解の公式そのものがわからない場合に用いられる数学の一分野である。
数学を古典とNSに分けたのは私の主観で、もちろんNSは数学の一部門ですが、それ以外は...。以下はその一例です。
入力データの前処理は数学で行い、基本戦略は普通の数学、ロジック、アルゴリズムで計算しますが、シグナルが真か偽かはNSで判断します。つまり、一言で言えば...
「入力データセットをクラスに分割する」必要がある場合、通常の木や木のアンサンブルでそれを行うことを妨げるものは何 ですか？
一般論として、MOの話題を展開したいと思います。確率のパターンを見つけることは正しいが、完全ではない。より完全なタスクは、長いまたは強いパターンを本物、基盤に解釈することです。
というのは、財団は自分自身を支配しているのですから...。古典的な経済学の基礎はモデルであるが、それに基づいて、決定は規制者によって行われる - ビューの彼/彼女の観点から社会的幸福（+ / -）と社会経済の発展を台無しにする場合、トレンドを続けないだろう人...です。経済サイクル全体を通して（市場の目撃者として）生きてきて（そして規制当局による決定を見てきて）、私はそのことに立ち入ることはできません。（しかしマクロ経済学の教科書にはすべてが載っています）私たちは測定しません。
データをクラスタリングするための計算式をあらかじめ知っているのでしょうか？
Pythonによるクラスタリング評価-数式ではない、しかしそれでも...ロジック！
追伸
Spark MLで利用可能な学習モデルに対して、ベクトル列とターゲット変数を渡すことで、学習させることができます。
というのは、財団は自分自身を支配しているのですから...。古典的な経済学の基礎はモデルであるが、それに基づいて規制者が意思決定を行う。その規制者は、自分の専門的見地から、社会の福利（+/-）や社会経済の発展を台無しにするようなことがあれば、その傾向を継続しない...私はこの話題には触れません。エコサイクルの全期間を生き（市場で目撃し）、規制当局が下した決定を見たので、議論の余地はありません（しかしマクロ経済の教科書にはすべてが載っています）。
私の目標が（ほとんどのように）10-20 pipsov v day であるなら、なぜマクロ経済データが必要なのでしょうか？
自分の質問に答えなさい私などは、別の目標があるのですが...。だから市場があるんだ！
というわけで、自分の質問に自分で答えているようなものです。私などは、別の目標があるのですが...。だから市場があるんだ!
あなたの目標は何ですか？
and you live / live according to your goals... 自分のゴールと他人のゴールの間でそわそわしないように...。そして幸せになる...自分で計画を立てることができる
初歩的な数学的アルゴリズムやロジックでは現実的に解決できない、あるいは解決に非常に時間がかかり無理が生じる課題があります。例えば、入力データセットをクラスに分けることが必要である。なぜなら、データがどのように分割されるかの法則がわかっておらず、それを見つけるだけで良いからです。BPの予測など、単純な数学的ロジックではできない暗黙の了解のような問題もある。つまり、古典的な数学では答えが出ない、あるいは無力で、訓練によってしか解を見いだせないような場合に、ニューラルネットワークが使われるのである。
このような問題を初等数学で解くには、解の公式を知る必要があるが、それをNSは行っているのである。訓練によって問題の解決策を見出す......。
完全な解析のための統計データが不十分な場合に、テストサンプルを生成することができます - 少し欠陥があるかもしれませんが...
は、ラボでは実現不可能なシミュレーションモデルを生成することができます...。
は，積分関数が多くの要素に依存する場合や，多くの測定値がある場合にも，おそらくより速く積分することができます...- 純粋にスピードだけならマニュアルより速い
おそらく次のようなものでしょう。