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 2547 1...254025412542254325442545254625472548254925502551255225532554...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2022.01.23 07:04 #25461 Aleksey Nikolayev#: シェイプレット検索は、行のセグメントをクラスタリングするようなものです。心電図のような信号には有効でしょうが、価格調査への有用性はよくわかりません。ところで、LGBMモデルの応用はうまくいったのでしょうか？Rのトレーニングを受けた方は、San Sanych)のライブラリを使ってみてはいかがでしょうか。 問題は具体的です。私はmacbook m1を持っていて、仮想化なしでモデルを学習させたかったのですが、catbustはまだこのアーキテクチャで提供されていないのです。しかし、モデルをcppやif/else形式で保存するためのcli版が追加されているのです。Pythonのコードをμlのものにパースしたり。今のところ、katbustで仮想デスクトップを使う方が便利だということがわかりました（1年前からm1用のバージョンが約束されています）。 mytarmailS 2022.01.23 07:25 #25462 Aleksey Nikolayev#: シェイプレット検索は、行のセグメントをクラスタリングするようなものです。心電図のような信号には有効でしょうが、価格調査への有用性はよくわかりません。ところで、LGBMモデルの応用はうまくいったのでしょうか？Rのトレーニングを受けた方は、San Sanych)のライブラリを使ってみてはいかがでしょうか。 サンサンイチ文庫とは？ Aleksey Nikolayev 2022.01.23 07:26 #25463 Maxim Dmitrievsky#: 問題点は具体的です。私はmacbook m1を持っていて、仮想化なしでモデルをトレーニングしたかったのですが、catbustはまだこのアーキテクチャで利用できませんが、lgbmは利用できます。しかし、モデルをcppやif/else形式で保存するためのcli版が追加されているのです。Pythonのコードをμlのものにパースしたり。今のところ、Windowsの仮想デスクトップはcatbustで使うのが便利だということがわかりました（m1用のバージョンはすでに1年前から約束されているそうです）。 テスト用でしょうか？おそらくwinのVPSでトレードしていると思うので、そこでは純粋なmqlを超えない方がいいと思います。そのため、if/elseを行うか、mqlで約束されたONNXを待つ必要がある) Aleksey Nikolayev 2022.01.23 07:33 #25464 mytarmailS#: サニワ文庫って何？ これ なんです。しかし、なぜかあなたが書いたように見えます（エリブラリウスと混同している可能性あり）。 mytarmailS 2022.01.23 07:41 #25465 Aleksey Nikolayev#: これ ですね。でも、なぜか書いてくださっているようです（elibrariusと混同しているかもしれません）。 あ、この人のBBSじゃなくて、普通のユーザーなんだ...。もしかしたら、混乱しているかもしれないし、そうでないかもしれない...。mt5との連携について書きましたが、別のバイブルである最新版https://github.com/Kinzel/mt5R Aleksey Nikolayev 2022.01.23 08:05 #25466 mytarmailS#: ああ、じゃあ彼のじゃないんだ、bibla彼はただの一般ユーザーなんだ...。 もしかしたら、混乱しているかもしれないし、そうでないかもしれない...。mt5との連携について書きましたが、それは別のバイブルで、最新のもの https://github.com/Kinzel/mt5R 誰の作者でもいいんです。要は動くかどうかです（コメントで修正あり）。Rセッションはそこで初期化され、必要なだけ作業することができます。これは、重いモデルを（計算ごとにロード/アンロードすることなく）メモリ内に保持する必要がある場合に便利です。C#も同様にRを公式に統合しています。 Maxim Dmitrievsky 2022.01.23 08:44 #25467 Aleksey Nikolayev#: テスト用でしょう？取引はおそらくwinのVPSで、そこでは純粋なmqlを超えないほうがいいのでしょう。そのため、if/elseを使うか、mqlで約束されたONNXを待つしかない）。 あるいは、モデルコードをmqlで書き換えて、それをc++で保存して、簡略化する。複雑さを軽減。 Aleksey Nikolayev 2022.01.23 08:58 #25468 Maxim Dmitrievsky#: あるいは、モデルのコードをmqlで書き換えて、それをc++で保存して簡略化する。不要な変更 VPSがmetaquoteでない場合、c++をdllにコンパイルしてみることは可能です。しかし、実際には、この方法はテストしていません。 Rorschach 2022.01.23 09:01 #25469 ローマ字 表記： 正直なところ、質問の意味がよくわからない。 そういうことなのでしょうか。 すでにたくさんの本を読んでいます。 具体的な質問ですが、フィルターの例を挙げていますが、画面からのカーネル長hとgはどのようなものでしょうか？ Roman 2022.01.23 09:15 #25470 sibirqk#: WaveletsはFourierと同じです。古典的なフーリエ法、窓フーリエ法、そして窓フーリエ法のように長方形の窓ではなく、特殊な窓であるウェーブレットを使用したウェーブレット法がある。金融相場では、商がランダムな性質を持つため、フーリエは適さない。 この本に目を向けると、まず基本的なこととして、ウェーブレットは変換の種類によって区別されるということがわかるだろう。 連続ウェーブレット変換。 離散ウェーブレット変換 離散変換、さらに2つのサブセクションに分かれる。 連続と離散をググって、、それを自分のテーマの世界と結びつけて理解し、どちらのタイプが自分に合っているのかを理解する。 ここからウェーブレットの勉強を始めるべきなのだろう。 1...254025412542254325442545254625472548254925502551255225532554...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
シェイプレット検索は、行のセグメントをクラスタリングするようなものです。心電図のような信号には有効でしょうが、価格調査への有用性はよくわかりません。
ところで、LGBMモデルの応用はうまくいったのでしょうか？Rのトレーニングを受けた方は、San Sanych)のライブラリを使ってみてはいかがでしょうか。
シェイプレット検索は、行のセグメントをクラスタリングするようなものです。心電図のような信号には有効でしょうが、価格調査への有用性はよくわかりません。
ところで、LGBMモデルの応用はうまくいったのでしょうか？Rのトレーニングを受けた方は、San Sanych)のライブラリを使ってみてはいかがでしょうか。
問題点は具体的です。私はmacbook m1を持っていて、仮想化なしでモデルをトレーニングしたかったのですが、catbustはまだこのアーキテクチャで利用できませんが、lgbmは利用できます。しかし、モデルをcppやif/else形式で保存するためのcli版が追加されているのです。Pythonのコードをμlのものにパースしたり。今のところ、Windowsの仮想デスクトップはcatbustで使うのが便利だということがわかりました（m1用のバージョンはすでに1年前から約束されているそうです）。
テスト用でしょうか？おそらくwinのVPSでトレードしていると思うので、そこでは純粋なmqlを超えない方がいいと思います。そのため、if/elseを行うか、mqlで約束されたONNXを待つ必要がある)
サニワ文庫って何？
これ なんです。しかし、なぜかあなたが書いたように見えます（エリブラリウスと混同している可能性あり）。
これ ですね。でも、なぜか書いてくださっているようです（elibrariusと混同しているかもしれません）。
ああ、じゃあ彼のじゃないんだ、bibla彼はただの一般ユーザーなんだ...。
誰の作者でもいいんです。要は動くかどうかです（コメントで修正あり）。Rセッションはそこで初期化され、必要なだけ作業することができます。これは、重いモデルを（計算ごとにロード/アンロードすることなく）メモリ内に保持する必要がある場合に便利です。C#も同様にRを公式に統合しています。
テスト用でしょう？取引はおそらくwinのVPSで、そこでは純粋なmqlを超えないほうがいいのでしょう。そのため、if/elseを使うか、mqlで約束されたONNXを待つしかない）。
あるいは、モデルのコードをmqlで書き換えて、それをc++で保存して簡略化する。不要な変更
VPSがmetaquoteでない場合、c++をdllにコンパイルしてみることは可能です。しかし、実際には、この方法はテストしていません。
正直なところ、質問の意味がよくわからない。
そういうことなのでしょうか。
すでにたくさんの本を読んでいます。
具体的な質問ですが、フィルターの例を挙げていますが、画面からのカーネル長hとgはどのようなものでしょうか？
WaveletsはFourierと同じです。古典的なフーリエ法、窓フーリエ法、そして窓フーリエ法のように長方形の窓ではなく、特殊な窓であるウェーブレットを使用したウェーブレット法がある。金融相場では、商がランダムな性質を持つため、フーリエは適さない。
この本に目を向けると、まず基本的なこととして、ウェーブレットは変換の種類によって区別されるということがわかるだろう。
連続ウェーブレット変換。
離散ウェーブレット変換
離散変換、さらに2つのサブセクションに分かれる。
連続と離散をググって、
、それを自分のテーマの世界と結びつけて理解し、どちらのタイプが自分に合っているのかを理解する。
ここからウェーブレットの勉強を始めるべきなのだろう。