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 2548

[Roman]

ロールシャッハ＃：

すでに本を読んでいます。

もう少し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？

そこに書いてある。

[Rorschach]

ローマ字 表記：

と書かれています。

これは違いますね、フィルターコアに興味があるのです

[Roman]

ロールシャッハ＃：

これは違う、フィルターの芯に興味があるのです。

メインウィンドウの長さは関係ないことがほとんどです。
どの範囲の信号が必要なのかが、処理される内容です。
長さを指定せず、信号を取るだけと書いているので。
出力はN+1分解です。

私なりの理由を付け加えさせてください。
詳細係数の各セットは前のセットの2倍の長さであることが分かっているので、
、ウィンドウの長さは偶数であるべきだと仮定することができます。

up
長さは2のべき乗に等しいとどこかで見たことがあります。
意味があるのかどうか。

[Rorschach]

明確な例を 発見した、彼らは信号の全長に対してウェーブレットを取り、気にしないようだ、それはちょうどカウントされるのに長い時間がかかると思われる

[Roman]

ロールシャッハ＃：

わかりやすい例を見つけました。信号の全長分のウェーブレットをとっているようですが、気にしないでください、カウントされるのに時間がかかるでしょう。

Note N=256
i'e degree of two

また、奇数であれば、寄生するディテール係数が発生します。

[Vladimir Perervenko]

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で教わった場合は、San Sanychのライブラリを使ってみるのもいいかもしれません)

また、lightgbmの何が問題なのでしょうか？

[Aleksey Nikolayev]

Vladimir Perervenko#:

lightgbmの何が問題なのでしょうか？

Pythonで学習したlgbmモデルをmqlで使用することについての質問でした。

[Vladimir Perervenko]

Aleksey Nikolayev#:

pythonで学習させたlgbmモデルをmqlで使用する場合の問題だと思われます。

なぜ、こんな面倒なことを？Rで学習させ、 mt-R ライブラリ経由でmql expertで使用する。フォレスターライブラリーを試してみてください。これは、4つの木製モデルを使ったAutoMLです。それぞれを単独で使用することもできますが。

グッドラック

[Aleksey Nikolayev]

Vladimir Perervenko#:

なぜ、こんな面倒なことをするのか。Rで学習し、µlエキスパートで mt-R ライブラリを使用します。フォレスターライブラリーを試してみてください。これは、4つの木製モデルを使ったAutoMLです。それぞれを単独で使用することもできますが。

グッドラック

私がマキシムにアドバイスしたのは、まさにそれです。しかし、彼はなぜかRに耐えられないので、冗談としてだけである）。

[Roman]

Aleksey Nikolayev#:

私がマキシムにアドバイスしたのは、まさにそれです。ただし、冗談で、なぜかRに耐えられないので)

おそらく彼はpythonを知っているからでしょう。
誰もが知っている言語に適応するのです。
私、Cのファンなんです。それに、他の言語からすべてを移し替えるのは至難の業です。
特に、理想的に知らない言語から。
私はMatlabで独自の問題を持っており、それをC言語、別名mqlに移植したいと考えています。
しかし、matlabをマスターしていないと、その作業は難しくなります。