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 2609

[Maxim Dmitrievsky]

当初の目的は、タグを任意の特徴にマッチングさせる特徴なしモデルを作ることでした

帰国子女には、それが予測する瞬間を拾ってあげればいい、みたいな。

しかし、兆候に対する感度はまだあり、あるものは非常によく働き、あるものは平凡に働く。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:

Googleが使えるようになりました

[Renat Akhtyamov]

Maxim Dmitrievsky #:

当初の目的は、タグを任意の特徴にマッチングさせる特徴なしモデルを作ることでした

帰国子女には、それが予測する瞬間を拾ってあげればいい、みたいな。

しかし、サインにはまだ感度があり、あるものは非常にうまく機能し、あるものは平凡に機能します。

マキシムさん、燃えてますね、さすがです。

パターン認識のための第三の神経を接続する

[Replikant_mih]

Renat Akhtyamov #:

マキシム それはいいアイデアですね。

パターン認識のための第三の神経を接続する

そう、「プライスエントリー、ローソク足の色の予測」などと扉を叩かず、「心を解放」すれば、面白い選択肢や方向性が一気に開けてくるのです。

[Serqey Nikitin]

Maxim Dmitrievsky #:

当初の目的は、タグを任意の特徴にマッチングさせる特徴なしモデルを作ることでした

帰国子女には、それが予測する瞬間を拾ってあげればいい、みたいな。

しかし、まだサインに対する感性は残っており、非常にうまくいくものもあれば、平凡なものもあります。

素朴な疑問なのですが、この方法論の基礎となる生データは何なのか・・・そして、この生データに対する信頼度は・・・？( このデータをDCが操作する可能性があるという意味で...)

これは、この手法の結果にDIRECTの影響を及ぼします...。

[Rorschach]

Aleksey Nikolayev #:

正直なところ、説明なしではよくわからない絵になっています。よく、より良いヒートマップや密度グラフを描くことができます。

同じ話題 https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page2534#comment_26672056

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky #:
デザイン上、何かを探すはずです。何を探すかはわかりませんが、一貫性のあるものを。これは、自動生成されたストラテジーというテーマでです。今のところ「C」ですが、もしかしたら動きがあるかもしれませんね。未体験のテーマ。

悪いところを手動でマークしているのでしょうか？また、手動であれば、どのように境界を決めるのでしょうか。損失が多いのか、自己資本が直線より少ないのか？

一般的には、それぞれの時間を別々に見ていけばいいという結論になります。もしかしたら、何か意味があるのかもしれません。箱ひげ図に意味がある)

[Valeriy Yastremskiy]

Aleksey Nikolayev #:

そして、ルーブルで売れなければ、意味もなくスイッチを切らないでいられるのでしょうか？論理的に聞こえる)

MOを使うと脳が萎縮すると言っているようなものです))

)))一般に、目に見えるアクションを実行することは、もちろん論理的ではありますが、そのプロセスを理解しないまま実行されることもあります。アルゴリズムのフィッティングもランダムですが、ランダムプロットより安定しています）。

[Maxim Dmitrievsky]

Valeriy Yastremskiy #:

悪いところを手動でマークしているのでしょうか？また、手動であれば、どのように境界を決めるのでしょうか。損失が多いのか、資本が直線より下にあるのか？

一般的には、それぞれの時間を別々に見ていけばいいという結論になります。もしかしたら、何か意味があるのかもしれません。箱ひげ図に意味がある)

学習済み - データ上で実行し、悪いところをマークする

自動的

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky #:

学習済み - データで実行し、悪いところを指摘する

を搭載しています。

よくわからないのですが、不良セクタの境界線はどのように引くのですか？ポジションを開いて損切りしたところなのか、それともトレードの半分を損切りしたような広い範囲を取るのか。