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 2621 1...261426152616261726182619262026212622262326242625262626272628...3399 新しいコメント mytarmailS 2022.04.04 15:57 #26201 mytarmailS #: PythonのPonyGE2については、パッケージがありますが、私はPkeでやっているので、それが何であるか、どのようにかは言えません 名前を間違えました。文法的進化と記号的回帰の両方が機能する mytarmailS 2022.04.04 16:02 #26202 Valeriy Yastremskiy #: 一連のイベント・ルールは有効だが、それぞれのルールには次元があり、長いシーケンスには呪縛がある。 この方法のクールな点は、あなたがコントロールできることです...例えば、あるルールが最低200回繰り返されなければならないという条件を設定すれば、次元の呪縛から解放されるのです。 Maxim Dmitrievsky 2022.04.04 16:05 #26203 mytarmailS #: 名前をバカにしてどうしたんだろう。文法的進化と記号的回帰の両方が有効です。 象徴的な回帰、ですね。 Aleksey Nikolayev 2022.04.04 16:36 #26204 バイアスと分散のトレードオフにおけるシンボリック回帰は、分散の増加に強く偏っているように見えます。確かに断念する理由にはならないが、SBと価格が近いためトラブルが発生する可能性もある。 mytarmailS 2022.04.04 16:45 #26205 Aleksey Nikolayev #: バイアスと分散のトレードオフにおけるシンボリック回帰は、分散の増加に強く偏っているように見えます。確かに断念する理由にはならないが、SBと価格が近いためトラブルが発生する可能性もある。 あくまでもルールを作るためのフレームワークであって、価格や近似性、回帰性などについては、私の提案には何もありません。 Dmytryi Voitukhov 2022.04.04 23:42 #26206 mytarmailS #:いくら機種が多くても、直近の10本のローソクを見られたら、ガッツリGPT-3でも使い物になりませんよ。発電機があるのに、電源がない...。 私の5セント- トレーニング中は、繰り返さないニューロン(バー)の重みがぼやける。影響力のある重みは、最も頻繁に確認された神経細胞のままです。このように、一定の数のバーがある場合、重要なものだけが重みを持つ。フィギュアのようなもの。 mytarmailS 2022.04.05 02:39 #26207 Dmytryi Voitukhov #:私の5セント- 学習中は、繰り返さないニューロン(バー)の重みがぼやける。影響力のある重みは、最も頻繁に確認される神経細胞に留まる。このように、一定の数のバーがある場合、重要なものだけが重みを持つ。フィギュアのようなもの。 3時だ、何してるんだ、ディミトリ(笑) Forester 2022.04.05 07:37 #26208 Dmytryi Voitukhov #:私の5セント- 学習中は、繰り返さないニューロン(バー)の重みがぼやける。影響力のある重みは、最も頻繁に確認される神経細胞に留まる。このように、一定の数のバーがある場合、重要なものだけが重みを持つ。フィギュアのようなもの。 同様に木の上でも。例えば100のフェイント/バーのうち、5~10のトップスプリットは、いくつかの重要なものを選び、残りは使いません。ツリーをずっと分割すると、最後の分割(および使用された機能/バー)によって全体の結果がごくわずかに変化します。つまり、結果はNSとほぼ同じで、カウントが速くなるだけです。 BillionerClub 2022.04.05 10:17 #26209 もし、人がMLに良いものと悪いものを交換したり、与えたりしたらどうなるか? Replikant_mih 2022.04.05 11:14 #26210 BillionerClub #: もし、MLに良いものと悪いものを交換したり、与えたりしたらどうなるか? いいアイデアだと思います。ただ、ここが重要だと思うんです。 - 多くの統計を積み重ねること。 - 人が一つのもの(一つのシステム)を取引するために。 - 客観的な視点を持ち続け、システマチックに取引していること。 この場合、良いマークアップが得られると思いますので、普通に利益を得ることが可能です。 1...261426152616261726182619262026212622262326242625262626272628...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
PythonのPonyGE2については、パッケージがありますが、私はPkeでやっているので、それが何であるか、どのようにかは言えません
一連のイベント・ルールは有効だが、それぞれのルールには次元があり、長いシーケンスには呪縛がある。
名前をバカにしてどうしたんだろう。
バイアスと分散のトレードオフにおけるシンボリック回帰は、分散の増加に強く偏っているように見えます。確かに断念する理由にはならないが、SBと価格が近いためトラブルが発生する可能性もある。
あくまでもルールを作るためのフレームワークであって、価格や近似性、回帰性などについては、私の提案には何もありません。
いくら機種が多くても、直近の10本のローソクを見られたら、ガッツリGPT-3でも使い物になりませんよ。
発電機があるのに、電源がない...。
私の5セント- トレーニング中は、繰り返さないニューロン(バー)の重みがぼやける。影響力のある重みは、最も頻繁に確認された神経細胞のままです。このように、一定の数のバーがある場合、重要なものだけが重みを持つ。フィギュアのようなもの。
私の5セント- 学習中は、繰り返さないニューロン(バー)の重みがぼやける。影響力のある重みは、最も頻繁に確認される神経細胞に留まる。このように、一定の数のバーがある場合、重要なものだけが重みを持つ。フィギュアのようなもの。
私の5セント- 学習中は、繰り返さないニューロン(バー)の重みがぼやける。影響力のある重みは、最も頻繁に確認される神経細胞に留まる。このように、一定の数のバーがある場合、重要なものだけが重みを持つ。フィギュアのようなもの。
もし、MLに良いものと悪いものを交換したり、与えたりしたらどうなるか?
いいアイデアだと思います。ただ、ここが重要だと思うんです。
- 多くの統計を積み重ねること。
- 人が一つのもの(一つのシステム)を取引するために。
- 客観的な視点を持ち続け、システマチックに取引していること。
この場合、良いマークアップが得られると思いますので、普通に利益を得ることが可能です。