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 2712

 
Runetのトレーディングにおける機械学習に関する フォーラムはここが最高で唯一なのでしょうか、それとも他にもあるのでしょうか?
 
Evgeny Dyuka #:
runetの"トレーディングにおける機械学習 " に関するフォーラムはここが最高で唯一なのでしょうか、それとも他にもあるのでしょうか?
これはベストとは程遠く、唯一のものです。
 
Aleksey Vyazmikin #:

アレクセイは、出来事や正しい順序について正しいことを考えているが、アルゴリズムに関する理論がなければ、すべては話のレベルにとどまると思う。

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以下はパターンの例である。

1) チャートの左端から赤い 線までがレベルの あるパターン。

2) 最初の青い矢印は、パターンに対する正しい 反応です。

3) 再度、パターンに対する正しい反応が エントリー・ポイントです。

ご覧の通り、パターンは同じであり、それは「私の名誉のために」機能するものである。

私はonknockを移動し、最後のn個のローソクを見て、ニューロンまたはcatbustomでこのようなパターンを見つけることができる人を見てみたい。

 

学習のための例を出来事と呼び、人はそれが本当に起こったことであるかのように概念をすり替える。しかし、これはその人が作り出した例であり、出来事とは呼べない。

そしてその人は、天井から取ってきた訓練例ではなく、これが出来事であると信じ始め、自分の定義で現実を偽物に置き換えてしまう。

そして、この偽物の現実の中で生き始め、それを正当化するために、何の関係もない馬鹿げた図を引用する。

そして、誰もが愚か者であることを明らかにし、意識の拡大を呼びかける。

そして、金融の時間軸は神聖な出来事のようなものに変わる。

 
飛行機は離着陸し、その様子を記録した。私たちは変性意識に入り、飛行機が軌跡から計算されるRSIを横切ったのを見た。これも私たちにとっては出来事だ。今度は、適切な人間とカマキリの違いを計算する必要がある。
 
あなたがカマキリで、ある架空の出来事と別の出来事を区別できないとしよう。あなたにとって、原因と結果はひとつの出来事であり、したがって、時系列が存在せず、出来事自体が架空のものであるため、それらの間に時間的・情報的なつながりはなく、同時に発生する。あなたはそのような架空の出来事を集め、葉っぱに包み、自分の作品を賞賛し、友人に話す。あなたの出来事は、あなたの頭の中で時間と空間の外で起こっている。そして、あなたはかなりうまくいっているように見えるが、これらすべては機械学習とは似ても似つかない。
 
git hub、プロジェクト、少なくともここでの白熱した議論が何なのか見ることはできますか?
 

Tensorflowを学ぶ 意味はあるのか?


  1. MQL5: Activation (活性化関数) と Derivative (活性化関数の微分) の行列とベクトルメソッドにパラメータを追加しました:
    .
    AF_ELU 指数線形ユニット
    AF_EXP エクスポネンシャル
    AF_GELU ガウス誤差リニアユニット
    AF_HARD_SIGMOID ハードシグモイド
    AF_LINEAR 線形
    AF_LRELU リーク型リニアユニット
    AF_RELU 直流化リニアユニット
    AF_SELU 指数線形単位
    AF_SIGMOID シグモイド
    AF_SOFTMAX ソフトマックス
    AF_SOFTPLUS ソフトプラス
    AF_SOFTSIGN ソフトサイン
    AF_SWISH スウィッシュ
    AF_TANH 双曲線タンジェント
    AF_TRELU しきい値付き回帰直線ユニット
    ニューラルネットワークの 活性化関数は、入力信号の加重和がネットワークレベルのノードまたはノードの出力信号にどのように変換されるかを決定します。活性化関数の選択はニューラルネットワークの能力と性能に大きな影響を与えます。モデルの異なる部分で異なる活性化関数を使用できます。MQL5には既知のすべての活性化関数だけでなく、活性化関数の導関数も実装されています。微分関数は、ニューラルネットワークのトレーニング中に受信したエラーに基づいて補正を迅速に計算するために必要です。
  2. MQL5: 以下のパラメータを持つ損失行列とベクトル法(損失関数)を追加:

    .
    LOSS_MSE 平均二乗誤差
    LOSS_MAE 平均絶対誤差
    LOSS_CCE カテゴリー交差エントロピー
    LOSS_BCE バイナリクロスペントロピー
    LOSS_MAPE 平均絶対パーセント誤差
    LOSS_MSLE 平均二乗対数誤差
    LOSS_KLD カルバック・ライブラー発散
    LOSS_COSINE コサイン類似度/近接度
    LOSS_POISSON ポアソン
    LOSS_HINGE ヒンジ
    LOSS_SQ_HINGE 二乗ヒンジ
    LOSS_CAT_HINGE カテゴリーヒンジ
    LOSS_LOG_COSH ハイパーボリックコサインの対数
    LOSS_HUBER ヒューバー
 
mytarmailS #:

アレクセイは、出来事や出来事の正しい順序について正しい考えを持っているが、アルゴリズムの理論がなければ、すべては話のレベルにとどまってしまうと思う。

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その通りだ。アルゴリズムが必要なのは、人々がその仕組みを理解するためかもしれない。それがなければ、コーディングはできない。

残念ながら、私は複雑な数式を読むことすらできません。

アルゴリズムに関しては、若い頃のあるケースを覚えている。大学の1年生だったと思うが、コンピュータ・サイエンスで、ベーシックを学んでいた。授業はコンピュータ教室で行われ、友人と私は授業中、ローカルネットワークを嗅ぎ回ったり、コンピュータの匂いを嗅いだりして、若い娯楽を楽しんだ......。私たちは黒板や先生から離れたところに座っていたので、そこには何も見えなかった。テストの時間だったか、実験だったか忘れたけど、コンピューターで何かを計算してスクリーンに表示するプログラムを書かなければならなかった。その先生が私のことを嫌っていたのは明らかで、私が仕事を早く終わらせて、再び楽しませていると、彼女は私のコンピュータの前に座り、コードに目を通し、悪意を持って聴衆に、私は才能がなく、私のコードは最悪で、うまくいかないだろう、そして私はなんてraztakayaなんだ...と言った。それでみんなが集まり、彼女はコードを実行した!そしてクラスの残りの時間、彼女はただそこに座って現実を否定していた。彼女は私のせいで私たちと仕事をすることを拒否したのです」。

それから2、3ヵ月後、偉大な人物であることが判明し、他のペアで得点することさえ許した男がいた。密かにオフィスに座り、インターネットをウロウロし、ウェブから掘り出したソフトをフロッピーディスクに入れて持ち帰った。

ああ、もうずいぶん昔のことだ...。

 
Maxim Dmitrievsky #:

学習のための例を出来事と呼び、人はそれが本当に起こったことであるかのように概念をすり替える。しかし、これはその人が作り出した例であり、出来事とは呼べない。

そしてその人は、天井から取ってきたトレーニングの例ではなく、これが出来事であると信じ始め、自分の定義で現実を偽物に置き換えてしまう。

そしてこの偽物の現実の中で生き始め、それを正当化するために、何の関係もない馬鹿げた図を引用する。

そして、誰もが愚か者であることが判明し、意識を拡大しようと呼びかける。

そして、金融の時間軸は神聖で出来事的なものに変わる。

マキシム、鬱憤を晴らせ、リラックスしろ--自分の優位性や独自性を証明する必要はまったくない!

私は誰も侮辱していない。

あなたのビジョンが宗教と信仰の問題であるならば、時系列以上のものを見させようとしても、私はあえて干渉しない。

理由: