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 2724

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Maxim Dmitrievsky #:

200枚じゃ足りない、ノーマークで自動タグだ。

書き直さなきゃ。

1回の観測で200枚

 
mytarmailS #:

200個/観察

ある期間TSを訓練し、新しいデータ、例えばユーロバックスのh1でそれを表示する。

 
Maxim Dmitrievsky #:

例えば、ユーロバックスのH1のように、一定期間トレーニングを行い、新しいデータで表示する。

コードを書き終える気になれないんだ。

インセンティブを探しているんだ。

 
mytarmailS #:

コードを書き終える気になれない、燃え尽きた......。

インセンティブを探しているんだ。

違うアプローチに挑戦することは、助けになりそうもない。

 
Maxim Dmitrievsky #:

だから、記事からコードを取り出して確認するんだ。まだ何もないのなら、何を話しているのか理解する必要はない。

私はこのような実装のバリエーションをたくさん持っている。再トレーニングを行うもの、再トレーニングを行わないもの、ベースラインによる再トレーニングなどだ。

特にそれをやり始めると、当初予定していたファンタジー的なものとは違う結果になります

その時、すでにバリエーションはあったのですが、私のコンソールを使ったトレーニング方法では都合が悪いので、十分な実験ができず、そこに書きました。

その時点では、彼らはそれを学ぶと呼ばれるように "ヒープ "がなかったと思います。

最終バージョンは違うかもしれない。

私があなたを盗んだと非難したとは言わないでください。もしかしたら、当時あなたは何も理解していなくて、本からすべてを学んだのかもしれません。ポイントは、同じようなアプローチがすでに言及されていて、それが正しく評価されていなかったということです。

 
Aleksey Vyazmikin #:

その時すでに選択肢はあったのだが、私のコンソールを使った学習法では不便なので、十分な実験ができず、そのことをそこに書いた。

この問題の研究に言及したように、その時点では「ヒープ」はなかったのだろう。

最終バージョンは異なるかもしれないこと - 私は同意する。

私があなたを盗んだと非難したとは言わないでほしい。もしかしたら、あなたは当時何も理解しておらず、本からすべてを学んだのかもしれない。要は、同じようなアプローチがすでに言及されており、それが適切に評価されていなかったということだ。

私は何も言っていない

この方法は1年半以上前のもので、私は最近記事を書いたばかりだ。

 
Maxim Dmitrievsky #:

さまざまなアプローチに挑戦することは、助けになりそうもない。

データセットが同じなら、何が問題なのか？
 
mytarmailS #:
データセットが1つしかないなら、何が問題なんだ？

訓練されたボットをすぐに送ることができます。

 
Maxim Dmitrievsky #:

訓練されたボットをすぐに送り込むことができる。

わかりました、忘れてください。

 
Maxim Dmitrievsky #:

いろいろなアプローチにチャレンジしても、うまくいくとは思えない。

モチベーションというものは、不意にやってくるものなのだ))))
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