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 2758 1...275127522753275427552756275727582759276027612762276327642765...3399 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2022.09.27 08:38 #27571 Maxim Dmitrievsky #: リサンプリングは、外れ値を除去し、サンプルを平滑化するために行われる。 私は一般的に、エントロピーによるサンプリングが相関関係を探すのに有意義であることを提案していた。チップをより有益なものにするためだ。さらに、インクリメントを取り、あらゆる種類の変換によって元の系列から最大限の情報を加える。さらに、非固定的な吃音窓を加える。これはフロッグのアプローチで、誰もやったことがない。でも、コロナウイルスに感染したので、☺️。 1.1.異常値をリサンプリングしても、それを取り除くことはできない。コルホーズのやり方では、対応する分位の±0.005より大きいものをすべてこの値に変更する。統計は著しく変化する。 2.特にエントロピーについては非常に興味深い。相関は定常系列のためのものであり、我々はそれを忘れることができる。 Forester 2022.09.27 08:39 #27572 Maxim Dmitrievsky #: さらに非固定吃音ウィンドウ。 非固定吃音ウィンドウとは？各行の特徴/列の数が違う？しかし、モデルには常に同じ数の列を入力する必要があります。 Maxim Dmitrievsky 2022.09.27 08:41 #27573 СанСаныч Фоменко #:1.外れ値のリサンプリングは除去されない。プログラムもあるが、kolkhoz流にやればいい：対応する分位の±0.005より大きいものをすべてこの値に変更する。統計量は驚くほど変化する。2.特にエントロピーについては非常に興味深い。相関は定常系列のためのもので、忘れてもよい。 ガウシアンを含むすべてのものをリサンプリングすると、相関がなくなる。 Maxim Dmitrievsky 2022.09.27 08:42 #27574 elibrarius #:アンコミットウィンドウとは？各行のフィーチャー/カラム数が違う？しかし、モデルには常に同じ数の列を入力する必要があります。 少し前にどこかに書いたのですが、もしモッダーがクリーンアップしていなければ。 Forester 2022.09.27 08:48 #27575 Maxim Dmitrievsky #: そして、上記は最近どこかで書かれたものだが、もし修正者がそれをクリーンアップしていなければ unfixed window "で検索しても、このページしかヒットしない。 СанСаныч Фоменко 2022.09.27 08:54 #27576 Maxim Dmitrievsky #: ガウシアンを含むものをリサンプリングして除去する 不思議だが、非常に賢い。 Maxim Dmitrievsky 2022.09.27 08:54 #27577 elibrarius #:非固定ウィンドウ」で検索すると、このページしかヒットしない。 フラクタルのこととかで、最後の価格が常に最高の予測力を持つとは限らないという考えがどこかにあった。つまり、条件によってウィンドウを停止させるか、別のnsによってウィンドウを固定し、最後のバーではなく、前のバーが予測に参加するようにする必要があることがある。そのため、履歴を行ったり来たりする必要がある。 Maxim Dmitrievsky 2022.09.27 08:55 #27578 СанСаныч Фоменко #:興味深いが、非常に複雑だ。 ガウス混合を試してみよう。生成モデルだ。オートエンコーダよりもインクリメントでうまくいく。 СанСаныч Фоменко 2022.09.27 09:00 #27579 Maxim Dmitrievsky #: リサンプリングは、外れ値を除去し、サンプルをガウス化するために行われる。 私は一般的にエントロピーや相関による意味のあるサンプリングを提案していた。チップをより有益なものにするためだ。さらに、インクリメントを取り、あらゆる種類の変換によって元の系列から最大限の情報を加える。さらに非固定的な吃音窓を 設ける。これはフロッグのアプローチで、誰もやったことがない。でも、コロナウイルスに感染したので、☺️。 Casual infernnceは、オプションとして有益なフィッシュを選び出すのに役立つはずだったが、それはそこについてではないことが判明した 完全に不明瞭。 時系列の異なる部分に異なるウィンドウが必要なことはよく分かっている。しかし、この問題は昔からあるもので、あるセグメントで窓を選択した場合、次のセグメントでも同じ窓があるとは限らない。 Maxim Dmitrievsky 2022.09.27 09:00 #27580 СанСаныч Фоменко #:全然はっきりしない。時系列の異なる部分で異なるウィンドウを持つ必要があることは確かだ。しかし、この問題は昔からあるもので、ある区間で窓を取ったとしても、その窓が次の区間にもあるとは限らないという、窓の幅の非定常性の変形なのだ。 私の頭は木でできているので、後で例を作ろう。例えば、長い下落を予測するチップがあったとする。その場合、各バーでウィンドウを動かす意味はなく、新しいバーで同じ特徴を提出することになる。そして、あるポイントまで移動させ、また移動させる。これらのポイントも入力される。 1...275127522753275427552756275727582759276027612762276327642765...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 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
リサンプリングは、外れ値を除去し、サンプルを平滑化するために行われる。
1.1.異常値をリサンプリングしても、それを取り除くことはできない。コルホーズのやり方では、対応する分位の±0.005より大きいものをすべてこの値に変更する。統計は著しく変化する。
2.特にエントロピーについては非常に興味深い。相関は定常系列のためのものであり、我々はそれを忘れることができる。
非固定吃音ウィンドウとは？各行の特徴/列の数が違う？しかし、モデルには常に同じ数の列を入力する必要があります。
1.外れ値のリサンプリングは除去されない。プログラムもあるが、kolkhoz流にやればいい：対応する分位の±0.005より大きいものをすべてこの値に変更する。統計量は驚くほど変化する。
2.特にエントロピーについては非常に興味深い。相関は定常系列のためのもので、忘れてもよい。
アンコミットウィンドウとは？各行のフィーチャー/カラム数が違う？しかし、モデルには常に同じ数の列を入力する必要があります。
そして、上記は最近どこかで書かれたものだが、もし修正者がそれをクリーンアップしていなければ
unfixed window "で検索しても、このページしかヒットしない。
ガウシアンを含むものをリサンプリングして除去する
不思議だが、非常に賢い。
非固定ウィンドウ」で検索すると、このページしかヒットしない。
興味深いが、非常に複雑だ。
リサンプリングは、外れ値を除去し、サンプルをガウス化するために行われる。
完全に不明瞭。
時系列の異なる部分に異なるウィンドウが必要なことはよく分かっている。しかし、この問題は昔からあるもので、あるセグメントで窓を選択した場合、次のセグメントでも同じ窓があるとは限らない。
全然はっきりしない。
時系列の異なる部分で異なるウィンドウを持つ必要があることは確かだ。しかし、この問題は昔からあるもので、ある区間で窓を取ったとしても、その窓が次の区間にもあるとは限らないという、窓の幅の非定常性の変形なのだ。