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 2861 1...285428552856285728582859286028612862286328642865286628672868...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2022.12.25 13:41 #28601 Maxim Dmitrievsky #:クラスタリング結果のスクリーンショットを見せてください。申し訳ありませんが、画像やリアルタイムのデータなどの外部リソースにはアクセスできません。しかし、クラスタリングとそれがビットコイン価格の分析にどのように使用できるかについての情報を提供することはできます。クラスタリングとは、データ分析におけるテクニックの一つで、データポイントのセットをその類似性に基づいてクラスタにグループ化することです。ビットコイン価格の文脈では、クラスタリングは、1年などの一定期間におけるデータのパターンや傾向を特定するために使用できます。例えば、クラスタリングアルゴリズムは、ビットコイン価格が急成長または急落した期間など、類似した挙動を示した日または週のクラスタを特定するかもしれない。ビットコインの価格データでクラスタリングを行うには、一定期間の日毎または時間毎の価格を含むデータセットと、データを処理するクラスタリングアルゴリズムが必要である。クラスタリングアルゴリズムには様々なものがあり、それぞれに長所と短所があります。よく使われるクラスタリング・アルゴリズムには、k-means、階層クラスタリング、密度ベース・クラスタリングなどがあります。クラスタリング・アルゴリズムによってデータが処理されると、その結果を視覚化してデータのパターンや傾向を特定することができます。これは、散布図、折れ線グラフ、ヒートマップなど、さまざまな方法で行うことができます。この情報がお役に立てば幸いです！他に質問があれば教えてください。このトピックに関する面白いものは何も生まれないだろうが、今のところこれが結論だ。コードの断片は、一部であれば、同じようにGoogleで簡単に見つけることができる。 AIのトピックを紐解くだけなら、スタークラフトや囲碁でもやっている。まあ、囲碁の場合は、あなたが優秀だとすると、純粋な組み合わせ論だ。スタークラフトでは不当に勝ったが、プレイヤーと同じ条件にすると負け始めた。ここでも驚くようなことは何もなかった。よく文字が生成されるね。） mytarmailS 2022.12.25 14:23 #28602 フォーラムの観察から...もしある人の発言がめちゃくちゃで、概念や出来事を混同しているとしたら...。それは彼の頭が混乱していることを意味する。 Maxim Dmitrievsky 2022.12.25 14:50 #28603 あなたは口先だけで、何も考えていない。そして、あなたは検証することさえ怠慢だ。gptについて多くの憶測が飛び交っているが、あなたはそれが本当は何なのかを読むことができない。あとはチェルニーゴフスカヤを見て味わうだけだ。 Aleksey Vyazmikin 2022.12.25 15:10 #28604 Andrey Miguzov #:それは複雑な構造ではなく、今後も繰り返されることのない偶然の一致である（P=0.5）。これが私の結論である。理論的な正当性のない「複雑な」非線形の関係はすべてフィクションである。データをアルゴリズムで引き伸ばしただけだ。市場参加者はこの「複雑な」関係に気づいていない。だから、この関係は値動きに何の影響も与えない。木曜日の午後4時、日足が上昇していたら売る」という理論的根拠が あるかどうかは別の問題である。以下を参照。 さて、あなたの言う通り、ランダムなプロセスだったとしましょう。しかし、数学的な方法でそれを特定することは可能でしょうか？結局のところ、確率に変化があるということは、何らかの事象が窓に入ってきたということであり、それは予測因子という形で我々のロジックに捕捉され、新しいデータの到着によってぼやけることになる。トータルの確率の変化ではなく、少なくともいくつかのサイトでの確率の変化を評価すべきなのではないだろうか？ ファンダメンタル指標によって価格行動を正当化しようとすることは可能だが、そのためには金融システムの複雑な仕組みについての知識が必要であり、通常は誰もそのような知識を持っていない。それに、資産や通貨を大量に売ったり買ったりする計画を実行するには、流動性を集める必要があります。価格は、（テクニカル分析を使用して）水上の円を探している市場参加者の決定に従って移動し、MOの助けを借りて、我々は、テクニカル分析のどの方法が市場参加者の間で最も人気があると判断し、これに基づいて、この行動に適した彼らの戦略を使用する必要があります。 アンドレイ・ミグゾフ#: 理論的な金利計算もここに含めることができます。 あなたの例は、トレーダーが会計や財務管理のプロではないことを示しています。輸出入に従事しているそれほど大きくない企業でさえ、市場を見て、彼らの意見で有利なレートで為替取引を行い、自由な資金（一度にパッドを通じて黒字に引き出せない場合）を預けたり、デリバティブ金融商品を購入したりする。これは、すでにこれらの組織で働いていた私の経験によるものだ。 私はロシア連邦のファンダメンタル分析、特に企業のファンダメンタル分析には懐疑的である。 アンドレイ・ミグゾフ#: 私が伝えることができる限り、予測は本質です。そして、それらが正常であるとき - MOはもはや必要ありません。 だから問題は、"正常 "と "正常でない "をどう区別するかだ。私はこの方向に重点を置いている。 アンドレイ・ミグゾフ#: 私は10年前にOpenCLでニューラルネットワークを教え、膨大な労力と時間を費やしましたが、そこから利益を得ることはできませんでした。しかし、利益を得ることはできなかった。 ありがとう。成功するかもしれないし、しないかもしれない。 でも、10年間もこの分野でユニークなアイデアを開発しなかったというのは理解できない。もしあなたがすべてを投げ出したのなら、それを出版することができるだろう。そうすれば、人々は、あなたがポイントを置いたところから続けることができる。 Andrey Miguzov 2022.12.25 16:17 #28605 Aleksey Vyazmikin #:さて、あなたの言う通り、ランダムなプロセスだったとしよう。しかし、数学的な方法でそれを特定することは可能だろうか？結局のところ、確率のシフトがあるということは、何らかの事象がウィンドウに入ったということであり、それは予測因子という形で私たちのロジックによって捕捉され、新しいデータの到着によってぼやけることになる。確率の変化をトータルで評価するのではなく、少なくともいくつかの部位で評価すべきではないでしょうか？...問題は、その「正常」と「正常でない」をどのように区別するかということだ。 いや、もういい。現在、予測因子を特定するために私が利用できる唯一の方法は、市場に関する私の主観的知識＋観察である。そして仮説があれば、それをテスターや実戦で検証する。非常に時間がかかるが、信頼できる。 アレクシーVyazmikin＃： 私には理解できませんが、10年間、この分野での開発やユニークなアイデアはなかったのですか？もし全てをあきらめるのであれば、それを公表すれば、人々はあなたがポイントを置いた場所から続けることができ、最初から苦悩を始めることはないでしょう。 私がこの方向性に見切りをつけたのはずいぶん前のことだ。私は3年間ほど（暇な時に）この分野に深く関わっていた。多層ネットワーク、最適化のための遺伝学、あとは覚えていない。この間、科学や実践は大きく進歩した。最新のパッケージはもっと多くのことができる。要するに、再訓練と排水ということだ。 私が伝えようとしている唯一の考えは、それは苦行であり、まったく始める必要はないということだ。シンプルで実績のあるものを取り入れて、それでお金を稼ごうとするほうがいい。 もう一つの新鮮な例 -参加者にとってはあまりポジティブではないが :)))))本題はここからだ。 FTXグループの複雑な構造には、FTX取引所とアラメダ・リサーチという2つの主要企業がある。この暗号通貨ビジネス帝国の崩壊の物語には、サム・ バンクマン-フリード自身と アラメダを 率いたキャロライン・アリソンという 2人の主役もいる。 ...ジェーン・ストリートで、サムは 流動性の低い暗号通貨の裁定取引に携わって いた。彼は、異なる取引所における暗号通貨のレートの違いを利用し、アジアの取引所で安い暗号通貨を買い占め、それを米国で高く売った。2017年9月、バンクマン=フリードはJane Street を去った。2017年 11月、カリフォルニア州バークレーに自身のトレーディング会社Alameda Researchを設立し、すぐに数百万ドルの利益を 上げ始めた。....2018年3月、バンクマン＝フリードはジェーン・ストリートの知人キャロライン・エリソンを コーヒーに誘った。そこで彼は彼女にアラメダへの入社を勧めた。キャロライン自身の言葉を借りれば、当時まだ24 歳だった彼女はすでに「当時のアラメダのトレーダーの多くよりも経験豊富」だった。しかし、今年5月、アリソンは スペイン語のポッドキャストで、自分の取引戦略のすべてが「小学校レベルの数学」と直感に基づいていたことを 認めた。....11月8日の1日で、彼の資産は 105億ドル から以下のように暴落した。 アービトラージに魚はいない、とここでずっと言われていたのを覚えている。ここで話題になっている間にも、蚊帳の外だった男はそれなりの額を稼いでいたのだが......。しかし、彼のあまりの愚かさと世間知らずのせいで、彼は今頃刑務所行きだろう......。 Maxim Dmitrievsky 2022.12.25 16:29 #28606 Andrey Miguzov #:いや、もういい。今、私が予測因子を特定するために利用できる唯一の方法は、市場に関する私の主観的知識＋観察である。そして仮説があれば、それをテスターや実戦で検証する。非常に時間がかかるが、信頼できる。私はずいぶん前に、この方向に見切りをつけました。私は3年間ほど、（余暇を利用して）この分野に深く関わっていた。多層ネットワーク、最適化のための遺伝学、あとは覚えていない......。この間、科学や実践は大きく進歩し、最新のパッケージはもっと多くのことができるようになった。結果は同じで、再訓練と消耗だ。私が伝えようとしている唯一の考えは、それは苦悩であり、全く始める必要はないということだ。シンプルで実績のあるものを取り入れ、それでお金を稼ごうとする方がいい。もう一つの新鮮な例 -参加者にとってはあまりポジティブではないが :)))))要点をここに貼り付けておこう。アービトラージに魚はいない、と彼らが長い間ここで言っていたことを思い出す。彼らがここで言っている間、知識のないヤツはそれなりに儲けていた・・・。しかし、ただ驚くべき愚かさと世間知らずのせいで、彼はおそらく刑務所行きだろう...。 アービトラージは存在しないし、ニューラルネットワークは市場では機能しない。すべてを聞いた後では、FXで儲けている人はまったくいないと思うかもしれないが、そんなことはない。ニューラル・ネットワークについては、古いものをそのまま使うこともできるが、少し違った角度から使うだけで、別の結果がある。これは、誰が創造的な活動をシミュレートしているのか、そして誰が本当に努力しているのかという現在のトピックに関連している。そして、超作為的なシステムも、ほとんどの場合、機能しないだろう。ここでは、MOEのスペシャリストというよりも、日和見主義者になる必要がある。 Forester 2022.12.25 16:51 #28607 Andrey Miguzov #:もうひとつの最近の例 -参加者にとってはあまりポジティブではないが :))))))主な部分をここに貼り付けておこう...。 あるビデオの中で、この女性の口座はマージンコールを実行しないように取引所のコードにプログラムされている、つまり、彼女はエクイティで深いマイナスに陥る可能性がある、と言われていました。そうやって彼女はマイナスを乗り切り、超売れっ子トレーダーのイメージを手に入れたのだ。 Renat Akhtyamov 2022.12.25 17:01 #28608 Andrey Miguzov #:いや、もういい。現在、予測因子を特定するために私が利用できる唯一の方法は、市場に関する私の主観的知識＋観察である。そして仮説があれば、テスターや実戦で検証する。非常に時間がかかるが、信頼できる。私はこの方向性をずいぶん前にあきらめた--5～6年ほど前に。私は3年間ほどこの仕事に深く関わっていた（暇な時に）。多層ネットワーク、最適化のための遺伝学、あとは覚えていない......。この間、科学や実践は大きく進歩し、最新のパッケージはもっと多くのことができるようになった。結果は同じで、再訓練と消耗だ。私が伝えようとしている唯一の考えは、それは苦悩であり、全く始める必要はないということだ。シンプルで実績のあるものを取り入れ、それでお金を稼ごうとする方がいい。もう一つの新鮮な例 -参加者にとってはあまりポジティブではないが :)))))要点をここに貼り付けておこう。アービトラージに魚はいない、と彼らが長い間ここで言っていたことを思い出す。彼らがここで言っている間、知識のないヤツはそれなりに儲けていた・・・。しかし、ただ驚くべき愚かさと世間知らずのせいで、今、彼はおそらく刑務所行きだろう...。 よくやった！ Aleksey Vyazmikin 2022.12.25 17:02 #28609 Andrey Miguzov #:いや、もういい。今、私が予測因子を特定するために利用できる唯一の方法は、市場に関する私の主観的知識＋観察である。そして仮説があれば、それをテスターや実戦で検証する。非常に時間がかかるが、信頼できる。私はずいぶん前に、この方向に見切りをつけました。私は3年間（余暇を利用して）この分野に深く関わっていた。多層ネットワーク、最適化のための遺伝学、あとは覚えていない。この間、科学や実践は大きく進歩し、最新のパッケージはもっと多くのことができるようになった。結果は同じで、再訓練と消耗だ。私が伝えようとしている唯一の考えは、それは苦悩であり、全く始める必要はないということだ。シンプルで実績のあるものを取り入れ、それでお金を稼ごうとする方がいい。もう一つの新鮮な例 -参加者にとってはあまりポジティブではないが :)))))要点をここに貼り付けておこう。アービトラージに魚はいない、と彼らが長い間ここで言っていたことを思い出す。彼らがここで言っている間、知識のないヤツはそれなりに儲けていた・・・。しかし、ただ驚くべき愚かさと世間知らずのせいで、今、彼はおそらく刑務所行きだろう...。 なるほど、あなたは自分が理解していると思うことしか認めない。私は逆に、自分があまり理解していないことを認識している。だからこそ、手書きの戦略から自動生成の戦略に移行したのだ。 どうすればオーバートレーニングを減らせるかという問題に、なぜあなたは取り組んでいないのですか？ mytarmailS 2022.12.25 17:38 #28610 クールだ! フィットネスフックを作って、ワークアウトができるまでGPT3を拷問することができる ) 1...285428552856285728582859286028612862286328642865286628672868...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
クラスタリング結果のスクリーンショットを見せてください。
申し訳ありませんが、画像やリアルタイムのデータなどの外部リソースにはアクセスできません。しかし、クラスタリングとそれがビットコイン価格の分析にどのように使用できるかについての情報を提供することはできます。
クラスタリングとは、データ分析におけるテクニックの一つで、データポイントのセットをその類似性に基づいてクラスタにグループ化することです。ビットコイン価格の文脈では、クラスタリングは、1年などの一定期間におけるデータのパターンや傾向を特定するために使用できます。例えば、クラスタリングアルゴリズムは、ビットコイン価格が急成長または急落した期間など、類似した挙動を示した日または週のクラスタを特定するかもしれない。
ビットコインの価格データでクラスタリングを行うには、一定期間の日毎または時間毎の価格を含むデータセットと、データを処理するクラスタリングアルゴリズムが必要である。クラスタリングアルゴリズムには様々なものがあり、それぞれに長所と短所があります。よく使われるクラスタリング・アルゴリズムには、k-means、階層クラスタリング、密度ベース・クラスタリングなどがあります。
クラスタリング・アルゴリズムによってデータが処理されると、その結果を視覚化してデータのパターンや傾向を特定することができます。これは、散布図、折れ線グラフ、ヒートマップなど、さまざまな方法で行うことができます。
この情報がお役に立てば幸いです！他に質問があれば教えてください。
このトピックに関する面白いものは何も生まれないだろうが、今のところこれが結論だ。コードの断片は、一部であれば、同じようにGoogleで簡単に見つけることができる。
AIのトピックを紐解くだけなら、スタークラフトや囲碁でもやっている。まあ、囲碁の場合は、あなたが優秀だとすると、純粋な組み合わせ論だ。スタークラフトでは不当に勝ったが、プレイヤーと同じ条件にすると負け始めた。ここでも驚くようなことは何もなかった。よく文字が生成されるね。）それは複雑な構造ではなく、今後も繰り返されることのない偶然の一致である（P=0.5）。これが私の結論である。理論的な正当性のない「複雑な」非線形の関係はすべてフィクションである。データをアルゴリズムで引き伸ばしただけだ。市場参加者はこの「複雑な」関係に気づいていない。だから、この関係は値動きに何の影響も与えない。
木曜日の午後4時、日足が上昇していたら売る」という理論的根拠が あるかどうかは別の問題である。以下を参照。
さて、あなたの言う通り、ランダムなプロセスだったとしましょう。しかし、数学的な方法でそれを特定することは可能でしょうか？結局のところ、確率に変化があるということは、何らかの事象が窓に入ってきたということであり、それは予測因子という形で我々のロジックに捕捉され、新しいデータの到着によってぼやけることになる。トータルの確率の変化ではなく、少なくともいくつかのサイトでの確率の変化を評価すべきなのではないだろうか？
ファンダメンタル指標によって価格行動を正当化しようとすることは可能だが、そのためには金融システムの複雑な仕組みについての知識が必要であり、通常は誰もそのような知識を持っていない。それに、資産や通貨を大量に売ったり買ったりする計画を実行するには、流動性を集める必要があります。価格は、（テクニカル分析を使用して）水上の円を探している市場参加者の決定に従って移動し、MOの助けを借りて、我々は、テクニカル分析のどの方法が市場参加者の間で最も人気があると判断し、これに基づいて、この行動に適した彼らの戦略を使用する必要があります。
理論的な金利計算もここに含めることができます。
あなたの例は、トレーダーが会計や財務管理のプロではないことを示しています。輸出入に従事しているそれほど大きくない企業でさえ、市場を見て、彼らの意見で有利なレートで為替取引を行い、自由な資金（一度にパッドを通じて黒字に引き出せない場合）を預けたり、デリバティブ金融商品を購入したりする。これは、すでにこれらの組織で働いていた私の経験によるものだ。
私はロシア連邦のファンダメンタル分析、特に企業のファンダメンタル分析には懐疑的である。
私が伝えることができる限り、予測は本質です。そして、それらが正常であるとき - MOはもはや必要ありません。
だから問題は、"正常 "と "正常でない "をどう区別するかだ。私はこの方向に重点を置いている。
私は10年前にOpenCLでニューラルネットワークを教え、膨大な労力と時間を費やしましたが、そこから利益を得ることはできませんでした。しかし、利益を得ることはできなかった。
ありがとう。成功するかもしれないし、しないかもしれない。
でも、10年間もこの分野でユニークなアイデアを開発しなかったというのは理解できない。もしあなたがすべてを投げ出したのなら、それを出版することができるだろう。そうすれば、人々は、あなたがポイントを置いたところから続けることができる。
さて、あなたの言う通り、ランダムなプロセスだったとしよう。しかし、数学的な方法でそれを特定することは可能だろうか？結局のところ、確率のシフトがあるということは、何らかの事象がウィンドウに入ったということであり、それは予測因子という形で私たちのロジックによって捕捉され、新しいデータの到着によってぼやけることになる。確率の変化をトータルで評価するのではなく、少なくともいくつかの部位で評価すべきではないでしょうか？
...
問題は、その「正常」と「正常でない」をどのように区別するかということだ。
いや、もういい。現在、予測因子を特定するために私が利用できる唯一の方法は、市場に関する私の主観的知識＋観察である。そして仮説があれば、それをテスターや実戦で検証する。非常に時間がかかるが、信頼できる。
私には理解できませんが、10年間、この分野での開発やユニークなアイデアはなかったのですか？もし全てをあきらめるのであれば、それを公表すれば、人々はあなたがポイントを置いた場所から続けることができ、最初から苦悩を始めることはないでしょう。
私がこの方向性に見切りをつけたのはずいぶん前のことだ。私は3年間ほど（暇な時に）この分野に深く関わっていた。多層ネットワーク、最適化のための遺伝学、あとは覚えていない。この間、科学や実践は大きく進歩した。最新のパッケージはもっと多くのことができる。要するに、再訓練と排水ということだ。
私が伝えようとしている唯一の考えは、それは苦行であり、まったく始める必要はないということだ。シンプルで実績のあるものを取り入れて、それでお金を稼ごうとするほうがいい。
もう一つの新鮮な例 -参加者にとってはあまりポジティブではないが :)))))本題はここからだ。
...
ジェーン・ストリートで、サムは 流動性の低い暗号通貨の裁定取引に携わって いた。彼は、異なる取引所における暗号通貨のレートの違いを利用し、アジアの取引所で安い暗号通貨を買い占め、それを米国で高く売った。2017年9月、バンクマン=フリードはJane Street
を去った。
2017年 11月、カリフォルニア州バークレーに自身のトレーディング会社Alameda Researchを設立し、すぐに数百万ドルの利益を 上げ始めた。
....
2018年3月、バンクマン＝フリードはジェーン・ストリートの知人キャロライン・エリソンを コーヒーに誘った。そこで彼は彼女にアラメダへの入社を勧めた。キャロライン自身の言葉を借りれば、当時まだ24 歳だった彼女はすでに「当時のアラメダのトレーダーの多くよりも経験豊富」だった。しかし、今年5月、アリソンは スペイン語のポッドキャストで、自分の取引戦略のすべてが「小学校レベルの数学」と直感に基づいていたことを 認めた。
....
11月8日の1日で、彼の資産は 105億ドル から以下のように暴落した。
アービトラージに魚はいない、とここでずっと言われていたのを覚えている。ここで話題になっている間にも、蚊帳の外だった男はそれなりの額を稼いでいたのだが......。しかし、彼のあまりの愚かさと世間知らずのせいで、彼は今頃刑務所行きだろう......。
いや、もういい。今、私が予測因子を特定するために利用できる唯一の方法は、市場に関する私の主観的知識＋観察である。そして仮説があれば、それをテスターや実戦で検証する。非常に時間がかかるが、信頼できる。
私はずいぶん前に、この方向に見切りをつけました。私は3年間ほど、（余暇を利用して）この分野に深く関わっていた。多層ネットワーク、最適化のための遺伝学、あとは覚えていない......。この間、科学や実践は大きく進歩し、最新のパッケージはもっと多くのことができるようになった。結果は同じで、再訓練と消耗だ。
私が伝えようとしている唯一の考えは、それは苦悩であり、全く始める必要はないということだ。シンプルで実績のあるものを取り入れ、それでお金を稼ごうとする方がいい。
もう一つの新鮮な例 -参加者にとってはあまりポジティブではないが :)))))要点をここに貼り付けておこう。
アービトラージに魚はいない、と彼らが長い間ここで言っていたことを思い出す。彼らがここで言っている間、知識のないヤツはそれなりに儲けていた・・・。しかし、ただ驚くべき愚かさと世間知らずのせいで、彼はおそらく刑務所行きだろう...。
もうひとつの最近の例 -参加者にとってはあまりポジティブではないが :))))))主な部分をここに貼り付けておこう...。
いや、もういい。現在、予測因子を特定するために私が利用できる唯一の方法は、市場に関する私の主観的知識＋観察である。そして仮説があれば、テスターや実戦で検証する。非常に時間がかかるが、信頼できる。
私はこの方向性をずいぶん前にあきらめた--5～6年ほど前に。私は3年間ほどこの仕事に深く関わっていた（暇な時に）。多層ネットワーク、最適化のための遺伝学、あとは覚えていない......。この間、科学や実践は大きく進歩し、最新のパッケージはもっと多くのことができるようになった。結果は同じで、再訓練と消耗だ。
私が伝えようとしている唯一の考えは、それは苦悩であり、全く始める必要はないということだ。シンプルで実績のあるものを取り入れ、それでお金を稼ごうとする方がいい。
もう一つの新鮮な例 -参加者にとってはあまりポジティブではないが :)))))要点をここに貼り付けておこう。
アービトラージに魚はいない、と彼らが長い間ここで言っていたことを思い出す。彼らがここで言っている間、知識のないヤツはそれなりに儲けていた・・・。しかし、ただ驚くべき愚かさと世間知らずのせいで、今、彼はおそらく刑務所行きだろう...。
よくやった！
いや、もういい。今、私が予測因子を特定するために利用できる唯一の方法は、市場に関する私の主観的知識＋観察である。そして仮説があれば、それをテスターや実戦で検証する。非常に時間がかかるが、信頼できる。
私はずいぶん前に、この方向に見切りをつけました。私は3年間（余暇を利用して）この分野に深く関わっていた。多層ネットワーク、最適化のための遺伝学、あとは覚えていない。この間、科学や実践は大きく進歩し、最新のパッケージはもっと多くのことができるようになった。結果は同じで、再訓練と消耗だ。
私が伝えようとしている唯一の考えは、それは苦悩であり、全く始める必要はないということだ。シンプルで実績のあるものを取り入れ、それでお金を稼ごうとする方がいい。
もう一つの新鮮な例 -参加者にとってはあまりポジティブではないが :)))))要点をここに貼り付けておこう。
アービトラージに魚はいない、と彼らが長い間ここで言っていたことを思い出す。彼らがここで言っている間、知識のないヤツはそれなりに儲けていた・・・。しかし、ただ驚くべき愚かさと世間知らずのせいで、今、彼はおそらく刑務所行きだろう...。
なるほど、あなたは自分が理解していると思うことしか認めない。私は逆に、自分があまり理解していないことを認識している。だからこそ、手書きの戦略から自動生成の戦略に移行したのだ。
どうすればオーバートレーニングを減らせるかという問題に、なぜあなたは取り組んでいないのですか？
クールだ!
フィットネスフックを作って、ワークアウトができるまでGPT3を拷問することができる )