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 2874

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

つまり、再帰関数は任意の数の引数に依存することができるが、決まった数の引数からは普通の関数で定義される、ということである。

最も単純な例は指数平均である。

どうせわからないけど、普通の例だったら、これがあるからあれも欲しい。

[Aleksey Nikolayev]

mytarmailS #:

どうだい？

そうはいかないんだ。

リカレンス・ネットならできるけど、メッシュなしでやりたいんだ。

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

リカレント・ネットワークでも可能だが、メッシュなしでやりたい。

エミッションの以前の状態を記憶する必要がありますか？

[Aleksey Nikolayev]

mytarmailS #:

以前の状態の記憶か何かが必要なのですか？

はい。例えば、指数平均の最も単純なケースでは、前のステップでの値が記憶される。これを合理的に一般化する必要がある。

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

はい、多少の記憶はあります。例えば、指数平均の最も単純なケースでは、前のステップでの値が記憶される。これを合理的に一般化する必要がある。

ウィザードと同じように、AMOに最後のn個の値を与えるだけです。

[Aleksey Nikolayev]

mytarmailS #:

マシュカと同じように、AMOに最後のn値を与えるだけでいい。

理想的には、アルゴリズムは利用可能なすべての履歴を入力として受け取るべきだ。それをどの断片に切り分け、どうするかを決めるべきだ。

[Evgeni Gavrilovi]

mytarmailS #:

しかし、トークンをn回更新する必要がある。

トークンが死んだら、サーバーにリクエストを送り、再ログインしてトークンを取得し、作業を続ける。

これが、私が行き詰まった最も単純なことです。

もしそれがajaxでないなら、私はそれを疎かにするのを手伝うことができる。

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

理想的には、アルゴリズムは利用可能なすべての履歴を入力として受け取るべきである。それをどのチャンクに切り分け、どう処理するかを決める。

アレクセイ、私たちがどれだけ同じことに興味を持っているか知らないだろう。

アプリケーションとその理由についてはよくわからない。

私にはアルゴリズムがある、

単純で比較的速いが表面的なもの。

そして、複雑で遅く、完全には完成していないが、深いものがある...。

これらのアルゴリズムは、通常のAMOに比べると恐ろしく遅く、数千倍、あるいはそれ以上かもしれませんが、データの見方が違います。

[mytarmailS]

Evgeni Gavrilovi #:

もし、それがajaxでないなら、私はあなたのスパーリングを手伝うことができる。

私は自分自身を簡単に解析することができます、問題はあなたがリクエストを介して、プロファイルを再入力し、新しいトークンを得ることができるかどうかです、あなたはそれを行う方法を知っていますか？

[Maxim Dmitrievsky]

Alexander Ivanov #:
私はマキシムを尊敬している。

、、、、、のののののののー、のー。

自分たちでもできるだろう？

一生かかっても無理だ。あなたの問題はTCを書くことであって、ニューラルネットワークではない。あなたは行き詰まるだろう。