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 2880

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Vladimir Perervenko #:

シュヴァネツキーって覚えてる？

オデッサの口語表現に似ているかもしれませんが。
 
新年明けましておめでとうございます！新たな願いと深い望みの成就を！
 
Vladimir Perervenko #:

特性（予測因子、変数、機能、特徴）とは 、観察された現象の個々の測定可能な特性または特徴の ことである。例えば、相場、曜日、時間帯など。我々の場合、これらは原則として時系列である 。

確立された概念を不必要に再定義する必要はない。これは混乱と議論の目的の誤解につながります。あなたの場合我々は、予測変数（形質、関数、特徴など）の連続値の任意の長さのベクトルについて話しています。

もっと注意深く。

列の長さと列の数をより注意深く区別する必要があることは理解しています。前者は行数に相当し、後者は行の長さに相当する）。

しかし、行の長さが異なると、列の概念がやや曖昧になります。長方形のテーブル（データフレーム）の代わりに、行のリストの概念が重要になります。

追記私はまた、単純化のために、すべての符号が（異なる長さを持つ）前のセクションの価格のみである場合に限定することを提案した

 
lSTMの場合、列と行を区別することに注意しなければならない。列は、配列長の3次元目にネストされ、バッチに分割される4次元目にネストされる。
 
Aleksey Nikolayev #:

列の長さと列の数をもっと注意深く区別する必要があると理解しています。前者は行数に相当し、後者は行の長さに相当する)

しかし、行の長さが異なると、列の概念がやや曖昧になります。長方形のテーブル（データフレーム）の代わりに、行のリストという概念が重要になります。

追記私はまた、単純化のために、すべての符号が（長さの異なる）前のプロット上の価格のみである場合に限定することを提案しました。

アレクセイ、どのようなデータで、どのような結果が期待されるのかを説明した方がいいのでは...。
抽象的に考えるのは難しい。
 
Maxim Dmitrievsky #:
ジプシーの大嘘つきが言うことだ。お世辞を言うな。

誰が嘘つきかは、生産的な投稿の数でわかる。あなたの書き込みはすべて、調査による裏付けがない。

私は、この問題について発言し、その言葉を研究で裏打ちする人だけを尊敬することができる。

私はアレクセイ・ヴャズミキンや 他の人たちをとても尊敬している。彼は議論のために勇敢にアイデアを持ち出し、その結果を示す。

マクシムカよ。）

 
Uladzimir Izerski #:

どちらが嘘つきかは、結果の投稿数を見れば明らかだ。あなたの書き込みはすべて、調査の裏付けがない。

私は、この問題について発言し、その言葉をリサーチで裏打ちする人だけを尊敬することができる。

私はアレクセイ・ヴャズミキンや 他の人たちをとても尊敬している。彼は議論のために勇敢にアイデアを持ち出し、その結果を示している。

マキシムカの正体がわかっただろう？）

誰を尊敬しても、自分の地位は変わらない。
それに、矮小な言葉を使うべきではない。私はリングやその他のイベントであなたを打ち負かすだろうから。
 
Maxim Dmitrievsky #:

。
そして、矮小化してはいけない。リングやその他のイベントで、私はあなたを打ち負かすから。

君の得意分野はわかったよ（笑)。

でも、マーケットを理解することに関しては弱いよね。そういう話をしているんだ。

 
Uladzimir Izerski #:

あなたが得意なことはわかったわ:)

しかし、市場を理解することに関しては、あなたは弱い。そういう話をしているんだ。

まあ、あなたにはそのような判断を下す自然な知性がないことは分かっているでしょう。
 
Maxim Dmitrievsky #:
そのような判断を下すには、あなたには自然な知性が欠けていることを自覚しているのですね

そのような判断の後、私は沈黙する。）

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