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 3027 1...302030213022302330243025302630273028302930303031303230333034...3399 新しいコメント mytarmailS 2023.04.13 11:37 #30261 なぜブーストにルールを入れる必要があるんだ? Aleksey Vyazmikin 2023.04.13 11:41 #30262 Maxim Dmitrievsky #: 検証用ボットを一気に生成して、テスター/オプティマイザーで必要なルールをチェックすればいいと思う。 葉の選択はpythonでやったほうがいいし、最終的なモデルはターミナルでやればいい。しかし、ルールをターミナルに転送しなければならない。だからpythonで全部やったほうがいいんだ。ある意味精度は落ちるけど、最初から最後までプロセスが見えるからね。これは今のところ実験に過ぎないが......。 Aleksey Vyazmikin 2023.04.13 11:43 #30263 mytarmailS #: なぜブースターにルールを? 集計の一つの方法として書いてみた。基本的に重みを与え、矛盾を取り除く。最適なインスタンスを特定する。 単純なツリーを使ってもいい。あるいは自分で集計して重みを与える。私はこれらの方法をすべて試した。 他に何かアイデアはありますか? Maxim Dmitrievsky 2023.04.13 11:48 #30264 Aleksey Vyazmikin #:葉の選択はPythonでやったほうがいい。しかし、ルールをターミナルに転送する必要があり、それもそう簡単ではありません。だからPythonで全部やったほうがいいんです。ある意味精度は落ちるかもしれませんが、最初から最後までプロセスが見えるので。これは今のところ実験に過ぎないが...。 まあ、ルールを動かすのにコストはかからないからね。 metricsでpythonでセレクション、テスターでも作ろうかな。 いろんなことができる。木製モデル、線形モデル、boustingsを通して。 + そして、最も効果的なものの1つである、和解を通じた符号の生成。しかし、カウントに時間がかかる。それはあなたの数量化の自動アナログである。 mytarmailS 2023.04.13 12:01 #30265 Aleksey Vyazmikin #:私はこう書いた - 集計する一つの方法。基本的に重みを与え、矛盾を取り除く。最良の事例を特定する。単純なツリーを使うこともできる。あるいは、自分でウェイトを集約して配分する。私はこれらの方法をすべて適用してみた。他に何かアイデアはありますか? ルールごとの統計がこの問題を解決してくれるわけだ。頻度、精度、サイズ、確率......。等々。なぜブーストがあるのか理解できない。 Aleksey Vyazmikin 2023.04.13 12:16 #30266 Maxim Dmitrievsky #:ら、らんなら。、、のののののののー、のー、のー、ー、ーーーーー、、ののののののののー、ー、ー、ー、ー、ー、ー、、ののののののののののののののののののののののののののののOB・OGのOGのOGのOGのってってOGの研究会(研究会(原文ママ). + 、、のののののののののののののののののののののののののののののののののののののののののののののーデータをーデーターデーター。But it will take a long time to count.、、ののののののののののののののののののののののののののの溯ること数知れず。 照合」とは? Aleksey Vyazmikin 2023.04.13 12:20 #30267 mytarmailS #: ー統計学はーこのー法則ー 度数、度数、度数、度数、度数、度数、度数、度数、度数、度数、度数、度数、度数その他 、、、、、、、、、、ーなぜーなぜーなぜーなぜー Tree model to remove inconsistencies and reveal mutual non-linear dependencies.、南野拓実の、、、、、、、、、のののののののののののアオイアオイさんことサクラサよ。 mytarmailS 2023.04.13 12:24 #30268 Aleksey Vyazmikin #:矛盾を取り除き、相互の非線形依存関係を明らかにするためのツリーモデル。単一の木の葉を使うのではなく、さまざまな木の葉を使うのだ。 そのルールは、モデルのための単なる二値的特徴なのでしょうか? Aleksey Vyazmikin 2023.04.13 12:28 #30269 mytarmailS #: そのルールはモデルのバイナリ属性に過ぎない? その通りだ。 Maxim Dmitrievsky 2023.04.13 12:36 #30270 Aleksey Vyazmikin #:和解」とは? 畳み込み、畳み込みカーネル。 畳み込みカーネル変換 1...302030213022302330243025302630273028302930303031303230333034...3399 新しいコメント 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
検証用ボットを一気に生成して、テスター/オプティマイザーで必要なルールをチェックすればいいと思う。
葉の選択はpythonでやったほうがいいし、最終的なモデルはターミナルでやればいい。しかし、ルールをターミナルに転送しなければならない。だからpythonで全部やったほうがいいんだ。ある意味精度は落ちるけど、最初から最後までプロセスが見えるからね。これは今のところ実験に過ぎないが......。
なぜブースターにルールを?
集計の一つの方法として書いてみた。基本的に重みを与え、矛盾を取り除く。最適なインスタンスを特定する。
単純なツリーを使ってもいい。あるいは自分で集計して重みを与える。私はこれらの方法をすべて試した。
他に何かアイデアはありますか?
葉の選択はPythonでやったほうがいい。しかし、ルールをターミナルに転送する必要があり、それもそう簡単ではありません。だからPythonで全部やったほうがいいんです。ある意味精度は落ちるかもしれませんが、最初から最後までプロセスが見えるので。これは今のところ実験に過ぎないが...。
まあ、ルールを動かすのにコストはかからないからね。
metricsでpythonでセレクション、テスターでも作ろうかな。
いろんなことができる。木製モデル、線形モデル、boustingsを通して。
+ そして、最も効果的なものの1つである、和解を通じた符号の生成。しかし、カウントに時間がかかる。それはあなたの数量化の自動アナログである。
私はこう書いた - 集計する一つの方法。基本的に重みを与え、矛盾を取り除く。最良の事例を特定する。
単純なツリーを使うこともできる。あるいは、自分でウェイトを集約して配分する。私はこれらの方法をすべて適用してみた。
他に何かアイデアはありますか?
ら、らんなら。
、、のののののののー、のー、のー、ー、ーーーーー
、、ののののののののー、ー、ー、ー、ー、ー、ー、、ののののののののののののののののののののののののののののOB・OGのOGのOGのOGのってってOGの研究会(研究会(原文ママ).
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照合」とは?
ー統計学はーこのー法則ー
Tree model to remove inconsistencies and reveal mutual non-linear dependencies.、南野拓実の、、、、、、、、、のののののののののののアオイアオイさんことサクラサよ。
矛盾を取り除き、相互の非線形依存関係を明らかにするためのツリーモデル。単一の木の葉を使うのではなく、さまざまな木の葉を使うのだ。
そのルールはモデルのバイナリ属性に過ぎない?
その通りだ。
和解」とは?
畳み込み、畳み込みカーネル。
畳み込みカーネル変換