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 3060 1...305330543055305630573058305930603061306230633064306530663067...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2023.05.06 15:57 #30591 私は300の収益性の高い長期訓練されたモデルを持っています。 誰が必要ですか？ 私は最高のものをボットにコンパイルすることができます。 非公開で、コンパイルされたものはここでは歓迎されません。商用利用はできません。 Vladimir Perervenko 2023.05.06 17:29 #30592 Aleksey Vyazmikin #:また私のために機能しないコードがある。本質的な議論がしたいなら、再現可能な結果を投稿してほしい。 コードは動作し、再現可能です。 Aleksey Vyazmikin 2023.05.06 17:43 #30593 Vladimir Perervenko #:コードは動作し、再現可能である。 はい、動いています。Rのバージョンを間違えていました。 このコードから10年分の分足相場を作成し、MT5にロードする方法を教えてください。 mytarmailS 2023.05.06 18:21 #30594 Vladimir Perervenko #:コードは動作し、再現可能である。 誰も疑ったことはない ;))))彼は各ライブラリに新しいバージョンのRをインストールし、開発者が馬鹿かどうか推測している...。)))面白い。そして悲しい。そしてうんざりする...。 Maxim Dmitrievsky 2023.05.07 08:56 #30595 私たちは暇さえあればカウサルを噛み続けている。 ったな Aleksey Nikolayev 2023.05.07 09:09 #30596 カジュアルに因果関係) Maxim Dmitrievsky 2023.05.07 13:48 #30597 第一部では、おばさんたちがさまざまなラーナーを比較する。 Aleksey Vyazmikin 2023.05.07 16:41 #30598 Maxim Dmitrievsky #:第一部では、おばさんたちがさまざまなラーナーを比較する。 私はそれを見ているが、今のところこの考えしかない：いわゆる効果は、本質的に遅延サンプルのエラーである。 つまり、すべてがうまくいかないことの正当化のようなものだ。しかし、正確な原因を特定する方法はどこにあるのか......。 また、この研究がトレーディングに役立つとお考えですか？ Maxim Dmitrievsky 2023.05.07 16:57 #30599 Aleksey Vyazmikin #:また、トレーディングのためにこの研究を行う意義は何だと考えていましたか？ そのマーケティングの定義を普通の人間の言葉に翻訳して、どのようにねじ込むかを考えなければならない。 大雑把に言えば、訓練されたモデルの形でトリットメントを持つ列車のグループがあり、トリットメントなしのテスト（対照群）があるとしましょう。他のすべての結論とモデルのアップリフトは、提案された方法に従って行われる。 もっと単純に考えてみよう。何らかのトリットメント（原因）を行い、あらゆる種類の無作為化テストを通じてその効果を分析する。因果関係の分析ができる。 Aleksey Vyazmikin 2023.05.07 18:05 #30600 Maxim Dmitrievsky #:それをどうねじ込むかを考えるには、彼らのマーケティング定義を普通の人間の言葉に翻訳しなければならない。大雑把に言えば、訓練されたモデルの形をしたトリットメントを持つ訓練生のグループがあり、トリットメントなしのテスト（対照群）があるとする。他のすべての結論とモデルのアップリフトは、提案された方法に従って行われます。もっと単純に考えてみよう。何らかのトリットメント（原因）を行い、あらゆる種類の無作為化テストを通じてその効果を分析する。因果関係の分析ができる。 おそらく、私はこのすべての目的を本当に理解していなかったのだろう......。しかし、その目的は、新たな要因、あるいは予測因子の過去の値の異常値が指標（価格または他の何か-回帰は主に例で使われる）に及ぼす影響を検出することだと私には思えた。そして、イベントの時系列が変化していないときに、これらの異常値を検出することが課題となります（時系列のサンプル・ラインを無作為化することはできません）。そして、これはまれな出来事、または1回限りの変化であることが判明する。それなら，一定の時間窓にわたる予測変数の分布の変化を見れば十分である．このような変化を持つ予測変数が原因であり（あるいはそうでないかもしれない-ここでは、原因または結果を決定する方法を私は理解していなかった）、テストの異なる部分におけるこれらの変化が、より頻繁に「モデルが機能しない」という結果につながるのであれば、これらの予測変数でモデルをより注意深く機能させる必要がある...。 1...305330543055305630573058305930603061306230633064306530663067...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
私は300の収益性の高い長期訓練されたモデルを持っています。 誰が必要ですか？ 私は最高のものをボットにコンパイルすることができます。
非公開で、コンパイルされたものはここでは歓迎されません。商用利用はできません。
また私のために機能しないコードがある。本質的な議論がしたいなら、再現可能な結果を投稿してほしい。
コードは動作し、再現可能です。
コードは動作し、再現可能である。
はい、動いています。Rのバージョンを間違えていました。
このコードから10年分の分足相場を作成し、MT5にロードする方法を教えてください。
コードは動作し、再現可能である。
誰も疑ったことはない ;))))
彼は各ライブラリに新しいバージョンのRをインストールし、開発者が馬鹿かどうか推測している...。)))
面白い。そして悲しい。そしてうんざりする...。
私たちは暇さえあればカウサルを噛み続けている。
ったな
第一部では、おばさんたちがさまざまなラーナーを比較する。
第一部では、おばさんたちがさまざまなラーナーを比較する。
私はそれを見ているが、今のところこの考えしかない：いわゆる効果は、本質的に遅延サンプルのエラーである。
つまり、すべてがうまくいかないことの正当化のようなものだ。しかし、正確な原因を特定する方法はどこにあるのか......。
また、この研究がトレーディングに役立つとお考えですか？
また、トレーディングのためにこの研究を行う意義は何だと考えていましたか？
そのマーケティングの定義を普通の人間の言葉に翻訳して、どのようにねじ込むかを考えなければならない。
大雑把に言えば、訓練されたモデルの形でトリットメントを持つ列車のグループがあり、トリットメントなしのテスト（対照群）があるとしましょう。他のすべての結論とモデルのアップリフトは、提案された方法に従って行われる。
もっと単純に考えてみよう。何らかのトリットメント（原因）を行い、あらゆる種類の無作為化テストを通じてその効果を分析する。因果関係の分析ができる。
それをどうねじ込むかを考えるには、彼らのマーケティング定義を普通の人間の言葉に翻訳しなければならない。
大雑把に言えば、訓練されたモデルの形をしたトリットメントを持つ訓練生のグループがあり、トリットメントなしのテスト（対照群）があるとする。他のすべての結論とモデルのアップリフトは、提案された方法に従って行われます。
もっと単純に考えてみよう。何らかのトリットメント（原因）を行い、あらゆる種類の無作為化テストを通じてその効果を分析する。因果関係の分析ができる。
おそらく、私はこのすべての目的を本当に理解していなかったのだろう......。しかし、その目的は、新たな要因、あるいは予測因子の過去の値の異常値が指標（価格または他の何か-回帰は主に例で使われる）に及ぼす影響を検出することだと私には思えた。そして、イベントの時系列が変化していないときに、これらの異常値を検出することが課題となります（時系列のサンプル・ラインを無作為化することはできません）。そして、これはまれな出来事、または1回限りの変化であることが判明する。それなら，一定の時間窓にわたる予測変数の分布の変化を見れば十分である．このような変化を持つ予測変数が原因であり（あるいはそうでないかもしれない-ここでは、原因または結果を決定する方法を私は理解していなかった）、テストの異なる部分におけるこれらの変化が、より頻繁に「モデルが機能しない」という結果につながるのであれば、これらの予測変数でモデルをより注意深く機能させる必要がある...。