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 3075 1...306830693070307130723073307430753076307730783079308030813082...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2023.05.14 23:23 #30741 傾向スコアは各条件対象について推定され、そのスコアから全体的なカテマスコアが形成される。 СанСаныч Фоменко 2023.05.16 14:07 #30742 mytarmailS #: 例えば、過去のデータで機能するトレーディングシステムがあるとしたら......。 新しいデータでも機能する確率を高めるために、どのようなストレステストを考案できるでしょうか？ この問いに、マキシムが挙げた記事の観点から答えてみるとどうだろう？ー https://arxiv.org/pdf/2201.12692.pdf Maxim Dmitrievsky 2023.05.16 21:18 #30743 СанСаныч Фоменко #:この質問に対して、格言の記事の観点から答えてみたらどうだろう？ https:// arxiv.org/pdf/2201.12692.pdf ー プライドがー彼は昔、15分でやり遂げた🗿。 Aleksey Vyazmikin 2023.05.17 14:01 #30744 Maxim Dmitrievsky #:プライドが許さない。というか、彼は昔、15分で全部やったんだよ🗿。 この記事を翻訳するために何かを使いましたか？yandexを試したけど、ダメだった。 Maxim Dmitrievsky 2023.05.17 14:11 #30745 Aleksey Vyazmikin #:この記事を翻訳するために何かを使いましたか？Yandexを試しましたが、ダメでした。 頭で考えろ。GPTを頼むと、文脈がよくわかることがある。 Aleksey Vyazmikin 2023.05.17 14:17 #30746 Maxim Dmitrievsky #:あなたの頭で。ったな。 ああ、遅れをとった。GPTを持っていない :((( Valeriy Yastremskiy 2023.05.17 14:18 #30747 Aleksey Vyazmikin #:この記事を翻訳するために何かを使いましたか？Yandexを試しましたが、ダメでした。 https://www.chatpdf.com/。 そして翻訳。 この「因果推定のためのメタ学習」に関する有益なPDFへようこそ！この記事では、ガブリエル・オカサが、異質な治療効果を推定するためのメタ学習者の有限サンプルの結果を探求しています。系統誤差を減少させ、メタ学習者の有効性を向上させるための分割サンプリングとクロスフィッティングの利点について学びましょう。 サンプルクエスチョン： メタ研究とは何か、そしてどのように因果効果の推定に役立つのか？ サンプル分割とクロスフィッティングは、メタラーナーの評価における系統的なオーバーフィッティング誤差をどのように減らすか？ サンプルサイズの大小にかかわらず、メタ学習を使用するための実際的な推奨事項は何か？ メタ研究とは何か、因果効果の推定にどのように役立つのか？ メタ学習とは、因果関係を推定するために設計された機械学習アルゴリズムのことである。メタ学習は、治療効果を予測する機械学習アルゴリズムであるベースライン学習者の集合から学習することで機能する。そして、メタ学習者は、これらのベース学習者の予測を組み合わせて、因果効果の全体的な推定を行う。このアプローチは、系統誤差を減らし、因果効果の推定精度を向上させるのに役立つ。メタ学習の詳細については、4ページのセクション3.2を参照してください。 サンプル分割とクロスフィッティングは、メタ研究の推定における系統的なオーバーフィッティング誤差をどのように減少させるのですか？ サンプル分割とクロスフィッティングは、メタ学習評価における系統的オーバーフィッティング誤差を低減するために使用される2つの方法です。サンプル分割では、データを2つ以上のサブセットに分割し、1つのサブセットをベースライン学習者の教育に使用し、もう1つのサブセットを因果効果の推定に使用します。クロスフィッティングは、データの異なる部分集合で各ベースライン学習者を訓練し、次にデータのもう1つの部分集合で治療効果を予測するために各学習者を使用する。どちらの方法も、ベースライン学習者がデータ中のノイズを記憶するのを防ぐことで、オーバートレーニングエラーを減らすのに役立ちます。サンプル分割とクロスフィットの詳細については、ページのセクション2.2を参照してください。3. サンプルサイズが小さい場合と大きい場合のメタ学習の実用的な推奨事項とは？ この記事では、治療割合やサンプルサイズといったデータの特定の特徴に応じて、実証研究におけるメタ研究の使用に関する実践的な推奨事項を提示する。標本数が少ない場合は、完全標本推定が望ましく、標本数が多い場合は、標本分割とクロスフィッティングが、それぞれ系統誤差とメタ学習の有効性を減らすのに有用である。これらの推奨事項の詳細については、ページのセクション4を参照のこと。5. Maxim Dmitrievsky 2023.05.17 15:08 #30748 Aleksey Vyazmikin #:GPTを持っていないんだ。 私たちではなく、彼自身にコードを書くように頼むべきだった。 Aleksey Vyazmikin 2023.05.17 15:41 #30749 Valeriy Yastremskiy #:ー https://www.chatpdf.com/そして翻訳 因果効果を推定するためのメタ学習」に関するこの有益なPDFへようこそ！この記事では、ガブリエル・オカサが、異質な治療効果を推定するための有限標本メタ学習の結果を探求しています。系統誤差を減少させ、メタ学習の効果を向上させるための分割サンプリングとクロスフィッティングの利点について学んでください。 ーありがとうございます。ファイルをダウンロードしたのですが、英語で質問するよう促されました。ロシア語で教えるにはどうすればよいですか？ Aleksey Vyazmikin 2023.05.17 15:42 #30750 Maxim Dmitrievsky #:私たちではなく、彼に自分のためにコードを書くように頼むべきだった。 いい計画だ！外国の電話が必要なのはわかったけど、どこで手に入れるの？ 1...306830693070307130723073307430753076307730783079308030813082...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
例えば、過去のデータで機能するトレーディングシステムがあるとしたら......。
この問いに、マキシムが挙げた記事の観点から答えてみるとどうだろう？
ー https://arxiv.org/pdf/2201.12692.pdfこの質問に対して、格言の記事の観点から答えてみたらどうだろう？
https:// arxiv.org/pdf/2201.12692.pdfー プライドがー彼は昔、15分でやり遂げた🗿。
プライドが許さない。というか、彼は昔、15分で全部やったんだよ🗿。
この記事を翻訳するために何かを使いましたか？yandexを試したけど、ダメだった。
この記事を翻訳するために何かを使いましたか？Yandexを試しましたが、ダメでした。
頭で考えろ。GPTを頼むと、文脈がよくわかることがある。
あなたの頭で。ったな。
ああ、遅れをとった。GPTを持っていない :(((
この記事を翻訳するために何かを使いましたか？Yandexを試しましたが、ダメでした。
https://www.chatpdf.com/。
そして翻訳。
この「因果推定のためのメタ学習」に関する有益なPDFへようこそ！この記事では、ガブリエル・オカサが、異質な治療効果を推定するためのメタ学習者の有限サンプルの結果を探求しています。系統誤差を減少させ、メタ学習者の有効性を向上させるための分割サンプリングとクロスフィッティングの利点について学びましょう。
サンプルクエスチョン：
メタ研究とは何か、そしてどのように因果効果の推定に役立つのか？
サンプル分割とクロスフィッティングは、メタラーナーの評価における系統的なオーバーフィッティング誤差をどのように減らすか？
サンプルサイズの大小にかかわらず、メタ学習を使用するための実際的な推奨事項は何か？
メタ学習とは、因果関係を推定するために設計された機械学習アルゴリズムのことである。メタ学習は、治療効果を予測する機械学習アルゴリズムであるベースライン学習者の集合から学習することで機能する。そして、メタ学習者は、これらのベース学習者の予測を組み合わせて、因果効果の全体的な推定を行う。このアプローチは、系統誤差を減らし、因果効果の推定精度を向上させるのに役立つ。メタ学習の詳細については、4ページのセクション3.2を参照してください。
サンプル分割とクロスフィッティングは、メタ学習評価における系統的オーバーフィッティング誤差を低減するために使用される2つの方法です。サンプル分割では、データを2つ以上のサブセットに分割し、1つのサブセットをベースライン学習者の教育に使用し、もう1つのサブセットを因果効果の推定に使用します。クロスフィッティングは、データの異なる部分集合で各ベースライン学習者を訓練し、次にデータのもう1つの部分集合で治療効果を予測するために各学習者を使用する。どちらの方法も、ベースライン学習者がデータ中のノイズを記憶するのを防ぐことで、オーバートレーニングエラーを減らすのに役立ちます。サンプル分割とクロスフィットの詳細については、ページのセクション2.2を参照してください。3.
GPTを持っていないんだ。
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ーありがとうございます。ファイルをダウンロードしたのですが、英語で質問するよう促されました。ロシア語で教えるにはどうすればよいですか？
私たちではなく、彼に自分のためにコードを書くように頼むべきだった。
いい計画だ！外国の電話が必要なのはわかったけど、どこで手に入れるの？