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 3106 1...309931003101310231033104310531063107310831093110311131123113...3399 新しいコメント mytarmailS 2023.06.12 19:11 #31051 Aleksey Nikolayev #:私たちのほとんどがAIに取って代わられる可能性があるということだ) そうですね...。 しかし、我々にはまだ数年、あるいは数ヶ月の時間がある)) 今のところ、強力なAIを立ち上げるには2つの問題がある。 1.貪欲すぎるアーキテクチャ 2.弱すぎるハードウェア これらは本質的に同じコインの裏表である...。 しかし、最初の問題と2番目の問題の両方を解決するための作業が進行中だ...。 彼らはアーキテクチャの変更を急いでいるわけ ではないが （ニューラルネットワークは我々のすべてである） 、 そうせざるを得ないだろう。しかし、高速なハードウェア（量子コンピューター）があれば、すべてがより活発になる。 Maxim Dmitrievsky 2023.06.12 19:37 #31052 ここでは、異常なデータに対してもt検定がうまく機能することがあるとしている。 СанСаныч Фоменко 2023.06.13 07:18 #31053 mytarmailS #:そうだね...。でも、まだ数年、数カ月はあるんだ))今のところ、強力なAIを立ち上げるには2つの問題がある。1.貪欲すぎるアーキテクチャ2.弱すぎるハードウェア基本的には表裏一体なのだが......。しかし、1つ目の問題と2つ目の問題の両方を解決するための作業が進められている......。彼らはアーキテクチャの変更を急いでいるわけ ではないが （ニューラルネットワークしかない） 、 そうせざるを得ないだろう。しかし、高速ハードウェア（量子コンピューター）の方がはるかに積極的だ。 ーAIのー脅威は、ーしかしーしかしーしかしーですがーーですがーーですがーーですがーーですがーーですがーー今のー今のー現在のー今のー今のー今のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のところ、それに対するアプローチはない。 СанСаныч Фоменко 2023.06.13 07:42 #31054 ずいぶん前のことだが、定常性とは何の関係もない。ータがータがータがータがータがータはータがータはータがータはータはータはータはータはータはータはータはータというータというータというータというータというータというータというータというータというータというータというータというータというータというータというータリエータ（ーータというータというータというータというータというータというータというータというータというータというータというータというータというータというータというータというータというータというータというータというーータ要するに、定常性でないモデルが可能かどうかということである。rugarchパッケージから判断すると、人々はNOT定常性において非常に多くのニュアンスを区別している。 mytarmailS 2023.06.13 07:50 #31055 СанСаныч Фоменко #: ずいぶん前のことだが、定常性とは何の関係もない。1未満はモデルの安定性を示し、それは次のことを示します：正しく（1）微分、（2）分散をモデル化（多くのモデル）、（3）平均をモデル化（ARIMA-AFRIMA）、（4）分布をモデル化。要するに、彼らは非定常性をモデル化しようとしているのです。 それとも、実践の一滴もないパンフレットの言い換えなのでしょうか？ Dmitry Fedoseev 2023.06.13 07:52 #31056 このスレッドを見に来るのは2度目か3度目だ。、、、、、むむむむむらの、、、、、、、ン十年前と、、、、、、、、、、ってってってってって日数で2、フレンドリーなー。それは同じだ。 СанСаныч Фоменко 2023.06.13 07:59 #31057 mytarmailS #:それとも、パンフレットの言い換えに過ぎず、実践の一滴もないのだろうか？ 数年前(2017-2918)に試したが、諦めた - 複雑すぎる。rugarch:ugarchspecを 評価する。さらに付け加えれば、パラメータは相互に関連しており、すべては最適化に縛られ、一歩横にずれるとモデルフィッティングに何時間もかかる。結果には感心しなかったが、それは私のせいであって、モデルの曲率のせいではない。 mytarmailS 2023.06.13 08:04 #31058 СанСаныч Фоменко #:1) 数年前（2017-2918）に試したが、複雑すぎて吐き出した。 2) 結果には感心しないが、それは私のせいであり、モデルの湾曲のせいではない。 では、なぜここで定期的にこのゴミを宣伝するのか？ 私は何も試したくない、もう何年も前から試しているのだから...。 何がうまくいって、何がうまくいかないか、試さなくてもわかる......。 もしアルゴリズムが市場を時系列として見るのであれば、それがストキャスティクスであろうと、賞賛されたGarchであろうと、すぐにさようならだ。 私にとっての結果はすでに決まっている。 lynxntech 2023.06.13 08:23 #31059 Dmitry Fedoseev #: このスレッドを見に来るのは2度目か3度目だ。何も変わっていない。何千ものページが追加されただけだ。最初でも最後でも。それは同じだ。 機械学習は静的なものにしか働かない。 未来を予測するのはナンセンスだ。 Rashid Umarov 2023.06.13 13:51 #31060 このスレッドに関係のないコメントは「容認できない伝え方」に移動しました。 1...309931003101310231033104310531063107310831093110311131123113...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
私たちのほとんどがAIに取って代わられる可能性があるということだ)
そうですね...。
しかし、我々にはまだ数年、あるいは数ヶ月の時間がある))
今のところ、強力なAIを立ち上げるには2つの問題がある。
1.貪欲すぎるアーキテクチャ
2.弱すぎるハードウェア
これらは本質的に同じコインの裏表である...。
しかし、最初の問題と2番目の問題の両方を解決するための作業が進行中だ...。
彼らはアーキテクチャの変更を急いでいるわけ ではないが （ニューラルネットワークは我々のすべてである） 、 そうせざるを得ないだろう。しかし、高速なハードウェア（量子コンピューター）があれば、すべてがより活発になる。
ここでは、異常なデータに対してもt検定がうまく機能することがあるとしている。
そうだね...。
でも、まだ数年、数カ月はあるんだ))
今のところ、強力なAIを立ち上げるには2つの問題がある。
1.貪欲すぎるアーキテクチャ
2.弱すぎるハードウェア
基本的には表裏一体なのだが......。
しかし、1つ目の問題と2つ目の問題の両方を解決するための作業が進められている......。
彼らはアーキテクチャの変更を急いでいるわけ ではないが （ニューラルネットワークしかない） 、 そうせざるを得ないだろう。しかし、高速ハードウェア（量子コンピューター）の方がはるかに積極的だ。
ーAIのー脅威は、ーしかしーしかしーしかしーですがーーですがーーですがーーですがーーですがーーですがーー今のー今のー現在のー今のー今のー今のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のー現在のところ、それに対するアプローチはない。
ずいぶん前のことだが、定常性とは何の関係もない。1未満はモデルの安定性を示し、それは次のことを示します：正しく（1）微分、（2）分散をモデル化（多くのモデル）、（3）平均をモデル化（ARIMA-AFRIMA）、（4）分布をモデル化。要するに、彼らは非定常性をモデル化しようとしているのです。
それとも、実践の一滴もないパンフレットの言い換えなのでしょうか？
それとも、パンフレットの言い換えに過ぎず、実践の一滴もないのだろうか？
数年前(2017-2918)に試したが、諦めた - 複雑すぎる。rugarch:ugarchspecを 評価する。さらに付け加えれば、パラメータは相互に関連しており、すべては最適化に縛られ、一歩横にずれるとモデルフィッティングに何時間もかかる。結果には感心しなかったが、それは私のせいであって、モデルの曲率のせいではない。
1) 数年前（2017-2918）に試したが、複雑すぎて吐き出した。
2) 結果には感心しないが、それは私のせいであり、モデルの湾曲のせいではない。
では、なぜここで定期的にこのゴミを宣伝するのか？
私は何も試したくない、もう何年も前から試しているのだから...。
何がうまくいって、何がうまくいかないか、試さなくてもわかる......。
もしアルゴリズムが市場を時系列として見るのであれば、それがストキャスティクスであろうと、賞賛されたGarchであろうと、すぐにさようならだ。
私にとっての結果はすでに決まっている。
このスレッドを見に来るのは2度目か3度目だ。何も変わっていない。何千ものページが追加されただけだ。最初でも最後でも。それは同じだ。
機械学習は静的なものにしか働かない。
未来を予測するのはナンセンスだ。