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 3135

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:

私たちは違うことを話している。私は基本的に、オートマトンがモデルの非常に複雑な定性的特徴を作り出すというアイデアについて話している。

それは複雑な規則であることができる ==> その上でいくつかのシーケンスが訓練される ==> その中から作業パターン（規則）のみが選択される ==> その上でモデルが訓練される。

そしてそれは、基本的なモデルにとって、数百の特徴のうちのたった1つの特徴であることもできる。

スーパーコンピューターを手に入れることをお忘れなく。）

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:

スーパーコンピューターを手に入れることをお忘れなく )

大賛成

[Andrey Dik]

СанСаныч Фоменко #:

人類の全歴史は、人間だけがパターンを見つけることができることを物語っている。

今日、グレイハウンドの作家たちは、この能力をAIに帰結させているが、AIは今日、過去のデータの外挿によってのみ機能する。それもせいぜいだ。そして通常、AIは非常に高速な検索エンジンにすぎない。

あなたが提起しているのは、人間のAIに類似したAIを作るという、質的に異なる問題なのだ。もしあなたがそのことに気づいているのなら、それはそれでいい。

お父さんイルカが息子に言う：「イルカの歴史が教えてくれるのは、エコロケーションを使って魚の群れを見つけることができるのはイルカだけだということだ。

[mytarmailS]

私はそれを見て、邪悪な笑みを浮かべている。）

ある取引では4分の1、別の取引では5分の1を取った。

大丈夫だと思うけど、ヒキガエルが私の首を絞めている)))

流行に乗り遅れると、いつまで経っても流行に乗れない。

[Lorarica]

Maxim Dmitrievsky #:

遅かったね、もう作ったよ））ただし、FXやあらゆる時系列に対応するものだけだ。

地域によってデータの表現が違うし、パターンの表現も違うので、ぐちゃぐちゃになります。

ごめんなさい.

あなたが一番賢いと思っていました。

弟子にしてください

師匠。

P.Z.

もし可能なら、すでに作ったものから2、3行書いてください。

それとも書かない？やめてください。秘密？

[Forester]

Maxim Dmitrievsky #:

ログ・ルールはもともと連想的なものである。もちろん、それを記述することはできるが、そのルールの信頼性を判断するためのバリデータが必要だ。

これが関連から因果への移行という話題である。私は対数ルールのためのそのような行列を知らないが、おそらく回帰によって行われるものと似たようなものであろう。

棒グラフやリターンという形で、歴史に因果関係があると思いますか？1本目とか7本目とか39本目とか。結局のところ、私たちは他に何も持っていないので、分割が行われます。
ニュース、政府の決定、中央銀行、クジラ、
リターンには関連性すらなく、何かが起こり始めたことを示すヒントがあるだけです。

[Evgeni Gavrilovi]

そのようなテープをどう解釈しますか？

[spiderman8811]

Evgeni Gavrilovi #:

そのようなテープをどう解釈しますか？

奇妙なアトラクター）が見えないのか？

[Lorarica]

Forester #:

小節の形やそこからのリターンなど、ストーリーに理由があると思いますか？小節目、7小節目、39小節目。それ以外には何もないから。
ニュース、政府の決定、中央銀行、クジラ、
リターンには関連性すらなく、何かが起こり始めたことを示すヒントがあるだけだ。

適切な質問をすること、できれば英語で。

グーグルでも、完全ではないものの、まともな答えが得られる。

P.Z.

正しい質問？

[Evgeni Gavrilovi]

何がおかしいのか説明してください。この次元削減に関する話題は、とても表面的に知っている。