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 3165

 
СанСаныч Фоменко #:

ったな...自家製のものを議論しても意味がない。

なぜ自家製のものに時間を費やすのか?何百万人ものユーザーが実際に使っているアルゴリズムを持つ、自家製でないものは何十種類もあるのだから......。

最近、"自家製 "のツリーを使った記事をよく見かける。原則として、彼らはゼロから木を書くのではなく、Rのrpartパッケージを使っています。だから、あるものが別のもの(自作パッケージ)に干渉することはない。

パイソンにはこのパッケージの類はないと思います。だから、自作のツリーをONNXに保存するのはきっと問題になるだろう。

 
Aleksey Nikolayev #:

最近、"自家製 "ツリーを使った記事をよく見かける。原則として、彼らはツリーをゼロから書くのではなく、Rのrpartパッケージを使っている。だから、あるものが別のもの(自作パッケージ)に干渉することはない。

パイソンにはこのパッケージの類はないと思います。だから、ONNXで自作のツリーを保存するのは、きっと問題があるだろう。

ツリーに ONNXは 必要 ですか?

 
mytarmailS #:

樹木に ONNXは 必要 ですか?

mql5 Expert Advisorで使用する必要があるツリーについては、問題ないでしょう。Rからトレードするという考えには疑問を感じます。

 
Aleksey Nikolayev #:

mql5上のEAで使用する必要があるツリーについては、損はないでしょう。Rからトレードするという考えには疑問がある。

いえ、そういう意味ではありません。

ツリーはログ・ルールであり、ネイティブのmqlコードに転送するのは比較的簡単です。

 
mytarmailS #:

いや、そういう意味じゃないんだ。

これらはログルールであり、µlのネイティブコードに移植するのは比較的簡単だ。

そうですね、1本の木について話すのであれば。森を作りたいのであれば、Cコードを生成することもできますが、もっと問題があると思います。しかしONNXを使えば、特に複数のEAを追跡したり、定期的にモデルを再トレーニングしたり、ホスティングを変更したりする必要がある場合、どうにかしてすべてがより実用的になります。

 
mytarmailS #:
また、ここで議論されているアイデアを実行に移した人は何人いるだろうか?
そして、そのうちの何人が、既成のライブラリを使った場合よりも良い結果を得ただろうか?

ゼロに等しいのではないだろうか?

そして、ライブラリーは再現可能なコードであり、誰もがそれを実行することができ、誰もがイエス・ノーの答え+経験と知識の付加という形で、再現可能な結果、本当の結果を得ることができる。

議論は時間の無駄でしかない。議論して、議論して、忘れて、誰もコードを一行も書かなかった。

いろいろやった。結果はゼロに等しい。
ますます真剣に、ランダムなデータから規則性を見つけようとするこの壮大な試みはそろそろ終わりにしようと思う。もう2、3のアイデアをコード化してテストしてみるつもりだ。

 
Maxim Dmitrievsky #:
知識が減少しているという感覚は、バッチ思考のせいである。

知識には種類がある:自分の指から吸い出した知識と、わざわざコードという形で形式化し、他の人々によって繰り返しテストされ、実践された他の人々の結果の知識である。

 
Aleksey Nikolayev #:

mql5上のEAで使用する必要があるツリーについては、損はないでしょう。Rからトレードするという発想には疑問を感じる。

問題ありません。通常のEAでは、取引注文を受け付けるブロックはRへの呼び出しに置き換えられます。次のバーがRに送られ、Long-Out-Shortが送り返される。

 
СанСаныч Фоменко #:

知識には種類がある。自分の指から吸い出した知識と、その知識をわざわざコードという形で形式化し、他の人々によって繰り返しテストされ、実践された他の人々の結果の知識だ。

他人の知識は増え、自分の知識は減る。一般的にそれは普通のことで、すべてを知ることはできない。しかし、自分より知識を持っている人たちの中でパッケージ思考を説くのは普通ではない。

それとも、あなたはML界の名誉ある巨匠なのか、教授なのか、それともクールな経営者なのか?もしかしたら、私たちが知らないことがあるのかもしれない。
 
Maxim Dmitrievsky #:

他人の知識は増え、自分の知識は減る。一般的に、これは普通のことで、すべてを知ることはできない。しかし、自分より知識を持っている人にパッケージ思考を説くのは普通ではない。

それとも、あなたはML界の名誉ある巨匠なのか、教授なのか、それともクールな経営者なのか?もしかしたら、私たちが知らないことがあるのかもしれない。

うっとうしいだけだよ、教祖様!私のことは知らないが、あなたのことは確実に知っている!

理由: