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 3276 1...326932703271327232733274327532763277327832793280328132823283...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2023.10.03 07:48 #32751 mytarmailS #: そんなもんだろう...どうだ？o[0]って何ですか？ ああ、全部だよ。 mytarmailS 2023.10.03 08:25 #32752 Maxim Dmitrievsky #: ったな)) Alexander Ivanov 2023.10.03 09:34 #32753 エンジンルームの皆さん、こんにちは！ 強力なニューラルネットワークを作りました。 パウンドドールと通常飛行用に訓練しました。 Renat Akhtyamov 2023.10.03 09:41 #32754 Alexander Ivanov #:エンジンルームにご挨拶！私も強力なニューラルネットワークを作りました。パウンドドールと通常飛行のために訓練しました。 取引履歴を見ることはできますか？ Alexander Ivanov 2023.10.03 09:55 #32755 Renat Akhtyamov #:取引履歴を見ることができますか？ pounddollでトレーニングしていますが、問題ありません。でも履歴が少ないんです。 でもうれしいよ。 Alexander Ivanov 2023.10.03 09:58 #32756 今、ニューラルネットワークに、取引しながら自己学習させてるんだ。 つまり、賢いロボットを手に入れるべきだ。 毎週訓練する必要はない。 Renat Akhtyamov 2023.10.03 10:02 #32757 Alexander Ivanov #:パウンドドールでトレーニングしたことがあるし、問題ないよ。でも、あまり歴史がない。 でも、うれしいよ。 これはデモですか？(ストップ5-10ピップス） Alexander Ivanov 2023.10.03 10:03 #32758 Renat Akhtyamov #:これはデモですか？ ええ。 Renat Akhtyamov 2023.10.03 10:04 #32759 Alexander Ivanov #:はいなるほど。でも、4桁の100ピプスを食うような訓練って、できるんですか？ つまり、ピップスから逃れるために。 СанСаныч Фоменко 2023.10.03 10:04 #32760 mytarmailS #:戦略についてー https://buildalpha.wordpress.com/2018/11/20/buildalpha-ensemble-strategies-reduce-overfitting-by-combining-strategies/----------------------------------------必要なのは、戦略が新しいデータで機能するかどうかを知るための、戦略の再トレーニングの指標だけであり、それ以外はすべて解決可能である...。----------------------------------------私はオーバートレーニングを検出するためにいくつかのアプローチを取る考えを持っています。私のはauto.arimaとプラド "PBO "に基づいています。私はオーバートレーニングを検出するためにいくつかのアプローチを取るアイデアを持っています。私のはauto.arima、プラド "PBO "に基づいていますが、多分何か他のもの、予測因子としてそれらを投げ、オーバートレーニングの確率を予測するためにAMOを教え、それをメトリックにする。、ーあるいはー 非常に興味深い。オーバートレーニングはMOの2つ目の柱です。つ目の柱は、予測因子をゴミから取り除くこと、最も単純なことだ。しかし、3つ目の柱がある。ここではまったく何も考えていない。 1...326932703271327232733274327532763277327832793280328132823283...3399 新しいコメント 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
そんなもんだろう...どうだ？
ったな
エンジンルームの皆さん、こんにちは！
強力なニューラルネットワークを作りました。
パウンドドールと通常飛行用に訓練しました。
エンジンルームにご挨拶！
私も強力なニューラルネットワークを作りました。
パウンドドールと通常飛行のために訓練しました。
取引履歴を見ることはできますか？
取引履歴を見ることができますか？
pounddollでトレーニングしていますが、問題ありません。でも履歴が少ないんです。
でもうれしいよ。
今、ニューラルネットワークに、取引しながら自己学習させてるんだ。
つまり、賢いロボットを手に入れるべきだ。 毎週訓練する必要はない。
パウンドドールでトレーニングしたことがあるし、問題ないよ。でも、あまり歴史がない。
でも、うれしいよ。
これはデモですか？(ストップ5-10ピップス）
これはデモですか？
ええ。
はい
なるほど。
でも、4桁の100ピプスを食うような訓練って、できるんですか？
つまり、ピップスから逃れるために。戦略について
ー https://buildalpha.wordpress.com/2018/11/20/buildalpha-ensemble-strategies-reduce-overfitting-by-combining-strategies/
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必要なのは、戦略が新しいデータで機能するかどうかを知るための、戦略の再トレーニングの指標だけであり、それ以外はすべて解決可能である...。
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私はオーバートレーニングを検出するためにいくつかのアプローチを取る考えを持っています。私のはauto.arimaとプラド "PBO "に基づいています。私はオーバートレーニングを検出するためにいくつかのアプローチを取るアイデアを持っています。私のはauto.arima、プラド "PBO "に基づいていますが、多分何か他のもの、予測因子としてそれらを投げ、オーバートレーニングの確率を予測するためにAMOを教え、それをメトリックにする。
、ーあるいはー
非常に興味深い。オーバートレーニングはMOの2つ目の柱です。つ目の柱は、予測因子をゴミから取り除くこと、最も単純なことだ。しかし、3つ目の柱がある。ここではまったく何も考えていない。