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 3308 1...330133023303330433053306330733083309331033113312331333143315...3399 新しいコメント Andrey Dik 2023.10.15 13:03 #33071 СанСаныч Фоменко #:昔の歌！誰もこのセットを必要としていない。そして、テスターでの最適化は、まさにそのようなユニークなセットを探している。そして、多くの「オプティマイザー」は、「二次元ダイアグラム」に注意を払うことなく、この単一のパラメーターセットで満足している。そして、二次元図上で淡い四角や白い四角の中に緑色の島のように見える最適セットは、オーバートレーニング、つまり、非常に最適であるが、二度と出会うことのないような特殊性が取り除かれていることを示している。 あなたの言う「プラトー」を明確に推定できますか？- もしできるなら、プラトーにあるものが最大の推定値を持つように推定を記述してください！！！- そんなに理解するのが難しいのなら、あなたが見つける必要のあるものが可能な限り最大の推定値を持つように、推定を明確にしてください。 もう一度言いますが、最適化する際に最大値を求めるのでなければ、間違った推定値を使用していることになります。 mytarmailS 2023.10.15 13:06 #33072 Andrey Dik #:あなたが望むように、私は主張しない。 ))) СанСаныч Фоменко 2023.10.15 13:11 #33073 Andrey Dik #:あなたの言う「プラトー」を明確に推定できますか？- もし できる のであれば、プラトーにあるものが最大の推定値を持つように 推定を記述して ください！！！- そんなに理解するのが難しいのなら、あなたが見つける必要があるものが可能な限り最大の推定値を持つように、推定を明確にしてください。 もう一度言うが、最適化する際に最大値が望むものでないなら、間違った推定値を使用していることになる。 テスターでは、推定は目によって行われる：緑が濃く、グラフの多くの部分が連続した緑、できれば同じ濃さの緑で占められているほど良い。もしグラフがチェス盤のように見えたら、TSは絶望的だ。 最適なモデルは必要ない。しかも、「モデル」という言葉そのものが最適性を意味するわけではない。モデルとは現実を粗くした ものであり、粗くする程度はモデル作成者の経験というか運である。 Andrey Dik 2023.10.15 13:15 #33074 СанСаныч Фоменко #:テスターでは、目視で評価する。緑が濃く、グラフの多くの部分が連続した緑、できれば同じ濃さの緑で占められているほど良い。もしグラフがチェス盤のように見えたら、TSは絶望的だ。最適なモデルは必要ない。しかも、「モデル」という言葉そのものが最適性を意味するわけではない。モデルとは現実を粗くした ものであり、粗くする度合いはモデル作成者の経験、いや運である。 絶望的に......。 あなたは私の質問に答えていない。 あなたの言う「プラトー」を明確に評価することは可能ですか？ СанСаныч Фоменко 2023.10.15 13:20 #33075 Andrey Dik #: 寂しく......。 あなたは私の質問に答えていない。 私は理論的な話には興味がない。テスターがいるのは理にかなっている。MOでプラトーを探す必要はない。 Andrey Dik 2023.10.15 13:22 #33076 СанСаныч Фоменко #:理論的な話には興味がない。テスターがいるのは理にかなっている。MOではプラトーを探しても意味がない。 練習の問題だ。 では、もう一度、あなたの言う "プラトー "を明確に推定することは可能ですか？ プラトー」の値の指定された範囲内のヒット数を考慮する評価を作成し、あなたはこのプラトーの上下のすべてに興味があるわけではないので、プラトーはそのような評価で可能な最大値を持つことになります。あなたの最適化は、このプラトーを記述する評価の最大値を見つけることに軽減されます。 СанСаныч Фоменко 2023.10.15 13:27 #33077 Andrey Dik #:それこそが、この練習のすべてなのだ。では、もう一度、あなたの言う「プラトー」を明確に評価することは可能なのでしょうか？ 今回もテスターでは緑一色。 Andrey Dik 2023.10.15 13:28 #33078 СанСаныч Фоменко #:もう一度：テスターではしっかりした緑色 これがテスターと、そして緑色と何の関係があるのか？ 私の質問に答えてくれれば、この悪名高きプラトーを探すのをやめるだろう。 СанСаныч Фоменко 2023.10.15 13:32 #33079 Andrey Dik #:テスターと緑色との関係は？私の質問に答えれば、あなたは高原を探すのをやめるだろう。 あなたの質問に対する答えはいらない。もし答えが見つかったら、私はどこへ行くのですか？あなたの質問に答えることの実際的な価値は何ですか？ 私はEAのどこにあなたの質問への答えを挿入するのか？MoDのどこに質問の答えを入れるのか？ 必要のない答えを、なぜ100回も質問するのか？ Maxim Dmitrievsky 2023.10.15 13:35 #33080 アンドリューはNSのトレーニングとパラメーターの最適化を混同しているようだ。 どちらも最適 化のようなもので、子猫がたくさんの餌をかけられたときには、少し狼狽してしまう。 1...330133023303330433053306330733083309331033113312331333143315...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
昔の歌！
誰もこのセットを必要としていない。そして、テスターでの最適化は、まさにそのようなユニークなセットを探している。そして、多くの「オプティマイザー」は、「二次元ダイアグラム」に注意を払うことなく、この単一のパラメーターセットで満足している。
そして、二次元図上で淡い四角や白い四角の中に緑色の島のように見える最適セットは、オーバートレーニング、つまり、非常に最適であるが、二度と出会うことのないような特殊性が取り除かれていることを示している。
あなたの言う「プラトー」を明確に推定できますか？- もしできるなら、プラトーにあるものが最大の推定値を持つように推定を記述してください！！！- そんなに理解するのが難しいのなら、あなたが見つける必要のあるものが可能な限り最大の推定値を持つように、推定を明確にしてください。
もう一度言いますが、最適化する際に最大値を求めるのでなければ、間違った推定値を使用していることになります。
あなたが望むように、私は主張しない。
)))
あなたの言う「プラトー」を明確に推定できますか？- もし できる のであれば、プラトーにあるものが最大の推定値を持つように 推定を記述して ください！！！- そんなに理解するのが難しいのなら、あなたが見つける必要があるものが可能な限り最大の推定値を持つように、推定を明確にしてください。
もう一度言うが、最適化する際に最大値が望むものでないなら、間違った推定値を使用していることになる。
テスターでは、推定は目によって行われる：緑が濃く、グラフの多くの部分が連続した緑、できれば同じ濃さの緑で占められているほど良い。もしグラフがチェス盤のように見えたら、TSは絶望的だ。
最適なモデルは必要ない。しかも、「モデル」という言葉そのものが最適性を意味するわけではない。モデルとは現実を粗くした ものであり、粗くする程度はモデル作成者の経験というか運である。
テスターでは、目視で評価する。緑が濃く、グラフの多くの部分が連続した緑、できれば同じ濃さの緑で占められているほど良い。もしグラフがチェス盤のように見えたら、TSは絶望的だ。
最適なモデルは必要ない。しかも、「モデル」という言葉そのものが最適性を意味するわけではない。モデルとは現実を粗くした ものであり、粗くする度合いはモデル作成者の経験、いや運である。
あなたは私の質問に答えていない。
あなたの言う「プラトー」を明確に評価することは可能ですか？
私は理論的な話には興味がない。テスターがいるのは理にかなっている。MOでプラトーを探す必要はない。
理論的な話には興味がない。テスターがいるのは理にかなっている。MOではプラトーを探しても意味がない。
練習の問題だ。
では、もう一度、あなたの言う "プラトー "を明確に推定することは可能ですか？
プラトー」の値の指定された範囲内のヒット数を考慮する評価を作成し、あなたはこのプラトーの上下のすべてに興味があるわけではないので、プラトーはそのような評価で可能な最大値を持つことになります。あなたの最適化は、このプラトーを記述する評価の最大値を見つけることに軽減されます。
それこそが、この練習のすべてなのだ。
では、もう一度、あなたの言う「プラトー」を明確に評価することは可能なのでしょうか？
今回もテスターでは緑一色。
もう一度：テスターではしっかりした緑色
これがテスターと、そして緑色と何の関係があるのか？
私の質問に答えてくれれば、この悪名高きプラトーを探すのをやめるだろう。
テスターと緑色との関係は？
私の質問に答えれば、あなたは高原を探すのをやめるだろう。
あなたの質問に対する答えはいらない。もし答えが見つかったら、私はどこへ行くのですか？あなたの質問に答えることの実際的な価値は何ですか？
私はEAのどこにあなたの質問への答えを挿入するのか？MoDのどこに質問の答えを入れるのか？
必要のない答えを、なぜ100回も質問するのか？
アンドリューはNSのトレーニングとパラメーターの最適化を混同しているようだ。
どちらも最適 化のようなもので、子猫がたくさんの餌をかけられたときには、少し狼狽してしまう。