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 3391

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mytarmailS #:
私は、"とてもシンプルだ "と言う人たちを恐れている。

私は子猫の写真を撮り、ベクターに変換し、時間を加え、あなたに渡す。

あなたは「簡単だ」と叫ぶ、あなたは何アリマをいじくり回す、何も機能しない、しかし誰が気にする))))

なぜさらに考えるのか、なぜ経験を分析するのか。

エピファニーはそのようなもので、ただ頭に浮かんでくるものではない。

ピクセルの並び方にパターンがあるとすれば、それを見つけるか、見つけないかだ。

時間軸を描くかプリントアウトして枕元に置いてみてください（笑)。

 
Maxim Dmitrievsky #:

天啓とは、ただ頭に浮かんでくるものではない。

ピクセルの並び方にパターンがあるとすれば、それを見つけるか、見つけないかである。
パターンを見つけられないのは、画像を行列として見なければならないからである。行列は列と項によって構成され、サイズ不変で回転もする。 ベクトル表現では何の役にも立たない。
もしそれが可能なら、誰も照合順序を発明しなかっただろう。
 
mytarmailS #:
パターンが見つからないのは、画像を行列として、コンボリューション・ウィンドウを通して見なければならないからである。 行列は列単位であり、項単位であり、サイズ不変であり、回転である。 ベクトル表現では何の役にも立たない。
もしそれが可能なら、誰も照合順序を発明しなかっただろう。

そして

 
Maxim Dmitrievsky #:

そして何をすべきか

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概要
 

興味深い考えの持ち主で、混乱したトレーダーは興味を持つだろう)トレーディングとMOはそれ自体が狂気のようなものだからね。


 
mytarmailS #:
より広い視野
概要

シーケンスと時系列は2つの異なる概念であるが、多くの共通点がある。

シーケンスとは、数、オブジェクト、イベントのリストまたはシーケンスとして表現できる要素の順序集合である。シーケンスは必ずしも要素間に時間的関係を持つとは限らず、単に順序付けられた集合である。

時系列は特別な種類のシーケンスであり、各要素は異なる時点で測定された変数の値を表す。したがって、時系列は、連続する時点で測定されたデータのシーケンスであり、一般に変数の時間的変化を分析するために使用される。

このように、シーケンスと時系列の主な違いは、時系列が異なる時点で測定されたデータのシーケンスであるのに対し、通常のシーケンスは要素間に必ずしも時間的関係がないことである。


写真からは、ピクセルの列が得られる。

 
Maxim Dmitrievsky #:

写真から、ピクセルの並びが得られる。

しかし、それを変えることはできない。

シーケンス。

そして、ここでもまた、時間的シーケンスという概念と同一視される。なぜなら、そちらもデータを変えることができないからだ。

作業データセットのシーケンスを変更すると、異なる画像が得られる。
時間的シーケンスを変更すると...まったく変更できない。

違いを示すには、明確な例が必要だ。

実際的な違い。今のところ、"walk "と "step "のようだ。

 
誰が一貫性なんて言った？
 
Ivan Butko #:



シーケンス。

そしてここでもまた、時間的シーケンスという概念と同一視される。なぜならそれも変更できないからである。

作業データセットの順序を変えると、違う絵になる。
時間的順序を変えると...まったく変えられない。

違いを示すには、明確な例が必要だ。

実際的な違い。今のところ、"walk "と "step "のようだ。

違いは要素間の時間依存性である。と書いてある。ー位置的ではなくーではなくーではなくー

 

素晴らしいIQチャレンジだ。こんなに理解しにくいとは思ってもみなかったよ)

つい最近、MOで誰が教師かについて議論していたんだけど、おかしなことがあったんだ。ああ、分類器の出力の確率を求めるにはどうすればいいんだろう？）

1...3384338533863387338833893390339133923393339433953396339733983399
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