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 3392 1...338533863387338833893390339133923393339433953396339733983399 新しいコメント Ivan Butko 2024.01.23 19:36 #33911 Maxim Dmitrievsky #:違いは要素間の時間依存性だ。そこにそう書いてある。位置的なものではなく、時間的なものだ。 実用性が気になる。 例えば、時間的なシーケンスは次のように特徴付けることができる。現在の時間値を変換するまで、次のステップには進めない。そして、前のステップの結果を次のステップで使用する。 NSレイヤーの場合と同様。 そして、シーケンスでは、畳み込みはどの方向にも進む:左から右にも、右から左にも、それは関係ない。それでもすべてを要約するが、データを正しい順番に並べる。 これはおそらく例だろう。 Ivan Butko 2024.01.23 19:38 #33912 mytarmailS #: 誰が一貫性について何か言った? 私が論文を取り上げたのは、ただ推測したかったからだ。 Maxim Dmitrievsky 2024.01.23 19:42 #33913 Ivan Butko #: 実用性に興味がある。 例えば、タイムシーケンスは次のように特徴付けることができる:現在のステップで終了するまで、次のステップに移ることはできない。現在の時間値を変換するまで、次のステップに進むことはできない。そして、前のステップの結果を次のステップで使用する。 NSレイヤーの場合と同様。 そしてシーケンスでは、畳み込みはどの方向にも進む:左から右へ、または右から左へ、それは気にしない。それでもすべてを要約するが、データを正しい順番に並べる。 これはおそらく例だろう。シーケンスを持つことで、各要素がどの時点で得られたかは問題にならない。それらは任意に描くことができる。最後のものが最初に描かれ、指にまったく描かれないとしても、そうすることができる。そしてBPの要素は、出現した時間によって順序付けられる。 そして、上記のこともすべて真実である。 mytarmailS 2024.01.23 19:43 #33914 私たちは皆、自分のアイデアやAMOのパフォーマンスをテストし、比較するために、irisやmnistのようなトライアルデータセットが必要だ。しかし、悲しいことに、このデータセットをダウンロードして何かをするだけでも、たった5人しかできないのだ。 Maxim Dmitrievsky 2024.01.23 23:32 #33915 mytarmailS #: 誰が一貫性なんて言った? 言ったよ。こんばんは sibirqk 2024.01.24 04:05 #33916 mytarmailS #: 私たちは皆、アイリスやムニストのようなトライアル・データセットが不足しているが、私たちのアイデアやAMO のパフォーマンスをテストし、比較するための市場データがある。 金言だ!このようなトライアル・データセットを作成するには、少なくとも市場における価格設定の大まかなモデルが必要です。例えば、価格形成プロセスはどのように起こるのか?なぜなら、価格が対称的なコインを起源とする単なるランダムウォークであると考えるなら、捕まえるものは何もないからです。 Ivan Butko 2024.01.24 04:19 #33917 sibirqk #:金言だ!このようなトライアルデータセットを作成するには、少なくとも市場における価格設定の大まかなモデルが必要だ。例えば、価格形成のプロセスはどのように行われるのか?なぜなら、もし価格が対称的なコインを起源とする単なるランダムウォークであると考えるなら、捕まえるものは何もないからだ。 私は10年間、ストレート・ドルでトレーニング(最適化)を試みた。 10年である。週間でも1ヶ月でもない。その間、価格チャートは長期上昇トレンドと長期下降トレンドを経験する時間があった。 しかし、逆ドルペアに切り替えようとした途端 - 安定した均等流出があった。 クロスペアに切り替え - ランダム・フリート上下。 つまり、逆エラー伝播における再教育のすべての公準によると、そしてテスターで最適化するとき、通常、(あなたが教えている)1つの通貨ペアに対してのみパスが行き、他はランダムを示すことを覚えている。ユーロドルで最適化すると、ネットワークはいくつかのフランコイエンヌで利益を示す。 しかし、すべてのドル・ペアは相関が1以下である。 結論は自明である。プライシングはランダムな放浪ではなく、複雑なシステムなのだ。 Maxim Dmitrievsky 2024.01.24 08:51 #33918 mytarmailS #: 私たちは皆、アイリスやムニストのようなトライアルデータセットが不足しているが、私たちのアイデアやAMO のパフォーマンスをテストし、比較するための市場データがある。 しかし、悲しいことに、このデータセットをダウンロードして何かをすることができるのは、わずか5人しかいない。 それは、テスト用F-ielsとまったく同じように、特定のセットへのフィッティングという結果になるだろう。あなたはユーロバックスを手に取り、自分が何をしたかを示す。いいものができたら、それを市場に出すんだ。そしてONNXフォーマットで私たちに送ってください。 Maxim Dmitrievsky 2024.01.24 09:11 #33919 Ivan Butko #: つまり、価格設定とはランダムな放浪ではなく、アーチ状に複雑なシステム的なものなのだ。TSは一般的なトレンドに固定されているだけなのだ。私は相関のある商品について、よく似た図を得ます。 特に、符号が各商品のボラティリティに対して不変であればなおさらである。 mytarmailS 2024.01.24 09:27 #33920 Maxim Dmitrievsky #:テストファンクションとまったく同じように、特定のセットへのフィッティングができる。ユーロバックスを手に取り、自分が何をしたかを示す。素晴らしいものができたら、それをトレードに出してください。そしてそれをONNXフォーマットで私たちに送ってください。ONNXに複雑なコードを入れる ことはできない。おそらく、私が何を言っているのかわからないでしょう。 ドッカー・コンテナがあれば、制限はないのですが、ONNXには大きな制限が あります。 1...338533863387338833893390339133923393339433953396339733983399 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
違いは要素間の時間依存性だ。そこにそう書いてある。位置的なものではなく、時間的なものだ。
実用性が気になる。
例えば、時間的なシーケンスは次のように特徴付けることができる。現在の時間値を変換するまで、次のステップには進めない。そして、前のステップの結果を次のステップで使用する。
NSレイヤーの場合と同様。
そして、シーケンスでは、畳み込みはどの方向にも進む:左から右にも、右から左にも、それは関係ない。それでもすべてを要約するが、データを正しい順番に並べる。
これはおそらく例だろう。
誰が一貫性について何か言った?
私が論文を取り上げたのは、ただ推測したかったからだ。
実用性に興味がある。
例えば、タイムシーケンスは次のように特徴付けることができる:現在のステップで終了するまで、次のステップに移ることはできない。現在の時間値を変換するまで、次のステップに進むことはできない。そして、前のステップの結果を次のステップで使用する。
NSレイヤーの場合と同様。
そしてシーケンスでは、畳み込みはどの方向にも進む:左から右へ、または右から左へ、それは気にしない。それでもすべてを要約するが、データを正しい順番に並べる。
これはおそらく例だろう。
シーケンスを持つことで、各要素がどの時点で得られたかは問題にならない。それらは任意に描くことができる。最後のものが最初に描かれ、指にまったく描かれないとしても、そうすることができる。そしてBPの要素は、出現した時間によって順序付けられる。
そして、上記のこともすべて真実である。誰が一貫性なんて言った?
私たちは皆、アイリスやムニストのようなトライアル・データセットが不足しているが、私たちのアイデアやAMO のパフォーマンスをテストし、比較するための市場データがある。
金言だ!このようなトライアル・データセットを作成するには、少なくとも市場における価格設定の大まかなモデルが必要です。例えば、価格形成プロセスはどのように起こるのか?なぜなら、価格が対称的なコインを起源とする単なるランダムウォークであると考えるなら、捕まえるものは何もないからです。
金言だ!このようなトライアルデータセットを作成するには、少なくとも市場における価格設定の大まかなモデルが必要だ。例えば、価格形成のプロセスはどのように行われるのか?なぜなら、もし価格が対称的なコインを起源とする単なるランダムウォークであると考えるなら、捕まえるものは何もないからだ。
私は10年間、ストレート・ドルでトレーニング(最適化)を試みた。
10年である。週間でも1ヶ月でもない。その間、価格チャートは長期上昇トレンドと長期下降トレンドを経験する時間があった。
しかし、逆ドルペアに切り替えようとした途端 - 安定した均等流出があった。
クロスペアに切り替え - ランダム・フリート上下。
つまり、逆エラー伝播における再教育のすべての公準によると、そしてテスターで最適化するとき、通常、(あなたが教えている)1つの通貨ペアに対してのみパスが行き、他はランダムを示すことを覚えている。ユーロドルで最適化すると、ネットワークはいくつかのフランコイエンヌで利益を示す。
しかし、すべてのドル・ペアは相関が1以下である。
結論は自明である。プライシングはランダムな放浪ではなく、複雑なシステムなのだ。
私たちは皆、アイリスやムニストのようなトライアルデータセットが不足しているが、私たちのアイデアやAMO のパフォーマンスをテストし、比較するための市場データがある。
それは、テスト用F-ielsとまったく同じように、特定のセットへのフィッティングという結果になるだろう。あなたはユーロバックスを手に取り、自分が何をしたかを示す。いいものができたら、それを市場に出すんだ。そしてONNXフォーマットで私たちに送ってください。
つまり、価格設定とはランダムな放浪ではなく、アーチ状に複雑なシステム的なものなのだ。
TSは一般的なトレンドに固定されているだけなのだ。私は相関のある商品について、よく似た図を得ます。
特に、符号が各商品のボラティリティに対して不変であればなおさらである。テストファンクションとまったく同じように、特定のセットへのフィッティングができる。ユーロバックスを手に取り、自分が何をしたかを示す。素晴らしいものができたら、それをトレードに出してください。そしてそれをONNXフォーマットで私たちに送ってください。
ONNXに複雑なコードを入れる ことはできない。
おそらく、私が何を言っているのかわからないでしょう。
ドッカー・コンテナがあれば、制限はないのですが、ONNXには大きな制限が あります。