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 345

 
どう だろう。

失礼ですが、ひょっとしてWebデザイナーさんですか?ホームページの作成は必要ですか?


ママに頼んでホームページを作る、半端ない)
 
どうだろう。
ああ、確かに、でも気にしないでくれ、もう一度許してくれ、頭を打つつもりはなかったんだ。


何言ってんだ、邪魔だからやめろよ

中身があるなら、面白い記事を紹介したり、何が問題なのかを詳しく説明すればいい。 私はこのテーマを勉強するためにここに来たのであって、理解できない人に何かを証明するために来たのではないのです。

それとも何かからかっているつもりなのか?)

 
(笑)
うん
そういうことに長い間、興味がなかったんです。
 

そろそろまた言い争いからスレを片付けよう。

何度も言われていることですが、何度も言います。挑発する人と議論にならないように、それは彼らを喜ばせるだけで、何の役にも立たないのです。テーマから外れる場合は無視すればよい。

 

そして、パイソンなどについての派手なビデオ。"人工知能、その課題とリスク -エンジニアの目を通して"は、お勧めの一冊です。

この記事は、筆者のネガティブな経験を誇張したものである。そして、5年後のゼロ年代の英才教育が、あなたを失業に追い込むかもしれないのです。

ディープラーニングは決して「簡単な方法」ではなく、まず深く理解することなく本番に押し込むことは自殺行為です。RNNのヒゲは、Deep Learningと比べると非常に長い間存在しており、その間、革命を起こしたわけではなく、シーケンシャルなシリーズで少しうまくいくだけなのです。

 
ユーリイ・アサウレンコ

実は、これはデータマイニングを使うすべての人に向けたものなんです。

なぜ、実際の成果を示さないのか。例えば、何か簡単な作業をする場合。例えば、2つのMA軸が上方でクロスするパターンだとします。2ストロークでロジックで解けることは明らかですが、仮に私たちがあまりに頭が悪いので解けずにDMに任せる--彼女に考えさせればいいのです)。

MA長50000点程度のCSVファイルと学習シーケンス 必要に応じて掲載します。

ユーリイ・アサウレンコ

タダで働く人はいないので、10ポンドでオープンアクセスに実用的なソリューションを提供してくれる最初の人とフリーランスで契約する用意があるんだ。

詳細なToRは、このスレッドで直接交渉してください。

問題が解決したため、提供を取りやめました。 考える時間を除けば、トレーニングと合わせて20分程度で解決しました。

約束の10ポンド以来、私は受け取っていない、コードが公開されていない))。しかし、そこにもあまりコードはありません。

明後日には、その解決策をブログで紹介します。

 
毒性

自分の恐怖心を他人に投影しないでください。私は長い間誰のためにも働いていません。若い才能は、"マスクやザッカーバーグを仕事から解放する "方がいいかもしれません。

))) 比べても謙遜で死ぬことはないでしょう。私が言いたいのは、あなたは若者をひどく見くびっているということです。そんな恐怖を抱いていると思われるなら、私もそうなのでしょう)。

ヘッジファンドのクオンタムは仕事であり、興味深いものではあるが、その利益は計り知れない、そう私はあなたを勘違いしている。

 
予測に最適なアーキテクチャはリレーネットワークであると、どこかの本で読んだのですが...時間遅延型ニューラルネット
 
コンビナート です。

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そして、ヘッジファンドのクオンツは、私にとっては仕事であり、興味深いものではあるが、控えめな利益である、あるいは、私はあなたを混乱させた。


傲慢な自慢屋の典型的な行動で、何の成果も示していない...多分、彼は1ヶ月で2-5%を稼ぐ方法を学び、残りのことは気にしない...あるいは、ほとんどの場合、何もしないのだろう。

騒いだり、誰だかわからない人のふりをしたりするのは、自分でも何度か見たことがありますが、あとはやるだけで、うまくいきます(笑)。混乱させるためにわざとやっているのかもしれません。

しかも、意外な解決策を見出すことができれば、時間はかかりません。

個人的には、原始的なミニネットワークでも面白いことができることがわかったので、実験を続けるには十分です。
 

ところで、ニューラルネットワークが 予測に適しているのは何だと思いますか......説明します。

つまり、ニューラルネットワークは、目には見えない複雑な関係を読み取ることができるのか、あるいは、パターン認識のように簡単に形式化できない複雑な処理を自動化することができるのか、どちらかです。

この技術を使う意味は、人間よりうまくできることではなく、ただ便利で速く、生産性が高いということです。

トレーディングでは、ニューラルネットワークを使ったパターン認識という課題があるが、これは人間の脳で解決できないのか?

1000人中、一瞬で見知った顔を認識する人...。

ニューラルネットワークは、本当に生物の神経細胞以上のポテンシャルを持っているのか...それとも、単に自動化の問題なのか?

理由: