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 358 1...351352353354355356357358359360361362363364365...3399 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2017.05.18 11:16 #3571 ユーリイ・アサウレンコ もっと具体的に説明する必要がありますね。正反対の2つの答えを出すことができる) どこに2つの答えがあるんだ？一般的な経験則です。 定常的な系列では、予測は過去のデータと同じになる非定常系列は、事前の努力なしでは予測できない非定常な系列を予測できるARMA、ARIMAもありますが、このような非定常性は非常に稀です。ARCHやGARCHなど、将来の動きを予測するためにさまざまな種類の非定常性を考慮したものがあります。NSは非定常な系列を予測できるか？もしそうなら、どのような種類の非定常性があるのか？ Maxim Dmitrievsky 2017.05.18 11:18 #3572 ユーリイ・アサウレンコ新高値（おそらく安値）の 後に、新高値を更新する-- そう、私も経験したことがある、グラフはすべて見慣れたものだ。シミュレーションをしても、そこには何もなく、空っぽなのです。もしかしたら、ラッキーなことがあるかもしれません。 これは非永続的な（antipersistent）シリーズの場合である。また、持続的（sustained）な場合、新たな最大値が続くと問題は、低周期でMAが大きく再描画されること、すなわち適用できないことです。また、nバー分逆行させると、すでに信号が外れてしまう。 Yuriy Asaulenko 2017.05.18 11:31 #3573 マキシム・ドミトリエフスキー 問題は、МАが低周期で大きくオーバーフローすること、すなわち適用できないことである。nバーで持ち帰ると、すでに信号が外れてしまいます。先日、MA（単純なものではなく、ゴールドのもの）を使って遊んでいました。）- 3次フィルター。12個のMAの群遅延は4分である。EMAなど標準的なものはおいといて、ラグが桁外れです。一般的には、MAから回帰線に離れるべきでしょう。しかし、そこでは計算の遅れが大きい。1分間刻みを考慮すると、致命的なことになります。 Vladimir Perervenko 2017.05.18 11:38 #3574 サンサニッチ・フォメンコ NSは非定常入力をどのように扱うのか、という問いに対する答えを知っている人はいるだろうか。 ニューラルネットワークは、定常か非定常か全く気にしない。それは何の違いもありません。特に分類に関しては Yuriy Asaulenko 2017.05.18 11:40 #3575 ウラジミール・ペレヴェンコ ニューラルネットワークは、時系列が定常であろうが非定常であろうが全く関係ない。違いはありません。特に分類に関しては。 というのが答えの1つということです（笑)。 TheXpert 2017.05.18 12:03 #3576 ウラジミール・ペレヴェンコ ニューラルネットワークは、時系列が定常であろうが非定常であろうが全く関係ない。違いはありません。特に分類に関しては 入出力が値の範囲で制限されるのは非常に望ましいことです。 Yuriy Asaulenko 2017.05.18 12:13 #3577 コンビナート です。 は、入力と出力が値のドメインに制限されることが非常に望ましい。 このような問題は、NSに入る前から解決しておく必要があります。NSは一般的に生データを食べません。 СанСаныч Фоменко 2017.05.18 12:24 #3578 ウラジミール・ペレヴェンコ ニューラルネットワークは、時系列が定常であろうが非定常であろうが全く関係ない。違いはありません。特に分類に関しては。 そうすると、再教育の問題が花盛りです。 Maxim Dmitrievsky 2017.05.18 12:33 #3579 これ以上必要なのかどうかもわからない、運が良ければ5分の1の初値で2ヶ月半で2万％...あなたは$1kを投じ、ベントレーを予約してください。運が悪ければ、たいしたことはない) Yuriy Asaulenko 2017.05.18 13:09 #3580 マキシム・ドミトリエフスキーこれ以上必要なのかどうかもわからない、運が良ければ5分の1の初値で2ヶ月半で2万％...あなたは$1kを投じ、ベントレーを予約してください。運が悪ければ、小さな損失です（笑)。 スペルアウトしてください))ベントレーとまではいかなくても、せめてプジョーでオートマチックが欲しい）。 1...351352353354355356357358359360361362363364365...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
もっと具体的に説明する必要がありますね。正反対の2つの答えを出すことができる)
どこに2つの答えがあるんだ？
一般的な経験則です。
NSは非定常な系列を予測できるか？もしそうなら、どのような種類の非定常性があるのか？
新高値（おそらく安値）の 後に、新高値を更新する-- そう、私も経験したことがある、グラフはすべて見慣れたものだ。シミュレーションをしても、そこには何もなく、空っぽなのです。もしかしたら、ラッキーなことがあるかもしれません。
これは非永続的な（antipersistent）シリーズの場合である。
また、持続的（sustained）な場合、新たな最大値が続くと
問題は、低周期でMAが大きく再描画されること、すなわち適用できないことです。また、nバー分逆行させると、すでに信号が外れてしまう。
問題は、МАが低周期で大きくオーバーフローすること、すなわち適用できないことである。nバーで持ち帰ると、すでに信号が外れてしまいます。
先日、MA（単純なものではなく、ゴールドのもの）を使って遊んでいました。）- 3次フィルター。12個のMAの群遅延は4分である。EMAなど標準的なものはおいといて、ラグが桁外れです。
一般的には、MAから回帰線に離れるべきでしょう。しかし、そこでは計算の遅れが大きい。1分間刻みを考慮すると、致命的なことになります。
NSは非定常入力をどのように扱うのか、という問いに対する答えを知っている人はいるだろうか。
ニューラルネットワークは、時系列が定常であろうが非定常であろうが全く関係ない。違いはありません。特に分類に関しては。
ニューラルネットワークは、時系列が定常であろうが非定常であろうが全く関係ない。違いはありません。特に分類に関しては
は、入力と出力が値のドメインに制限されることが非常に望ましい。
ニューラルネットワークは、時系列が定常であろうが非定常であろうが全く関係ない。違いはありません。特に分類に関しては。
そうすると、再教育の問題が花盛りです。
これ以上必要なのかどうかもわからない、運が良ければ5分の1の初値で2ヶ月半で2万％...あなたは$1kを投じ、ベントレーを予約してください。運が悪ければ、たいしたことはない)
これ以上必要なのかどうかもわからない、運が良ければ5分の1の初値で2ヶ月半で2万％...あなたは$1kを投じ、ベントレーを予約してください。運が悪ければ、小さな損失です（笑)。