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 370 1...363364365366367368369370371372373374375376377...3399 新しいコメント Dr. Trader 2017.05.21 20:38 #3691 予測因子とターゲットの相関を分析しても、何の意味もないと思っています。 このように、密接に相関する量が互いに依存しない例はたくさんありますが、一方が他方を予測することはできるようです。http://pikabu.ru/story/lozhnyie_korrelyatsii_2287154 、 同じトピックに関するフォーラムからの以前の記事もあります。もっと面白い言葉で、クロスエントロピーというのがあります。これは統計学に由来するもので、予測変数が変数に適合しているかどうか、非線形関係を分析する方法である。 Алёша 2017.05.21 21:45 #3692 ディミトリ 例はありますか？受信データの行と送信データの行を表示する - post XOR の場合、データセットは4サンプルで構成される。{x,y,z} x,y - 特徴 z - ターゲット {-1,1,-1},{1,1,1},{1,-1-1},{-1,-1,1} 最初のチップとターゲットの共分散を計算してみましょう。mo = 0を考慮すると、次のようになります： ((-1*-1 + (1*-1) + (1*-1) + (-1*-1))/4 = (1+1-1)/4 = 0 相関もゼロであることは明らかですが、2番目のチップでも同じで、確認することは可能です。 Maxim Dmitrievsky 2017.05.22 01:53 #3693 Dr.トレーダー予測因子とターゲットの相関を分析しても、何の意味もないと思っています。 密接に相関する変数が互いに依存しない場合、多くの例がありますが、それはこのように、一方が他方を予測することができると思われる -http://pikabu.ru/story/lozhnyie_korrelyatsii_2287154 、 私は同じトピックでハブラから記事を置く前に、ここのフォーラムで。もっと面白い言葉で、クロスエントロピーというのがあります。これは統計学に由来するもので、予測変数が変数に適合しているかどうか、非線形関係を分析する方法である。 同じ意見ですが、特徴のセットとターゲットの間の非線形依存性を探すのであれば、これらの曲線が示すものにどんな違いがあるのでしょうか。また、相関の強い予測因子を取り除くことについては、自明ではない。相関があるかもしれないが、相関はない :) 例えば、バイアスのかかった指標群を与えた場合、相関は高くなるが、情報量も高くなる。 Дмитрий 2017.05.22 05:09 #3694 Dr.トレーダー予測因子とターゲットの相関関係を分析しても、何も出てこないと思います。 密接に相関する数量が互いに依存しない場合、一方が他方を予測することができるようですが、このような例はたくさんあります -http://pikabu.ru/story/lozhnyie_korrelyatsii_2287154 、 私が同じトピックに関するhubraからの記事を貼り付ける前に、このフォーラムで。もっと面白い言葉で、クロスエントロピーというのがあります。これは統計学に由来するもので、予測変数が変数に適合しているかどうか、非線形関係を分析する方法である。 1.誰も相関関係を分析していない-予測因子の選択についてである。2.あなたは、3ページ前に私が指摘した「依存は相関の特殊なケース である」を繰り返しました。2つの変数が依存関係にあるのなら、間違いなく相関がある。相関性があれば、必ずしも依存性があるわけではないのです。"3.クロスエントロピーは相関と同様、機能依存性の有無について答えを与えることはできない Дмитрий 2017.05.22 05:10 #3695 アリョーシャ XOR の場合、データセットが4サンプルで構成されていても、本質は変わりません。{x,y,z} x,y - 特徴 z - ターゲット {-1,1,-1},{1,1,1},{1,-1-1},{-1,-1,1} 最初のチップとターゲットの共分散を計算してみましょう。mo = 0を考慮すると、次のようになります： ((-1*-1) + (1*-1) + (1*-1) + (-1*-1))/4 = (1+1-1)/4 = 0 相関もゼロであることは明らかです。 等しく相関のある2つの予測因子-相関の低さに基づいて、どちらを捨てるか？相関性が低いのはどちらでしょうか？ Maxim Dmitrievsky 2017.05.22 05:14 #3696 ディミトリ 1.誰も相関関係を分析していない-予測因子の選択についてである。2.あなたは、3ページ前に私が指摘した「依存は相関の特殊なケース である」を繰り返しました。2つの変数が依存関係にあるのなら、間違いなく相関がある。相関性があれば、必ずしも依存性があるわけではないのです。"3. クロスエントロピーは、相関関係と同様に、機能依存性の有無について答えを与えることはできない。 逆相関は相関ではないのか？ どうして相関曲線で相関を語れるのか、意味がわからない...畑のポップコーンのイールドカーブと勤勉なトレーダーが孵化させたヒナの数にどんな相関があるのだろう？なぜ、無関係な現象同士のランダムな相関が高い方が、nsにとって良いのでしょうか？ Дмитрий 2017.05.22 05:34 #3697 マキシム・ドミトリエフスキー 逆相関は依存関係ではないのか？ 相関曲線から依存関係を語るなんて、意味がわからない...畑のポップコーンの収穫量の曲線と、勤勉なトレーダーが孵化させたヒナの数に関係があるのか？なぜ、無関係な現象同士のランダムな相関が高い方が、nsにとって良いのでしょうか？ 理解できない。逆相関がどう関係するのか？相関のある量があります。その中には、両者の間に機能的な相関がある場合もあれば、誤った相関がある場合もあります。繰り返すが、「依存は相関の特殊なケース である。2つの変数が依存関係にある場合、間違いなく相関がある。相関性があれば、必ずしも依存性があるわけではないのです。" Дмитрий 2017.05.22 05:35 #3698 そして、繰り返しになりますが、現在までのところ、機能的依存性と誤った相関性を区別する方法はありません。分析的なものだけ。 Maxim Dmitrievsky 2017.05.22 05:41 #3699 ディミトリ 理解できない。逆相関がどう関係するのか？相関のある量があります。その中には、両者の間に機能的な相関がある場合もあれば、誤った相関がある場合もある。繰り返すが、「依存は相関の特殊なケース である。2つの変数が依存関係にある場合、間違いなく相関がある。相関性があれば、必ずしも依存性があるわけではないのです。" 二つの変数に逆相関があるとしたら、それはどのようなものでしょうか。 たとえば、ユーロとフランの相場のようなものです。相関があるようで相関がない。 Дмитрий 2017.05.22 05:43 #3700 マキシム・ドミトリエフスキー 二つの変数に逆相関があるとすれば、それはどのようなものでしょうか。相関関係があるのは確かだが、相関関係はない。 逆相関なのか、無相関なのか、まだよくわからない。それとも、2つのランダムな系列の相関係数が-1であれば、「相関はない」と考えているのでしょうか？Yoklmn...です。 1...363364365366367368369370371372373374375376377...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
予測因子とターゲットの相関を分析しても、何の意味もないと思っています。
このように、密接に相関する量が互いに依存しない例はたくさんありますが、一方が他方を予測することはできるようです。http://pikabu.ru/story/lozhnyie_korrelyatsii_2287154 、 同じトピックに関するフォーラムからの以前の記事もあります。
もっと面白い言葉で、クロスエントロピーというのがあります。これは統計学に由来するもので、予測変数が変数に適合しているかどうか、非線形関係を分析する方法である。
例はありますか？
受信データの行と送信データの行を表示する - post
XOR の場合、データセットは4サンプルで構成される。{x,y,z} x,y - 特徴 z - ターゲット
{-1,1,-1},{1,1,1},{1,-1-1},{-1,-1,1}
最初のチップとターゲットの共分散を計算してみましょう。mo = 0を考慮すると、次のようになります： ((-1*-1 + (1*-1) + (1*-1) + (-1*-1))/4 = (1+1-1)/4 = 0 相関もゼロであることは明らかですが、2番目のチップでも同じで、確認することは可能です。
予測因子とターゲットの相関を分析しても、何の意味もないと思っています。
密接に相関する変数が互いに依存しない場合、多くの例がありますが、それはこのように、一方が他方を予測することができると思われる -http://pikabu.ru/story/lozhnyie_korrelyatsii_2287154 、 私は同じトピックでハブラから記事を置く前に、ここのフォーラムで。
もっと面白い言葉で、クロスエントロピーというのがあります。これは統計学に由来するもので、予測変数が変数に適合しているかどうか、非線形関係を分析する方法である。
予測因子とターゲットの相関関係を分析しても、何も出てこないと思います。
密接に相関する数量が互いに依存しない場合、一方が他方を予測することができるようですが、このような例はたくさんあります -http://pikabu.ru/story/lozhnyie_korrelyatsii_2287154 、 私が同じトピックに関するhubraからの記事を貼り付ける前に、このフォーラムで。
もっと面白い言葉で、クロスエントロピーというのがあります。これは統計学に由来するもので、予測変数が変数に適合しているかどうか、非線形関係を分析する方法である。
1.誰も相関関係を分析していない-予測因子の選択についてである。
2.あなたは、3ページ前に私が指摘した「依存は相関の特殊なケース である」を繰り返しました。2つの変数が依存関係にあるのなら、間違いなく相関がある。相関性があれば、必ずしも依存性があるわけではないのです。"
3.クロスエントロピーは相関と同様、機能依存性の有無について答えを与えることはできない
XOR の場合、データセットが4サンプルで構成されていても、本質は変わりません。{x,y,z} x,y - 特徴 z - ターゲット
{-1,1,-1},{1,1,1},{1,-1-1},{-1,-1,1}
最初のチップとターゲットの共分散を計算してみましょう。mo = 0を考慮すると、次のようになります： ((-1*-1) + (1*-1) + (1*-1) + (-1*-1))/4 = (1+1-1)/4 = 0 相関もゼロであることは明らかです。
等しく相関のある2つの予測因子-相関の低さに基づいて、どちらを捨てるか？相関性が低いのはどちらでしょうか？
1.誰も相関関係を分析していない-予測因子の選択についてである。
2.あなたは、3ページ前に私が指摘した「依存は相関の特殊なケース である」を繰り返しました。2つの変数が依存関係にあるのなら、間違いなく相関がある。相関性があれば、必ずしも依存性があるわけではないのです。"
3. クロスエントロピーは、相関関係と同様に、機能依存性の有無について答えを与えることはできない。
逆相関は依存関係ではないのか？ 相関曲線から依存関係を語るなんて、意味がわからない...畑のポップコーンの収穫量の曲線と、勤勉なトレーダーが孵化させたヒナの数に関係があるのか？なぜ、無関係な現象同士のランダムな相関が高い方が、nsにとって良いのでしょうか？
理解できない。
逆相関がどう関係するのか？
相関のある量があります。その中には、両者の間に機能的な相関がある場合もあれば、誤った相関がある場合もあります。
繰り返すが、「依存は相関の特殊なケース である。2つの変数が依存関係にある場合、間違いなく相関がある。相関性があれば、必ずしも依存性があるわけではないのです。"
そして、繰り返しになりますが、現在までのところ、機能的依存性と誤った相関性を区別する方法はありません。
分析的なものだけ。
理解できない。
逆相関がどう関係するのか？
相関のある量があります。その中には、両者の間に機能的な相関がある場合もあれば、誤った相関がある場合もある。
繰り返すが、「依存は相関の特殊なケース である。2つの変数が依存関係にある場合、間違いなく相関がある。相関性があれば、必ずしも依存性があるわけではないのです。"
二つの変数に逆相関があるとしたら、それはどのようなものでしょうか。 たとえば、ユーロとフランの相場のようなものです。相関があるようで相関がない。
二つの変数に逆相関があるとすれば、それはどのようなものでしょうか。相関関係があるのは確かだが、相関関係はない。
逆相関なのか、無相関なのか、まだよくわからない。
それとも、2つのランダムな系列の相関係数が-1であれば、「相関はない」と考えているのでしょうか？
Yoklmn...です。