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 479 1...472473474475476477478479480481482483484485486...3399 新しいコメント Mihail Marchukajtes 2017.09.20 07:01 #4781 アレクセイ・ヴャジミキン では、どうしようもないですね。問題は再現してみないと解決しません。遅延のためにEventSetTimerを 使用してみることができます- バーが表示された後、数秒後にインジケータを読んで ください。ご推薦ありがとうございます。数秒ではなく、30秒くらいで使うことができるのでしょうか？どうすればいいのか？ Aleksey Vyazmikin 2017.09.20 08:44 #4782 ミハイル・マルキュカイツ 数秒ではなく、30秒でできるのか？そして、それをどのように行うのか？はい、できます。彼の例のコードベースでインジケータを探してみてください。 TheXpert 2017.09.20 08:48 #4783 ミハイル・マルキュカイツ私の質問を聞く限りでは、専門家はいないのですね？ ClusterX_ColoredVolumesの作り方を見て、自分のイメージでやってみましょう。 Alexey Volchanskiy 2017.09.20 14:42 #4784 NvideaのAPiを使っている方はいらっしゃいますか？ただ、先日、カードに関していろいろと調べてみたのですが、ビデオコネクタのないマイニング用のカードを作っているようですね。 Alexey Volchanskiy 2017.09.20 14:43 #4785 アレクセイ・ヴォルチャンスキーNvideaのAPiを使っている方はいらっしゃいますか？先日、カードプランを見たところ、この会社はビデオコネクタを使わないマイニング用のカードを作っているようですね。忘れていたのですが、あるAPIが公開され、つまりCUDA Dr. Trader 2017.09.20 15:22 #4786 nvidiaのapiはたくさんあるんですよー。OpenCLは一般的な規格であるため、カスタムCコードを書く必要があります。NvidiaとAMDの両方に対応しており、ビデオカードではなくCPUプロセッサ用のライブラリをインストールすることも可能です。私はRでhttps://cran.r-project.org/web/packages/OpenCL/index.html ライブラリを介して使用しています。 MT5でもこのapiは可能です。CUDAはnvidiaの厳密なライブラリのようなもので、例えばAMDのVISEではサポートされていないのです。ポイントは、通常のC++のコードを、グラフィックカード上で動作するようにコンパイルすることです。おそらく、許される機能に制限があるのでしょう、詳しくは調べていません。CUDNNは、CUDAベースのニューラルエンジンのAPIとビブリオテックですこのようなニューロンMXNETがあります、それはすべてのこれらの技術をサポートしています、あなたはビデオhttps://mxnet.incubator.apache.org/get_started/install.html をテストするためにそれを使用することができます。 Maxim Dmitrievsky 2017.09.25 07:24 #4787 プロセスを理解するのに役立つ :)線形分類器を例にして。分類器に何かを教えるとして、0から1までの価格増分を2つの出力に与え、0.5は無信号（出力の合計は常に1に等しい）とします。例えば，単純に回帰直線を引くと，価格に応じて，大きな価格増分は直線から遠くに，小さな価格増分は近くに位置します。つまり，分類器の出力が 0.9; 0.1 の場合，正の増分は直線から遠くに位置しており，シグナル 0.9 はシグナル 0.6 よりも購入が強くなりますまた、非線形分類のニューラルネットワークの場合、出力は信号強度を示すのか、それとも2つのクラスのどちらかに属している度合いを示すだけで、それ以上にはならないのかつまり、この条件が満たされるかどうか。 このままでは、マトリックスの知識がない初心者の半分が失敗してしまうような気がするのですが......。なぜなら、このクラス、このクラスに属するという度合いが、直感的に、信号強度の大小を語ることになるからです。しかし、本当にそうでしょうか。もっと多くのクラスを作成して、インクリメント値を例えば%に分配し、1つまたは別のクラス（例えば10のうちの1つ）に値を取得すると、すでにインクリメント値が正確にわかります。 削除済み 2017.09.25 07:34 #4788 マキシム・ドミトリエフスキープロセスを理解するのに役立つ :)線形分類器を例にして。分類器に何かを教え、0から1までの価格増分を出力に供給したとすると、0.5は信号ではありません例えば，価格に応じて単純に回帰直線を引くと，価格の大きな増分は直線から遠く離れ，小さな増分は直線に近くなります。 つまり，分類器の出力が0.9; 0.1であれば，正の増分は直線から遠くにあり，すなわち0.9シグナルは0.6シグナルよりも強い買いシグナルになることを意味しますまた、非線形分類のニューラルネットワークの場合、出力は信号強度を示すのか、それとも2つのクラスのどちらかに属している度合いを示すだけで、それ以上にはならないのかつまり、この条件が満たされるかどうか。理解する：線は境界線（最も単純なケースでは平均値）である。増分価格が境界線に近いほど、平均値との差は小さく なるが、絶対値では全く小さくならないこともある。(この問題の定式化について) Maxim Dmitrievsky 2017.09.25 07:40 #4789 Oleg avtomat: 理解する：線は境界線（最も単純なケースでは平均値）である。増分価格が境界線に近いほど、平均値との差は小さく なるが、絶対値ではまったく小さくならないこともある。(この問題の定式化について)つまり、対象がどの程度のクラスに属するかによって、変化の絶対値が決まらないため、0.9の場合は0.6の場合よりも価格の上昇幅が大きくなるわけではありません。 削除済み 2017.09.25 07:47 #4790 マキシム・ドミトリエフスキー つまり、対象があるクラスに属する度合いを使って絶対的な変化を推し量ることはできず、0.9は0.6の場合よりも価格の上昇幅が大きくなることを意味しないのですこれも分類の組み立て方による。上記の例では、増分の絶対値を考慮せず、中心線（境界線）からの距離で分類しています。仮に増分の絶対値が導入された場合、原則的に分類は異なる。その規模も違ってきます。 1...472473474475476477478479480481482483484485486...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
では、どうしようもないですね。問題は再現してみないと解決しません。
遅延のためにEventSetTimerを 使用してみることができます- バーが表示された後、数秒後にインジケータを読んで ください。
ご推薦ありがとうございます。
数秒ではなく、30秒くらいで使うことができるのでしょうか？どうすればいいのか？
数秒ではなく、30秒でできるのか？そして、それをどのように行うのか？
はい、できます。彼の例のコードベースでインジケータを探してみてください。
私の質問を聞く限りでは、専門家はいないのですね？
NvideaのAPiを使っている方はいらっしゃいますか？ただ、先日、カードに関していろいろと調べてみたのですが、ビデオコネクタのないマイニング用のカードを作っているようですね。
NvideaのAPiを使っている方はいらっしゃいますか？先日、カードプランを見たところ、この会社はビデオコネクタを使わないマイニング用のカードを作っているようですね。
忘れていたのですが、あるAPIが公開され、つまりCUDA
nvidiaのapiはたくさんあるんですよー。
OpenCLは一般的な規格であるため、カスタムCコードを書く必要があります。NvidiaとAMDの両方に対応しており、ビデオカードではなくCPUプロセッサ用のライブラリをインストールすることも可能です。私はRでhttps://cran.r-project.org/web/packages/OpenCL/index.html ライブラリを介して使用しています。
MT5でもこのapiは可能です。
CUDAはnvidiaの厳密なライブラリのようなもので、例えばAMDのVISEではサポートされていないのです。ポイントは、通常のC++のコードを、グラフィックカード上で動作するようにコンパイルすることです。おそらく、許される機能に制限があるのでしょう、詳しくは調べていません。
CUDNNは、CUDAベースのニューラルエンジンのAPIとビブリオテックです
このようなニューロンMXNETがあります、それはすべてのこれらの技術をサポートしています、あなたはビデオhttps://mxnet.incubator.apache.org/get_started/install.html をテストするためにそれを使用することができます。
プロセスを理解するのに役立つ :)
線形分類器を例にして。分類器に何かを教えるとして、0から1までの価格増分を2つの出力に与え、0.5は無信号（出力の合計は常に1に等しい）とします。
例えば，単純に回帰直線を引くと，価格に応じて，大きな価格増分は直線から遠くに，小さな価格増分は近くに位置します。つまり，分類器の出力が 0.9; 0.1 の場合，正の増分は直線から遠くに位置しており，シグナル 0.9 はシグナル 0.6 よりも購入が強くなります
また、非線形分類のニューラルネットワークの場合、出力は信号強度を示すのか、それとも2つのクラスのどちらかに属している度合いを示すだけで、それ以上にはならないのか
つまり、この条件が満たされるかどうか。
このままでは、マトリックスの知識がない初心者の半分が失敗してしまうような気がするのですが......。なぜなら、このクラス、このクラスに属するという度合いが、直感的に、信号強度の大小を語ることになるからです。しかし、本当にそうでしょうか。もっと多くのクラスを作成して、インクリメント値を例えば%に分配し、1つまたは別のクラス（例えば10のうちの1つ）に値を取得すると、すでにインクリメント値が正確にわかります。プロセスを理解するのに役立つ :)
線形分類器を例にして。分類器に何かを教え、0から1までの価格増分を出力に供給したとすると、0.5は信号ではありません
例えば，価格に応じて単純に回帰直線を引くと，価格の大きな増分は直線から遠く離れ，小さな増分は直線に近くなります。 つまり，分類器の出力が0.9; 0.1であれば，正の増分は直線から遠くにあり，すなわち0.9シグナルは0.6シグナルよりも強い買いシグナルになることを意味します
また、非線形分類のニューラルネットワークの場合、出力は信号強度を示すのか、それとも2つのクラスのどちらかに属している度合いを示すだけで、それ以上にはならないのか
つまり、この条件が満たされるかどうか。
理解する：線は境界線（最も単純なケースでは平均値）である。増分価格が境界線に近いほど、平均値との差は小さく なるが、絶対値では全く小さくならないこともある。(この問題の定式化について)
理解する：線は境界線（最も単純なケースでは平均値）である。増分価格が境界線に近いほど、平均値との差は小さく なるが、絶対値ではまったく小さくならないこともある。(この問題の定式化について)
つまり、対象がどの程度のクラスに属するかによって、変化の絶対値が決まらないため、0.9の場合は0.6の場合よりも価格の上昇幅が大きくなるわけではありません。
つまり、対象があるクラスに属する度合いを使って絶対的な変化を推し量ることはできず、0.9は0.6の場合よりも価格の上昇幅が大きくなることを意味しないのです
これも分類の組み立て方による。上記の例では、増分の絶対値を考慮せず、中心線（境界線）からの距離で分類しています。仮に増分の絶対値が導入された場合、原則的に分類は異なる。その規模も違ってきます。