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 583

[Maxim Dmitrievsky]

ユーリイ・アサウレンコ

どこから持ってきたんだ？どこから？

システムのサインは使いません。サインを使えば、時系列から（トレーニングや機能からも）、まったく分析する必要のない部分のみを切り離すことができるのです。

NS自体が直接時系列を噛んでいるのです。

すでに本にも書いて引用しているのですが、-NSは従来の方法と組み合わせて専門性の高い作業を行う場合に威力を発揮します。

すみません、NSへの入力が15個と書かれていたので、自動的に符号の数を連想してしまいました :)

[Yuriy Asaulenko]

マキシム・ドミトリエフスキー

あ、失礼、NSに15件くらい書き込んでましたね...自動的に看板の数で連想してしまいました :)

さて、この本からの引用です。ここではすでに3-4回引用しています））。

そこから得たものです。

HZ ところで、2日間勉強してみた感想ですが、市場の問題を解決するには、森はあまり向いていないようです（まあ、もちろん、問題の定式化にもよりますが）。

実を言うと、私もNSについては長い間同じように考えていました）。

[Maxim Dmitrievsky]

ユーリイ・アサウレンコ

さて、この本からの引用です。すでにここで3-4回引用しています））。

そこから来ているんです。

画像が読み込めません。

はこの 版からでしょうか？

[Yuriy Asaulenko]

マキシム・ドミトリエフスキー

画像が読み込めません。

はこの 版からですか？

ええ、ここからです。

私の投稿に写真があります。

[Konstantin Nikitin]

ユーリイ・アサウレンコ

はい、ここからです。

私の投稿に写真があります。

また、一度に表示されず、今は表示されない。

[Yuriy Asaulenko]

コンスタンチン・ニキーチン

すぐには見えず、今も見れない。

画像を再読み込みしました。

[Maxim Dmitrievsky]

ユーリイ・アサウレンコ

ところで、2日間勉強した結果、森は市場問題の解決にはあまり向いていないようです（もちろん、これも問題の定式化によりますが）。

また、なぜ森林が適さないのか。

p.s. はい、写真ではすべてが正しく、統合されたアプローチです...これが私がやろうとしていることです :) モデルを訓練するのは「愚か」ではない

[Yuriy Asaulenko]

マキシム・ドミトリエフスキー

なぜ足場は適さないのか？ 同じ問題を解決するため

そこに時系列を 入れようとしているのです。そして、その中に森の看板がないだけなのです。予測変数のあるフォレストはある程度理解できますが、時系列はフォレストと共通する集合がほとんどありません。(また、予測因子の重複は我々の手法ではありません）。

[Maxim Dmitrievsky]

ユーリイ・アサウレンコ
そこに時系列を入れようとしているのです。しかし、森のための機能がないだけなのです。予測変数があるフォレストは多少なりとも理解できますが、時系列はフォレストと共通する集合をほとんど持っていません。(また、予測因子の重複は我々の手法ではありません）。

少なくとも自動的な機能抽出は必要だと思います :)

[Yuriy Asaulenko]

マキシム・ドミトリエフスキー

少なくとも自動的な機能抽出は必要だと思います :)

つまり、NSはそういう抽出器なのです。NSはその構造からして、フィルターの集合体である。つまり、NS自体が自己組織化予測変数の集合体なのである。