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 591

[Maxim Dmitrievsky]

ユーリイ・アサウレンコ
実は、すべてがC++/C#で書かれている必要があり、何かとやりとりするのに問題はない。問題は、主なDMライブラリがPythonとRであり、これを使いこなすことが少なくとも必要であることです。そして、インタラクションは何もなく、APIはどこにでもあります（MQLを除く）。RAM-Diskでファイル転送くらいはできる。

ええ、その通りです、何の問題もありません。

問題は、MOにどれだけ深く根を下ろす必要があるか、どの段階で「もうこのモデルで十分だ」と理解するか...。

今のところ、古典的なものに落ち着いていて、それで十分なんです。

PNNは確率的な値で動作し、あまり再学習しません。

[Alexander_K2]

エフゲニー・ベリャーエフ

由良さん、さすがです。))MQLフォーラムでそのような話をする。今に同志が走ってきて、石を投げてくるぞ。

また、MQLは注文のオープン/クローズのみに使用しています。MQLは注文のオープン/クローズのみに使用し、すべての計算はWissimaで行っています。しかし、ここは多かれ少なかれプロの物理学者や数学者がいる唯一のフォーラムで、だからこそ私はここにいるのです。他のサイトでは、ただの村八分です。

[Maxim Dmitrievsky]

Alexander_K2 です。
また、MQLは注文のオープン/クローズのみに使用しています。計算はすべてWissimaで行っています。ここは、多かれ少なかれプロの物理学者や数学者がいる唯一のフォーラムです、だから私はここにいるのです。他のサイトでは、ただの村八分です。

アレクサンダーさん、このトピックに興味があるかもしれませんね :)

確率密度関数をカーネル関数で近似する方法は放射状基底関数 法によく似て いるので、確率的ニューラルネットワーク（PNN）や一般化回帰ニューラルネットワーク（GRNN）という概念に自然に たどり着く（Speckt 1990、1991）。PNNは分類 タスクのために設計さ れ、GRNNは回帰 タスクのために設計 されている。この2つのタイプのネットワークは、カーネル近似法をニューラルネットワークの枠組みで実装した ものである。

[Alexander_K2]

マキシム・ドミトリエフスキー

アレクサンダーさん、このトピックに興味があるかもしれませんね :)

確率密度関数をカーネル関数で近似する方法は放射状基底関数 法によく似て いるので、確率的ニューラルネットワーク（PNN）や一般化回帰ニューラルネットワーク（GRNN）という概念に自然に たどり着く（Speckt 1990、1991）。PNNNは分類 タスクに、GRNNは回帰 タスクに対応する。この2種類のネットワークは、カーネル近似法をニューラルネットワークとして設計し、実装した ものである。

マキシムさん、ありがとうございます。

[Yuriy Asaulenko]

Alexander_K2 です。
うん。マキシムさん、ありがとうございました。

マキシムは、実はとても優秀なんです。時々、彼の展望に驚かされることがあります。しかし、覚えておいてほしいのは、多読をする人は、自分で考える習慣が身についていることです。誰だと思う？）

[Evgeny Belyaev]

ユーリイ・アサウレンコ
しかし、忘れてはならないのは、本をたくさん読む人は、自分で考える力がなくなるということだ(c)そして、私はそんなことは言っていない。誰だと思う？）

また、こんな意見もあります。

人は読むことをやめたとき、考えることをやめる。 ディドロ

[Alexander_K2]

Yuriy Asaulenko：
マキシムは実は良いんです。時々、彼の展望に驚かされることがあります。でも、忘れてはいけないのは、多読をする人は、自分で考える習慣がなくなってしまうということです。誰だと思う？）

私もそう思います。でも、リンク先面白いですね～、時間がある時に読んでみます。今忙しい - 私は地平線上に聖杯を見て、私の義父の強力な手に押され、私はそれに向かって移動します。

[Yuriy Asaulenko]

エフゲニー・ベリャーエフ

また、こんな意見もあります。

人は読むことをやめたとき、考えることをやめる。 ディドロ

一方は他方を排除するものではない)。全く読むべきではないとは誰も主張していない)。

[Yuriy Asaulenko]

Alexander_K2 です。
私もそう思います。でも、リンク先は面白いですね～、時間がある時に読んでみます。私は今、忙しい。私は地平線上に聖杯を見て、義父の強力な手に押されて、私はそれに向かって移動します。

求めよ、さらば与えられん。(с)

でも、今回は違います。

[Maxim Dmitrievsky]

ユーリイ・アサウレンコ
マキシムは実はとても優秀なんです。時々、彼の展望に驚かされることがあります。しかし、覚えておいてほしいのは、多読をする人は、自分で考える習慣がなくなるということです。誰だと思う？）

ええ、このテーマで面白いものはないかと、いろいろな記事を調べてみたところです :)まあ、MLPに対する主な利点は、私が理解しているように、速度と最小設定（ここでは全くありません）、そしてこれらのグリッドがほとんど再トレーニングされないということです

まあとガウスのf-forceは、stydentの代わりに使われています。各入力に対して、頂点密度ファイルを作成し、その結果を出力で線形に合計する

ちなみに、PNNとGRNNはmql-formで提供されているが、まだ試していないのでMLPとの比較はしていない

https://www.mql5.com/ru/code/1323