If you tend to do lots of large Monte Carlo simulations, you’ve probably already discovered the benefits of multi-core CPUs and parallel computation. A simulation that takes 4 weeks without parallelization, can easily be done in 1 week on a quad core laptop with parallelization. However, for even larger simulations reducing the computation time...
トレードの方法を正確に学ぶために始めることは可能ですか？結局のところ、私がアカウントを失うリスクは、間違いなく非常に高いのです。
でも、ミチャはJavaを倒すと約束しているので、すぐに輝けるはずです。
トレードに適したパラメータが最適化機能でプラトーを形成しているのを、MarketのEAでよく見かけます。例えば、パラメータにMAやRSI、あるいは何らかの係数がある場合、パラメータを小さな値で変更しても、最終的な結果には影響しなかったのです。
しかし、それは論理的なことで、そこにあるパラメータのほとんどは、インジケータの計算式に使われているので、少し変更するだけで、結果は同じ価格で計算されることに変わりはない。
そして、機械学習では逆に、パラメータが学習の全過程に雪崩を打って、わずかな変化でも全く違う結果になることがある。例えば、隠れ層のニューロン数ですが、増やせば使う重みの数も増えますし、gpscを使った重みの初期化機能では、その値が微妙に違う順番で設定されるので、別の結果になってしまうのです。
各パラメータについて、モデルの評価結果に及ぼす円滑な影響や確率的な影響を調べることができ、円滑に影響するパラメータについては、微分に基づくオプティマイザ（関数 optim(method="L-BFGS-B") および R の optimize() ）を追加で使用することができます。
市場とは全く違う、比率の安定性を何度も検証した統計学なのです。最も有名なのはCUSUMです。
ということは、ネットワークパラメータへの依存度が非常に高いということは、ネットワークが金融市場には向いていないということなのでしょうか？
あるいは、まず目的に合ったもの（トラクター、これはおしゃれですね、とか、ロケットですね、とか）を作ってから、できたものの安定性を論じなければならないのでしょうか。
しかし、いずれにせよ、モデルの安定性を示す証拠があるか、あるいは全く必要ないかのどちらかです。 モデルエラーとモデルの安定性は表裏一体な のです。
なぜPythonじゃないんだろう？もしかして、同じR？理解できない。
確かに。そんな知識欲があるから、評価を取って上から目線で合いそうなものを勉強するんですね。
レシェトフのモデルはベンチマークではありません。例えば、様々なバリエーションを試すことで予測変数のセットを検索します。モデルは予測変数のランダムなセットを取り、学習し、その結果を記憶します。これをループで膨大な回数繰り返し、最も良い結果を最終的なモデルとして使用する。この処理は、最初に特別なアルゴリズムで 予測変数の選択を行い、その特定の集合に対して一度だけレシェトフモデルを学習させると、著しく高速化することができます。そして、AWSに匹敵するスピードでレシェトフモデルのクオリティを手に入れることができます。このようなモデルでは、「コスト」は顕著に下がりますが、「品質」は変わりません。
これはどんなアルゴリッチムなんですか？一般的には、価格と品質は少し違うという意見に賛成です。安くても高品質なモデルを手に入れることができます。レシェトフの本当の問題は、サンプルをランダムに分割することなどを繰り返すために、計算に時間がかかりすぎることだ。
繰り返しになりますが、どの予測器が無関係かを即座に見分けることができるアルゴリズムは何なのでしょうか？彼は何らかの方法で実装しているのですが、まだよく見ていないんです......。実際、彼はinvariantを介して定義しており、論理的にはかなり実際的なのですが、同じようにエラーがあると思います :-( エラーというより、修正がないと思います......。
もし、隠れ層を2層使うのであれば、2層目は1層目よりもニューロン数がずっと少なくなるのは明らかです。
1つの層に含まれるニューロン数の最小値は？3～5未満にするのは意味がないと思うんです。
あるいは、1〜2個のニューロンを持つ層でも、モデルに大きな貢献ができるのでしょうか？
もし、隠れ層を2層使うのであれば、2層目は1層目よりはるかに少ないニューロン数であることは明らかです。
1つの層に含まれるニューロン数の最小値は？3～5未満にするのは意味がないと思うんです。
あるいは、1〜2個のニューロンを持つ層でも、モデルに大きな貢献ができるのでしょうか？
練習から - 3つの入力を持つ1つのニューロンは、15分チャートと約200の取引で1-1.5ヶ月間、通常の信号をノッチすることができます、我々は大きなサンプルを取る場合は、塾の質が劇的に低下し、取引数は、十分な組み合わせではありません。つまり、システムが静止し、信号が繰り返されるのであれば、1ニューロンでも十分なのです。
3入力のファジーロジックと4メンバーシップ関数の 最適化でほぼ同様また、どの予測が関係ないかを一目で判断できるようなアルゴリズムはあるのでしょうか？
アルゴリズムは、人が望む以上にたくさんあるのです。例えば-。
ウラジミールの記事 -https://www.mql5.com/ru/articles/2029
記事：Alexey -https://habrahabr.ru/company/aligntechnology/blog/303750/
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C Dllと、mt5、Rと適切なパッケージのインストールを要求され、どうやらそこまで行くのは非現実的なようです。