Хотим мы того или нет, но статистика в трейдинге играет заметную роль. Начиная с фундаментальных новостей, пестрящих цифрами, и заканчивая торговыми отчетами или отчетами тестирования, от статистических показателей никуда не деться. Вместе с тем, тезис о применимости статистики в принятии торговых решений остается одной из самых дискуссионных...
まだわかりません。私は、ハースト、非対称性、尖度などの追加パラメータとして非エントロピーを見ていますが、このパラメータが一番不思議で、なんと言ったらいいか？- ゴージャス、はい。
もうひとつは、経験からの考察です。エントロピーが0より大きく、重要でないものだけを入力とした。その結果、同じ入力と残りをすべて負のエントロピーとしたセットと比較して、最適化が著しく悪化している。それゆえ、結論はこうだ。このような入力は、両側から見てエントロピーがゼロ付近で回転しているものを選ぶことが必要である。つまり、負のエントロピーを持たない入力の集合は、負のエントロピーと正のエントロピーの両方を持つ集合よりも学習効率が悪いのである。
負のエントロピーを持つ唯一の入り口がある場合、そのような集合も非常によく学習されるが、オプティマイザの特殊性とそのような入り口がないために、モデルは正の入り口を持つ集合と比較して不十分である。要はこのプラス入力ができるだけ小さいこと...。
しかし、それは全人類にとって大きな一歩になるはずです。
私も同感です。マイケルそして、これは冗談ではありません。本気でそう思っています。
私も同感です。マイケルそして、これは冗談ではありません。本気です。
それで...AとBの2つの列がありますが、BからAの条件付き確率を計算するにはどうしたらよいでしょうか。 インターネットには公式がたくさんありますが、例題が合っていないようです...。よくわからないんです :-)
ふざけんなよ、いい加減にしろ。
一人は何を書いているのかわからない、もう一人は餌付けしている ))))
ある時点での未来のすべてを知りたい、つまり予測したいのであれば、そのプロセスをマルコフ的なものに落とし込む必要がある。非エントロピーが→0になるようにする。
本当にそうでしょうか？非マルコフ型プロセスでは、価格が同じ動きをする（同じパターンの後に同じ動きをする）ことが前提となっており、現在の価格パターンを取れば、訓練された神経回路が次の価格の行方を教えてくれるのです。これは非常に良いことです。
しかし、マルコフ過程をどうすればいいのか？完全にランダムなものをどのようにトレードすればよいのでしょうか？
ふざけんなよ、いい加減にしろ。
一人は何を書いているのかわからず、もう一人は餌付けしている ))))
もし、その人が本当にゴールまで走ったとしたら？よし、このスレッドにゴミを散らかさないようにしよう ^))))
本当にそうでしょうか？非マルコフ過程の場合、少なくとも時折、価格が同じ動きをする（同じパターンの後に同じ動きをする）ことが想定されており、現在の価格パターンを取り込めば、学習済みのニューラルネットワークが次に価格がどこに行くかを教えてくれるのです。これは非常に良いことです。
しかし、マルコフ過程をどうすればいいのか？完全にランダムなものを取引するにはどうしたらいいのでしょうか？
ランダムはランダムではない :-)値動きには必ず理由があるので、偶然と言うのは間違いです。もうひとつは、観察者が原因に関する情報を持たず、動きがランダムになってしまうこと...。IMHOは...。
それで...AとBの2つの列がありますが、BからAの条件付き確率を計算するにはどうしたらよいでしょうか？ インターネットには公式がたくさんありますが、例題が間違っています...。理解できない:-)
https://www.mql5.com/ru/articles/3264
本当にそうでしょうか？非マルコフ過程の場合、少なくとも時折、価格が同じ動きをする（同じパターンの後に同じ動きをする）ことが想定されており、現在の価格パターンを取り込めば、学習済みのニューラルネットワークが次の価格の行方を教えてくれるのです。これは非常に良いことです。
しかし、マルコフ過程をどうすればいいのか？完全にランダムなものを取引するにはどうしたらいいのでしょうか？
ドリフトを伴うWienerモデルを想像してください。