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 672

 
一般的に、このフォーラムはユニークです。賢い人、マニアックな人、いろいろな人が集まっていますよ。そして、誰もお互いの話を聞かない。時々、誰かの投稿を読むことがあります。ここに素晴らしいアイデアがあるのですが、1分後、大多数によると、この人はただのバカであることが判明するのです。そんな発想が未発達のままなのですパラドックスである。
 
ユーリイ・アサウレンコ

それでも聞こえないのか、聞こうとしないのか)こ こでは、盗まれる心配もなく、グレイルのアイデアを投稿することができます)。誰も注意すらしないだろう--みんな処理に追われているのだから)。

私も、なんとなく興味が湧いてきたと言わざるを得ません。さて、その結果がこれです。さて、何をするかというと、オンとオフを切り替えるのです。うっ

6年目の終わりには、胡蝶は狩猟術の真髄に迫ったように思えた。獲物ではなく、コンセプトそのものが、彼にとって最も重要なものになったからだ。(с)

何も理解できない)

 
ユーリイ・アサウレンコ


ユーリ、ふざけないで。日の光の中に出てきてください。正式に自己紹介をし、書類(パスポートなど)を見せ、力強く、明確に、哀愁を込めて、自分の戦略をプレゼンし始める。聞いている子どもたちの質問に明確に答えることができる。いかがでしょうか?

 
Alexander_K2 です。

ユーリ、ふざけないで。日の光の中に出てきてください。正式に自己紹介をし、書類(パスポートなど)を見せ、力強く、明確に、哀愁を込めて、自分の戦略をプレゼンし始める。聞いている子どもたちの質問に明確に答えることができる。これはどうでしょう?

あなたはパスポートを持たないのに、私はすでにすべてを提示し、司会者に確認されているのです。プロフィールの、名前の右側にある緑色のバッジです。パスポートを見せるまでは、もらえませんよ ))))

そして、私の戦略はもう決まっている。そして、あなたによって、です(笑)。

 
ユーリイ・アサウレンコ

パスポートがないのはあなたですが、私はすでにすべてを提示し、司会者にチェックしてもらっています。プロフィールの名前の右側にある緑色のバッジです。パスポートを提示するまで、取得できない ))))

そして、私の戦略はもう決まっている。特にあなたによって)。

誰も理解していなかったと思います^)))学歴がないことと、単なる過信によるもの。

しかし、その戦略は、そう、美しく、唯一の正しいものです。ただひとつわからないのは、ニューラルネットワークをどのように貼り付けるのか、ということです。もう一度、あなたの書き込みを読み返してみたい。

 
Alexander_K2 です。

誰も彼女のことを理解していなかったと思います^)))ゞ)学歴がないのと、ただ驕りがあるため。

しかし、その戦略は、そう、美しく、唯一の正しいものです。ただひとつわからないのは、ニューラルネットワークをどうやって入れるのか、ということです。もう一度、あなたの書き込みを読み返してみたい。

どんなふうに?- すでにご自身で理解され、2週間ほど前のこのスレッドでもおっしゃっていましたね)。NSは、他の条件が有利な場合、取引の瞬間を決定する。

今回で5回目の引用となります。


 
ユーリイ・アサウレンコ

どんなふうに?- あなた自身はもうわかっていて、2週間前のこのスレッドでそう言っていますね)。NSは、他の条件が有利な場合、取引の瞬間を決定する。

引用するのはこれで5回目です。


いいえ、それは明らかです。 はっきりしないのは、具体的にどのようにするか ということです。ニューラルネットワークの入出力、これらの入出力がどのように基本アルゴリズムと「結びついて」いるのか、など。吐き出せ!ざっくり言うと、基本的なアルゴリズムに対するニューラルネットワークの結合に興味があるんです。

 
Alexander_K2 です。

いいえ、それは明らかです。 はっきりしないのは、具体的にどのようにするか ということです。ニューラルネットワークの入出力、これらの入出力がどのようにメインアルゴリズムに「結びついて」いるのか、など。吐き出せ!大雑把に言うと、基本アルゴリズムにニューラルネットワークをリンクさせることに興味があるのです。

バインディングはありません。相場はNSに直接供給され、出力はディール信号となる。HCは他の条件が整ったときのみ機能し、これをMOなしでアルゴリズム的に解決しています。引用元を見るNSは局所的な問題を解決する。

今まで何度も書いてきたことですが)10ページめくれば、同じことが書いてある)。

 
ユーリイ・アサウレンコ

見てください。もう、誰よりもディストリビューションやいろんなプロセスのことを知っています。

これが問題を解決するためのBASISであり、基本としてとらえる。

しかし、かわいそうなことに、NEモーメント(尖度、非対称度とも)は、プロセスの追加的な知識を与えてくれない。何もない!

今、非エントロピーを扱っているのですが、なかなかうまくいきません。

ニューラルネットワークとディストリビューションをどうにか組み合わせて、その状況を打開したんですね。


つまり、NSの入力は基本アルゴリズムの入力と同じであり、それを平行移動させただけなのです。

そして、出力は開閉のための何らかの追加信号で、非エントロピーの形で求めています。そうだろ?

 
Alexander_K2 です。

見てください。分布やプロセスについては、すでに誰よりも知っています。

これが問題を解決するためのBASISであり、基本としてとらえる。

しかし、ここで問題なのは、NEモーメント(尖度や非対称性)は、プロセスに関する追加的な知識を与えてくれない ことです。何もない!

今、非エントロピーを扱っているのですが、なかなかうまくいきません。

ニューラルネットワークとディストリビューションをどうにか組み合わせて、その状況を打開したんですね。


つまり、NSの入力は基本アルゴリズムの入力と同じであり、それを平行移動させただけなのだ。

そして、出力は開閉のための何らかの追加信号で、非エントロピーの形で求めています。そうだろ?

もはや理論と実践を追いかけている。 誰が何を求めているのか意識していない))。非エントロピーという言葉にイディオム的なものを感じる)。普通、用語が多くなると意味がわからなくなる)

並列化するのではなく、NSの適用範囲を限定し、それに合わせてトレーニングやNSそのものを簡略化したのです。

余分なシグナルではなく、1つのシグナル、つまりトレードへのエントリーです。

あなたのシステムに関しては、NSの適用可能性については何とも言えません。ちょっと違うと思うんです。これらのシステムには、共通の方法論があるとも思えません。しかし、私は一般的なことしか知らないので、間違っているかもしれません。

理由: