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 716 1...709710711712713714715716717718719720721722723...3399 新しいコメント Mihail Marchukajtes 2018.02.26 12:19 #7151 Alexander_K2 です。マイケル、エントロピー／非エントロピーの実験はどのように終わったのですか？兄たちがRのインストールを勧めてくれて、コードスニペットの入ったプラグインをいくつか放り込んでくれたんです。そのため、Excelでの計算をすべてやめ、既成のパッケージを使っています。Rで、表の各行の出力に重要な入力変数の数を計算し、いくつかの出力にもしてみました。その結果、テーブルのサイズと出力変数に応じて、ある程度のデータ量を得ることができました。私は、最大サンプリング深度で重要な変数の数が最大になるような出力を選びます。そして、用意したサンプルでモデルを学習させる。しかも、これほど安定した満足のいく結果を得たのは、これまでのAIトレーニングの中でも初めてのことです。しかし、シグナルを上げることができなければ、すべてのテストは何の価値もありません。シグナルが上がり、人々がそれに注目すれば、誰もが私の記事を再び読み始め、私が何をどのように行ったのかを理解しようとすることでしょう。結局のところ、長い目で見てうまくいけば、どうやったかはあまり関係ないのです。そして、コンピュータを使うかAIを使うかは関係ありません。大事なのは最終的な結果だ!!!! Mihail Marchukajtes 2018.02.26 12:23 #7152 そして、これが市場ですべてのアクションを開始する使い古されたリンクである。20分以降を見ると面白いですよ。そこで彼は要領を得るのだが...。 https://www.youtube.com/watch?v=d4XzMqHNeew 私の市場に関する知識を馬鹿にしている人たちに、これを投げかけました。私は市場についてほとんど知らないが、幻想やバラ色のメガネをかけずに冷静に見ている。で同じようになることを祈っています...。 Alexander_K2 2018.02.26 12:26 #7153 ミハイル・マルキュカイツ兄たちがRのインストールを勧めてくれて、コードスニペットの入ったプラグインをいくつか放り込んでくれたんです。そのため、Excelでの計算をすべてやめ、既成のパッケージを利用しています。Rで、表の各行の出力に重要な入力変数の数を計算し、いくつかの出力にもしてみました。その結果、テーブルサイズと出力変数に応じて、ある程度のデータ量を得ることができました。私は、最大サンプリング深度で重要な変数の数が最大になるような出力を選びます。そして、用意したサンプルでモデルを学習させる。しかも、これほど安定した満足のいく結果を得たのは、これまでのAIトレーニングの中でも初めてのことです。しかし、シグナルを上げることができなければ、すべてのテストは何の価値もありません。シグナルが上がり、人々がそれに注目すれば、誰もが私の記事を再び読み始め、私が何をどのように行ったのかを理解しようとすることでしょう。結局のところ、長い目で見てうまくいけば、どうやったかはあまり関係ないのです。そして、コンピュータを使うかAIを使うかは関係ありません。大事なのは最終的な結果!!!!!!!まあ、つまり、今、すべての研究は保留になっているんだ。Rの既製テンプレートを使用し、わずかな＋もあてにしています。次に、信号を開き、財布の中に安定した現金があれば、テンプレートの外で研究を続けることです。現状認識で宜しいでしょうか？ Mihail Marchukajtes 2018.02.26 12:33 #7154 Alexander_K2 です。まあ、つまり、今はすべての研究がストップしている状態です。Rの既製品のテンプレートが、わずかながらでも＋αされているのです。次に、信号を開き、財布の中に安定した現金がある場合、テンプレートの外で研究を続ける。現状を正しく理解しているか？いいえ、現在、新しい機会に関連した大規模なテストという研究が本格化しています。これまでの結果は、十分すぎるほど満足のいくものでした。信号はすでにそこにある、あとはそれを持ち上げるだけだ:-)。 Rでは、データの前処理をして、データからゴミを捨てています。その結果、入力にゴミがあると、OOSでのモデルの性能が非常に低下することがわかりました。前処理をした後、Rがこれらの正確な入力が出力に依存していると教えてくれたら、オプティマイザで依存関係そのものを探します。3～5機種くらいを入手し、それぞれの機種のコントロールテストを行い、合格した機種を選びます。そして、ロボットにセットして確認すると......。 СанСаныч Фоменко 2018.02.26 13:01 #7155 ミハイル・マルキュカイツ....その結果、入力にゴミがあると、OOSでのモデルの性能に非常に不利になることがわかりました。+100 また、オープンループだけでなく Mihail Marchukajtes 2018.02.26 13:08 #7156 100％モデルは、ある種の安定性（入手性）よりも、やはり事故であることが明らかです。しかし、模型の何が良いのでしょうか？なぜなら、小さなケースでは間違っていて、シグナルに大きな利益があるようなケースでは必ず正しいことを言うからです。私は家事をして、テストを終わらせれば、バイナリーオプションのような商品に対する私の考え方をお見せできるはずです。市場全体に対して優位性を持って、それらでも稼ぐことができることがわかったのです。それは、カジノ原理で熱狂的に攻撃するのではなく、ツールに対するプロフェッショナルなアプローチなのです。純粋な戦略......! Maxim Dmitrievsky 2018.02.26 16:38 #7157 ミハイル・マルキュカイツいいえ、今、研究が本格化しています。つまり、新しい可能性に関連した大規模なテストが行われているのです。今のところ、満足のいく結果が出ています。信号はすでにそこにあり、あとはそれを持ち上げるだけです:-)。 Rでは、データの前処理をして、データからゴミを捨てています。その結果、入力にゴミがあると、OOSでのモデルの性能が非常に低下することがわかりました。前処理をした後、Rがこれらの正確な入力が出力に依存していると教えてくれたら、オプティマイザで依存関係そのものを探します。3～5機種くらい入手して、それぞれの機種のコントロールテストをして、合格したものを選んでいます。そして、それをロボットに当てて、どうなるか......。ということで、jpredictorを捨てて、Rの豊富なモデルを使うだけでいいのです。 あなたの特性は、どんなモデルでも大丈夫なように、燃えるようなものなのかもしれません。 Mihail Marchukajtes 2018.02.26 17:08 #7158 マキシム・ドミトリエフスキーということで、jpredictorを捨てて、Rの豊富なモデルを使うだけでいいのです。 あなたの星座は、どんなモデルでも大丈夫なくらい、燃えるような星座なのかもしれません。今の発言は根本的に間違っていますね。要は、レシェトフがオプティマイザーのすべてのネジを限界まで締めて、再教育を行ったということです。学習とテストのランダムな構成はもちろんのこと、モデル選択にも最大限のシビアな条件。入力データが豊富なモデルでは、すべての入力の10分の1も持っていないことが多いので、ナットを締めすぎているようにさえ思えます。しかし、Rはどうしたのだろう。 Rが出す前処理によって、これらの入力はこの出力と何らかの関係を持っている。つまり、Rはこの相関の存在を言っているだけで、この相関の探索はオプティマイザが行い、過学習を減らすためのハードルールで、出力に有用なデータの分野でモデルを構築し、過学習にならないようにしているのです。少なくとも、そうしようとしている......。だから、いい共生ができるんだ !!!! pantural 2018.02.26 19:07 #7159 ミハイル・マルキュカイツまあね。批評は高く評価されている......。Way to go.... 私の投稿のどこがそんなにおかしいのか、言ってみてください。何が悪いんだ？何もない、ゲルツチク流の一般論だけ。 Vizard_ 2018.02.26 19:08 #7160 ミハイル・マルキュカイツ理系の兄弟に勧められて、R... 1...709710711712713714715716717718719720721722723...3399 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
マイケル、エントロピー／非エントロピーの実験はどのように終わったのですか？
兄たちがRのインストールを勧めてくれて、コードスニペットの入ったプラグインをいくつか放り込んでくれたんです。そのため、Excelでの計算をすべてやめ、既成のパッケージを使っています。Rで、表の各行の出力に重要な入力変数の数を計算し、いくつかの出力にもしてみました。その結果、テーブルのサイズと出力変数に応じて、ある程度のデータ量を得ることができました。私は、最大サンプリング深度で重要な変数の数が最大になるような出力を選びます。そして、用意したサンプルでモデルを学習させる。しかも、これほど安定した満足のいく結果を得たのは、これまでのAIトレーニングの中でも初めてのことです。しかし、シグナルを上げることができなければ、すべてのテストは何の価値もありません。シグナルが上がり、人々がそれに注目すれば、誰もが私の記事を再び読み始め、私が何をどのように行ったのかを理解しようとすることでしょう。結局のところ、長い目で見てうまくいけば、どうやったかはあまり関係ないのです。そして、コンピュータを使うかAIを使うかは関係ありません。大事なのは最終的な結果だ!!!!
そして、これが市場ですべてのアクションを開始する使い古されたリンクである。20分以降を見ると面白いですよ。そこで彼は要領を得るのだが...。
https://www.youtube.com/watch?v=d4XzMqHNeew
私の市場に関する知識を馬鹿にしている人たちに、これを投げかけました。私は市場についてほとんど知らないが、幻想やバラ色のメガネをかけずに冷静に見ている。で同じようになることを祈っています...。兄たちがRのインストールを勧めてくれて、コードスニペットの入ったプラグインをいくつか放り込んでくれたんです。そのため、Excelでの計算をすべてやめ、既成のパッケージを利用しています。Rで、表の各行の出力に重要な入力変数の数を計算し、いくつかの出力にもしてみました。その結果、テーブルサイズと出力変数に応じて、ある程度のデータ量を得ることができました。私は、最大サンプリング深度で重要な変数の数が最大になるような出力を選びます。そして、用意したサンプルでモデルを学習させる。しかも、これほど安定した満足のいく結果を得たのは、これまでのAIトレーニングの中でも初めてのことです。しかし、シグナルを上げることができなければ、すべてのテストは何の価値もありません。シグナルが上がり、人々がそれに注目すれば、誰もが私の記事を再び読み始め、私が何をどのように行ったのかを理解しようとすることでしょう。結局のところ、長い目で見てうまくいけば、どうやったかはあまり関係ないのです。そして、コンピュータを使うかAIを使うかは関係ありません。大事なのは最終的な結果!!!!!!!
まあ、つまり、今、すべての研究は保留になっているんだ。Rの既製テンプレートを使用し、わずかな＋もあてにしています。次に、信号を開き、財布の中に安定した現金があれば、テンプレートの外で研究を続けることです。現状認識で宜しいでしょうか？
まあ、つまり、今はすべての研究がストップしている状態です。Rの既製品のテンプレートが、わずかながらでも＋αされているのです。次に、信号を開き、財布の中に安定した現金がある場合、テンプレートの外で研究を続ける。現状を正しく理解しているか？
いいえ、現在、新しい機会に関連した大規模なテストという研究が本格化しています。これまでの結果は、十分すぎるほど満足のいくものでした。信号はすでにそこにある、あとはそれを持ち上げるだけだ:-)。
Rでは、データの前処理をして、データからゴミを捨てています。その結果、入力にゴミがあると、OOSでのモデルの性能が非常に低下することがわかりました。前処理をした後、Rがこれらの正確な入力が出力に依存していると教えてくれたら、オプティマイザで依存関係そのものを探します。3～5機種くらいを入手し、それぞれの機種のコントロールテストを行い、合格した機種を選びます。そして、ロボットにセットして確認すると......。
....その結果、入力にゴミがあると、OOSでのモデルの性能に非常に不利になることがわかりました。
+100
また、オープンループだけでなく
いいえ、今、研究が本格化しています。つまり、新しい可能性に関連した大規模なテストが行われているのです。今のところ、満足のいく結果が出ています。信号はすでにそこにあり、あとはそれを持ち上げるだけです:-)。
Rでは、データの前処理をして、データからゴミを捨てています。その結果、入力にゴミがあると、OOSでのモデルの性能が非常に低下することがわかりました。前処理をした後、Rがこれらの正確な入力が出力に依存していると教えてくれたら、オプティマイザで依存関係そのものを探します。3～5機種くらい入手して、それぞれの機種のコントロールテストをして、合格したものを選んでいます。そして、それをロボットに当てて、どうなるか......。
ということで、jpredictorを捨てて、Rの豊富なモデルを使うだけでいいのです。
あなたの特性は、どんなモデルでも大丈夫なように、燃えるようなものなのかもしれません。
ということで、jpredictorを捨てて、Rの豊富なモデルを使うだけでいいのです。
あなたの星座は、どんなモデルでも大丈夫なくらい、燃えるような星座なのかもしれません。
今の発言は根本的に間違っていますね。要は、レシェトフがオプティマイザーのすべてのネジを限界まで締めて、再教育を行ったということです。学習とテストのランダムな構成はもちろんのこと、モデル選択にも最大限のシビアな条件。入力データが豊富なモデルでは、すべての入力の10分の1も持っていないことが多いので、ナットを締めすぎているようにさえ思えます。しかし、Rはどうしたのだろう。
Rが出す前処理によって、これらの入力はこの出力と何らかの関係を持っている。つまり、Rはこの相関の存在を言っているだけで、この相関の探索はオプティマイザが行い、過学習を減らすためのハードルールで、出力に有用なデータの分野でモデルを構築し、過学習にならないようにしているのです。少なくとも、そうしようとしている......。だから、いい共生ができるんだ !!!!
まあね。批評は高く評価されている......。Way to go....
私の投稿のどこがそんなにおかしいのか、言ってみてください。何が悪いんだ？
何もない、ゲルツチク流の一般論だけ。
理系の兄弟に勧められて、R...