Regression techniques are one of the most popular statistical techniques used for predictive modeling and data mining tasks. On average, analytics professionals know only 2-3 types of regression which are commonly used in real world. They are linear and logistic regression. But the fact is there are more than 10 types of regression algorithms...
ベストR^2スコア：0.007975925
DR.TRADERさんにお聞きしたのは、このような結果だったのでしょうか？
そして、ここからが一番面白いところです。このデータセットでモデルを学習させ、本番に臨みました。あなたのやり方では、品質はあまり良くないと理解しています。しかし、このモデルがスコアを上げることができるかどうか見てみましょう。もしそうなら、レシェトフの最適化手法は、定義上、あなたが提案するすべてよりもずっと良いものになるでしょう。
来週末にはDRTraderで作成したモデルをPでテストし、誤差要因を確認するとともに、オプティマイザーReshetovで作成したモデルがこの間どのように機能するかを確認する予定です。じゃあ、どっちがかっこいいか...。
私は静かにレシェトフのコードを掘っています。彼は本当にプログラミングのACCでした。そして、データマトリックスのパターンを見つける方法が、まず列を試し、次に行を試すといった、誰もが慣れ親しんでいる通常の探し方ではないことに気づいたのです。
レシェトフのパターンの見つけ方は複雑だ。私はそれを "スクエアネスト "と呼び、誰が回路基板の建設でsharitが理解されます。
コツは、列から列への直線的な検索ではなく、正方形に検索することです。今はまだ形にすることもできません、なんというか......。 後日、詳しく書いてみるかもしれません......。
ベストR^2スコア：0.007975925
DR.TRADERさんにお聞きしたのは、この結果なんですね。
そうですね、これはかなり弱い結果なので、FXで使おうとは思わないかもしれませんね。この推定値が高くなるように、予測変数のセットを改善（削除・追加）する必要があります。
例えば、テキストファイルの場合、最初の列は行数です。絶対に削除すべきです。
はい、これはかなり弱いスコアなので、これを使ってFXに参入しようとは思わないかもしれません。このスコアを高くするために、予測変数のセットを改善（削除/追加）してみる必要があります。
例えば、テキストファイルの場合、最初の列は行数です。絶対に削除すべきです。
そうですね......外しました。ところで、このトレーニングセットは、私にvtreatを助言し、そこからモデルを構築する際にReshetovskiyオプティマイザは、特定の列を選択しました。レシェトフが選んだ列だけを実行したらどうだろう。明日、もう寝ますので試してみます・・・。
ベストR^2スコア：0.007975925
DR.TRADERさんにお聞きしたのは、このような結果だったのでしょうか？
そして、ここからが一番面白いところです。このデータセットでモデルを学習させ、本番に臨みました。あなたのやり方では、品質はあまり良くないと理解しています。しかし、このモデルがスコアを上げることができるかどうか見てみましょう。もしそうなら、レシェトフの最適化手法は、定義上、あなたが提案するすべてよりもずっと良いものになるでしょう。
来週末にはDRTraderで作成したモデルをPでテストし、誤差要因を確認するとともに、オプティマイザーReshetovで作成したモデルがこの間どのように機能するかを確認する予定です。じゃあ、どっちがかっこいいか...。
私は静かにレシェトフのコードを掘っています。彼は本当にプログラミングのACCでした。そして、データマトリックスのパターンを見つける方法が、まず列を試し、次に行を試すといった、誰もが慣れ親しんでいる通常の探し方ではないことに気づいたのです。
レシェトフのパターンの見つけ方は複雑だ。私はそれを "スクエアネスト "と呼び、誰が回路基板の建設でsharitが理解されます。
コツは、列から列への直線的な検索ではなく、正方形に検索することです。今はどうすればいいのか、形にすることもできない......あとで詳しく書いてみようかな......。
カーネル トリック、つまり1つのチップを何度も使うことができ、しかも異なる方法で変換していることにお気づきでしょうか。
ニューロンのソースコードをmqlにアップロードすると見えるようになったので、それが成功の秘訣であり、計算の遅さなのかもしれませんね
基本的に、入力として何を与えてもほとんど違いはなく、とにかく符号を考えてくれます :)
(どんな楽しみがあるんだ？))))ずっと前からわかっていたことなんです。だから、スレッドで2週間ほど見せてください
を「FX予想フォロー」スレッドで紹介しています。いわば、授業のデモンストレーション。
これはMOの話題で、今手動で議論する気はないです。
mqlで何かいいRLコードとか送ってくれないかな、海水浴シーズンが始まるころには解るから。
♪ 'cause I've been shuffling through your supervised pipe ♪
ポロフチアンダンスは本当に必要なのか？それとももっとシンプルな もの？
そこでは、スレッドの中で、ユスフがこう書いている。
https://www.mql5.com/ru/forum/228879/page2
もちろん、他の楽器で何かを分析するのはナンセンスですが...。
が、スライディングウィンドウでのLR係数のダイナミクス（自己回帰）の解析については、何か研究があるのでしょうか？
ACFのようなものです。
すなわち、自己回帰だけでなく、その係数もモデルに投入すると
そこでは、スレッドの中で、ユスフがこう書いている。
https://www.mql5.com/ru/forum/228879/page2
もちろん、他の楽器で何かを分析するのはナンセンスですが...。
が、スライディングウィンドウでのLR係数のダイナミクス（自己回帰）の解析については、何か研究があるのでしょうか？
ACFのようなものです。
すなわち、自己回帰だけでなく、その係数もモデルに投入すれば
スルタノフは、このフォーラムでは別格のユニークな現象です。
しかし、あらゆるモデルのパラメータを予測因子として使うために、私は以前からこのアイデアを持っていました。しかし、そのような予測因子と対象変数の関係は変化してはいけないし、変化したとしてもゆっくり変化しなければならないという問題は変わりません。もし、そうでなければ、やはり静止していないことになり、将来の予測は不可能になります。
そこでは、スレッドの中で、ユスフがこう書いている。
https://www.mql5.com/ru/forum/228879/page2
もちろん、他の楽器で何かを分析するのはナンセンスですが...。
が、スライディングウィンドウでのLR係数のダイナミクス（自己回帰）の解析については、何か研究があるのでしょうか？
ACFのようなものです。
すなわち、自己回帰だけでなく、その係数もモデルに投入すると
自己回帰と自己相関 関数は別物であるという結論に至りました。
ここでは、例えば、トレンドエリアのacfを紹介します。acfは左端から滑らかに下降し、ゼロ線交差の繰り返しはない。
しかし、ここからが平坦な部分です。その差は歴然としています。このデザインをテスターで動かしてみましたが、改善は見られませんでした。FXではトレンドが通用しないことが証明されました。しかし、フラットもそうではありません。
トレンドは継続がなく、フロップがトレンドに置き換わることが多い。これはすべて、中間領域をクリアするための研究なのです。
自己回帰と自己相関関数は別物であるという結論に至りました。
ここでは、トレンド区間のacfの例を示します。acfは左端から滑らかに下がっていき、複数のゼロ線が交差することはない。
しかし、ここからが平坦な部分です。その差は歴然としています。このデザインをテスターで動かしてみましたが、改善は見られませんでした。FXではトレンドが通用しないことが証明されました。しかし、フラットもそうではありません。
トレンドは継続がなく、フロップがトレンドに置き換わることが多い。それが、iとtに点を打つ研究のすべてだ......。
1次の自己回帰係数と1次の自己相関係数が一致し、そして一致しないように見える
さて、左の写真では、なぜかチャートだけが違っていますね。
あ、あそこもあそこもakfなんですね、わかります。
非定常のチャートでacfを使っても意味がない、vpを変換する必要がある。
SanSanychに聞けば、acf for lifeとfor acfについて説明してくれるでしょう ))