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 787 1...780781782783784785786787788789790791792793794...3399 新しいコメント Alexander_K2 2018.03.30 09:47 #7861 マキシム・ドミトリエフスキーただ、誰かに相談したかったのですが、魔法使い以外は誰も知らないので、自分で相談することにします。:))))))))))))この辺はほとんど子供だよ、マキシム。そして、コルドゥンには喧嘩を売らず、彼の書いたものをよく読むことだ。ちなみに、私の暴れん坊オプーナが好きです :))))))) Maxim Dmitrievsky 2018.03.30 09:51 #7862 Alexander_K2 です。:))))))))))))この辺はほとんど子供だよ、マキシム。そして、コルダンに喧嘩を売るのではなく、彼が書いていることをよく読むことです。私の暴れまくるオーパーツと同じように :)))))))))))))))))))))))))))))))))))アレクサンダーさんはうまくいっていますが、私は半分も理解していないので、まだ何も言えません :) それに、分布の比較や変換の仕方など、単にやったことがないだけで、あまり理解していないのです。 後で調べます。 СанСаныч Фоменко 2018.03.30 09:52 #7863 マキシム・ドミトリエフスキーRLは教師支援型モデルだが、教えることはせず、出力をランダムに選択して更新する（これを強化学習と呼ぶ）。 オーバートレーニングは、その特性がどの程度有益であるかによって、あちこちで見られるものです。 賢そうな顔して、意味不明なこと書いて、百害あって一利なし。 この方法について誰かに相談したかったのですが、Wizard以外には誰も何も知りません 学び直しの作業です。再トレーニングの問題は、すべてのモデルで同じであり、独立した別個のものであるということを正しく理解しています。 1.強化機能付きモデルは、教師自身の問題を解決し、何らかの形でプロセスを自動化するのでしょうか？ 2.強化モデルを使うと、過学習の分野で新たな問題が発生しないか？まあ、少なくとも、先生がその辺も含めて調整されていることから？ Maxim Dmitrievsky 2018.03.30 09:55 #7864 サンサニッチ・フォメンコ再トレーニングの問題は、すべてのモデルで同じであり、独立した別のものであると、私は正しく理解しています。 1.強化機能付きモデルは、教師自身の問題を解決し、何らかの形でプロセスを自動化するのでしょうか？ 2.強化モデルを使うと、過学習の分野で新たな問題が発生しないか？まあ、少なくとも先生がプロットにもマッチしているところから？私は、自己強化は 1. はい 2.ティーチングやマッチングで出力ラベルが常に変化するため、誤解を生む可能性がある。しかし、ラベルのダイナミクスを分析し、最もフィッティングが少ないセットを見つけることは可能です Renat Akhtyamov 2018.03.30 09:56 #7865 マキシム・ドミトリエフスキーアレクサンダー、あなたは素晴らしい ことをしていますが、私はその半分も理解していないので、まだ話すことができません :) そして、私は分布についてあまり理解していません、どう比較するか、どう変換するか、など。 後で調べます。80%正解の入力... 意見が分かれるところですね。 個人的には、100％では不十分であり、本質的にはそのような見積もりは通用しないと考えています。 TSは次のような方法で取引してください：どんなエントリーでも-買い/売り、常に利益を得ること Alexander_K2 2018.03.30 09:57 #7866 マキシム・ドミトリエフスキー： アレクサンダー、あなたは素晴らしいことをしていますが、私はその半分も理解していないので、まだ話すことができません :) そして、私は分布についてあまり理解していません、どう比較するか、どう変換するか、など。後で調べます。読むべきものが少ない。逆に、私はこのスレッドを読んでいます。神経の聖杯を 見つけるための突破口を待っています。そして、それはきっとすぐにでも実現する。真面目な話です。そして、その結果で文字通り我々を驚かせようとしている人物の名前まで当てることができる。でも、言いません。陰謀があるように。 Maxim Dmitrievsky 2018.03.30 09:58 #7867 Alexander_K2 です。読むべきものが少ない。逆に、私はこのスレッドを読んでいます。神経の聖杯を見つけるための突破口を待っています。そして、それはきっとすぐにでも実現することでしょう。真面目な話です。そして、その結果で文字通り我々を驚かせようとしている人物の名前まで当てることができる。でも、言いません。陰謀があるように。彼が無口で、フォーラムのものを詰めたバッグを持って逃げない限りは......。） Alexander_K2 2018.03.30 09:59 #7868 マキシム・ドミトリエフスキー肝心なのは、その後大人しくして、フォーラムから袋一杯持って逃げないことです :)それは間違いないですね。 Maxim Dmitrievsky 2018.03.30 10:07 #7869 マキシム・ドミトリエフスキー私は、独立した 1. はい 2.学習中やそのフィッティング中に出力ラベルが常に変化するため、誤解を生む可能性がある。しかし、ラベルのダイナミクスを分析し、最もフィッティングの少ないセットを見つけることは可能である最も簡単な方法は、早期停止、事前学習である。 Forester 2018.03.30 10:23 #7870 アレクセイ・ヴャジミキンそれは重要なのはXバーでどうなるかではなく、10バーでどうなったか、すなわちXピップスが10バーで到達した場合、我々は開くのです。 ミハイル・マルキュカイツ ケツと親指を間違えてないか？申し訳ございませんでした。あなたの考えや反論があれば、十分に表明していただくよう、心からお願いします。おっしゃるとおりで、10本後の予測を得るために10本前に振り返ります。TS-NSは通常、すべてこのような構造になっています。 まず予測を立てます。その価値を得て、この価値ではどんな行動をとるか、この価値ではどんな行動をとるか......ということを決めていくのです。アレクセイの言うとおりだ。5本目の小節で+100pts、10本目で-0ptsとなる場合があります。トレードを逃してしまうことになる。あるいは、10本目のバーの予想で+100ptsと表示されることもあります。しかし、5本目のバーで-100ptを見るかもしれないので、ストップロスをキャッチすることになります。1から10までのすべてのバーを予測する必要があります。 デメリットは、出力が多くなるためネットワークが複雑になり、その結果、計算に時間がかかることです。また、隠れ層のニューロン数を2倍にする必要がある...。 Topkstarterのブログも読んでみてください。 1...780781782783784785786787788789790791792793794...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 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
ただ、誰かに相談したかったのですが、魔法使い以外は誰も知らないので、自分で相談することにします。
:))))))))))))この辺はほとんど子供だよ、マキシム。そして、コルドゥンには喧嘩を売らず、彼の書いたものをよく読むことだ。ちなみに、私の暴れん坊オプーナが好きです :)))))))
:))))))))))))この辺はほとんど子供だよ、マキシム。そして、コルダンに喧嘩を売るのではなく、彼が書いていることをよく読むことです。私の暴れまくるオーパーツと同じように :)))))))))))))))))))))))))))))))))))
アレクサンダーさんはうまくいっていますが、私は半分も理解していないので、まだ何も言えません :) それに、分布の比較や変換の仕方など、単にやったことがないだけで、あまり理解していないのです。
後で調べます。
RLは教師支援型モデルだが、教えることはせず、出力をランダムに選択して更新する（これを強化学習と呼ぶ）。
オーバートレーニングは、その特性がどの程度有益であるかによって、あちこちで見られるものです。
賢そうな顔して、意味不明なこと書いて、百害あって一利なし。
この方法について誰かに相談したかったのですが、Wizard以外には誰も何も知りません
学び直しの作業です。
再トレーニングの問題は、すべてのモデルで同じであり、独立した別個のものであるということを正しく理解しています。
1.強化機能付きモデルは、教師自身の問題を解決し、何らかの形でプロセスを自動化するのでしょうか？
2.強化モデルを使うと、過学習の分野で新たな問題が発生しないか？まあ、少なくとも、先生がその辺も含めて調整されていることから？
再トレーニングの問題は、すべてのモデルで同じであり、独立した別のものであると、私は正しく理解しています。
1.強化機能付きモデルは、教師自身の問題を解決し、何らかの形でプロセスを自動化するのでしょうか？
2.強化モデルを使うと、過学習の分野で新たな問題が発生しないか？まあ、少なくとも先生がプロットにもマッチしているところから？
私は、自己強化は
1. はい
2.ティーチングやマッチングで出力ラベルが常に変化するため、誤解を生む可能性がある。しかし、ラベルのダイナミクスを分析し、最もフィッティングが少ないセットを見つけることは可能です
アレクサンダー、あなたは素晴らしい ことをしていますが、私はその半分も理解していないので、まだ話すことができません :) そして、私は分布についてあまり理解していません、どう比較するか、どう変換するか、など。
後で調べます。
80%正解の入力...
意見が分かれるところですね。
個人的には、100％では不十分であり、本質的にはそのような見積もりは通用しないと考えています。
TSは次のような方法で取引してください：どんなエントリーでも-買い/売り、常に利益を得ること
アレクサンダー、あなたは素晴らしいことをしていますが、私はその半分も理解していないので、まだ話すことができません :) そして、私は分布についてあまり理解していません、どう比較するか、どう変換するか、など。
後で調べます。
読むべきものが少ない。逆に、私はこのスレッドを読んでいます。神経の聖杯を 見つけるための突破口を待っています。そして、それはきっとすぐにでも実現する。真面目な話です。そして、その結果で文字通り我々を驚かせようとしている人物の名前まで当てることができる。でも、言いません。陰謀があるように。
読むべきものが少ない。逆に、私はこのスレッドを読んでいます。神経の聖杯を見つけるための突破口を待っています。そして、それはきっとすぐにでも実現することでしょう。真面目な話です。そして、その結果で文字通り我々を驚かせようとしている人物の名前まで当てることができる。でも、言いません。陰謀があるように。
彼が無口で、フォーラムのものを詰めたバッグを持って逃げない限りは......。）
肝心なのは、その後大人しくして、フォーラムから袋一杯持って逃げないことです :)
それは間違いないですね。
私は、独立した
1. はい
2.学習中やそのフィッティング中に出力ラベルが常に変化するため、誤解を生む可能性がある。しかし、ラベルのダイナミクスを分析し、最もフィッティングの少ないセットを見つけることは可能である
最も簡単な方法は、早期停止、事前学習である。
それは重要なのはXバーでどうなるかではなく、10バーでどうなったか、すなわちXピップスが10バーで到達した場合、我々は開くのです。
ミハイル・マルキュカイツ
ケツと親指を間違えてないか？申し訳ございませんでした。あなたの考えや反論があれば、十分に表明していただくよう、心からお願いします。おっしゃるとおりで、10本後の予測を得るために10本前に振り返ります。TS-NSは通常、すべてこのような構造になっています。
まず予測を立てます。その価値を得て、この価値ではどんな行動をとるか、この価値ではどんな行動をとるか......ということを決めていくのです。
アレクセイの言うとおりだ。5本目の小節で+100pts、10本目で-0ptsとなる場合があります。トレードを逃してしまうことになる。あるいは、10本目のバーの予想で+100ptsと表示されることもあります。しかし、5本目のバーで-100ptを見るかもしれないので、ストップロスをキャッチすることになります。1から10までのすべてのバーを予測する必要があります。
デメリットは、出力が多くなるためネットワークが複雑になり、その結果、計算に時間がかかることです。また、隠れ層のニューロン数を2倍にする必要がある...。
Topkstarterのブログも読んでみてください。