Изначально целью построения торговой системы является предсказание поведения некоторого рыночного инструмента, например, валютной пары. Цели предсказания могут быть разными, мы же ограничимся предсказанием трендов, а точнее предсказанием роста («лонгов») или падения («шортов») значений котировки валютной пары. Обычно, для решения проблемы...
だいぶ前に投げたのですが、面白い点があるので戻ってきました（ベイズNSそのものではなく、原理的に）。
2分割もあります。著者で検索してください。
パート2もあるんですよ。作者で調べてみてください。
ええ、わかっています。
そうだ、誰も思いつかないのなら確率でいけばいいじゃないか。
ただ、これが最後に残されたもので、TSが改善されなければ、再教育は原理的に乗り越えられないと感じています
すでに面白いアイデアもあるのですが、"シンパ "の心を刺激しないように、今は伏せておきます。
以下は興味深い記事です。
https://habrahabr.ru/post/276355/
面白いですね、よく知られているようで・・・。しかし、そのおかげで新鮮なアイデアを思いつくことができました。
大切なのは、資料の中身ではなく、それをどう見せるかでしょう
マーチンによるマーシュカスでも、pythonのMLでも、Rでも、警備員や店員が「直感」でツマミをひねるなら結果は同じ、少なくともFaは、過去の価格が将来の最良の予測因子であるといういい加減なGARCHを承知で提供している、その点でFaは、むやみに人を励まそうとしない、より誠実であると言える。
100回目です。
1.データマイニングは義務である。ターゲット変数に影響を与える予測変数のみを選択することから始めることが義務付けられている。そして、すべてのデータマイニング。
2.2モデルあります。
3. 可能であれば、クロスバリデーションによるモデルの学習
4.学習ファイル以外のモデルの評価
5.テスターでテスト実行。
何度も言いますが、すべてのステップは必須です。
これらをすべて行った上で、「デポはすぐに売り切れることはない」という前提で考えてみてください
行くぞ、男たちよ!フォーラムをぶらぶらし、静かな喜びを持って、Rの概略計画を実行することを終了する。
スリー・チアーズ!
マーチンだろうが、pythonのMLだろうが、Rだろうが、警備員や店員が「直感」に基づいて空回りしていても、結果は同じだ。少なくともFaは、過去の価格が将来の最善の予測である、お粗末なGARCHを承知で提供している。Faは人をいい気分にさせようとしていない。彼はもっと正直だ。
ここにいる知的な人はアリョーシャだけだ...。
Calc」列の論理（ニューロン）を明らかにするために、どのようなニューラルネットワークアルゴリズムを 使用できるか教えてください。
面白いですね、前から全部わかっていたような気がしますが・・・。が、新鮮な感想を寄せてくれた。
大切なのは、資料の中身ではなく、見せ方なのでしょう
そうですね。RBMは昔から知られていますが、この分野ではまだ読んでいない新しい研究がたくさんありますね
しかし、最大の楽しみは、前処理機能として使えることです。
...私は頭が悪いので、すでに使用されているディップリングで...笑...私はちょうど理由を考え出した :) すべては再び私たちの前に既に発明された。
Calc」列の論理（ニューロン）を明らかにするために、どのようなニューラルネットワークアルゴリズムを使用できるか教えてください。
これにはツリーを使った方がいい、このモデルはそのようなルールセットを作ってくれるのです。
このモデルは、結果をテキストまたは画像で表示します。
Rで行う方法については、記事中に説明があります。
https://www.mql5.com/ru/articles/1165
モデル」タブで、ツリーを選択します。min split "と "min bucket "を1に設定します。モデルを作成し、ドローボタンをクリックすると絵が表示されます。ルール - ルールをテキストで表示します。