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 853

 
ミハイル・マルキュカイツ
おい聞けよ、賢いやつら!!!!私の問題を解決する度胸はあるのか?

なぜ、あなたのタスクが必要なのですか?自分達で十分です))

 
ミハイル・マルキュカイツ

何を言ってるのかわかってるのか?

鍋が全然炊けない?

 
ユーリイ・アサウレンコ

なぜ、あなたのタスクが必要なのですか?自分達で十分です)

ダンボールのバカ......。このタスクはKEY!!!!

 
ミハイル・マルキュカイツ

このダンボール馬鹿が...。この作業がKEYです!!!!

それは場合によりますね。それがあなたにとっての鍵になるかもしれません。決めて、あなた。

 
Maxim Dmitrievsky:
市場の歴史の一部について、予測物質の重要性を取り上げ続けているのを見ると、涙が出そうになります。なぜかというと、統計手法を冒涜しているからです。

なぜかというと、あなたの質問はまさにそのように聞こえますね。????その理由を説明すると......。

なぜなら、統計的手法やVIのエントロピーの計算などの助けを借りて決定できたことを、さまざまな入力データから正確に選択すればよいからです。アウトプットするために重要なことを的確にインプットしています。つまり、この前処理は、入力と出力の間に何らかの相関関係があると結論づけるに過ぎない。これだけ!!!!そう、この5つの入力は、出力と関係があるのです。しかし、この依存性とは一体何なのでしょうか?AIシステムやオプティマイザーが求めているのは、この点です。そして、得られたモデルの後に、図のように推定して、うまくいくモデルを見つけます。では、私の写真に写っているのは、どのモデルの作業用Aなのでしょうか?Б ?CかDか?

ニューラルネットワークは ゴミ箱ではないので、入れたものを刈り取ることができるのです。今まで知らなかったとは......。

 
ユーリイ・アサウレンコ

それは意見の分かれるところです。あなたがキーパーソンかもしれません。それはあなたが決めることです、あなた。

だから、あなたにとっても重要なことなんです。あなたは本当にわかっていないんですね。それはあなたの問題です。言われたことを聞く気はないのか...。

 
Mihail Marchukajtes:

なぜかというと、あなたの質問はまさにそのように聞こえますね。????その理由を説明すると......。

なぜなら、多様な入力データの中から、まさに統計的手法で判断できたものを選択し、VIのエントロピーを計算すればよいからです。アウトプットするために重要なことを的確にインプットしています。つまり、この前処理は、入力と出力の間に何らかの相関関係があると結論づけるに過ぎないのです。これだけ!!!!そう、この5つの入力は、出力と関係があるのです。しかし、この依存性とは一体何なのでしょうか?AIシステムやオプティマイザーが求めているのは、この点です。そして、得られたモデルの後に、図のように推定して、うまくいくモデルを見つけます。では、私の写真に写っているのは、どのモデルの作業用Aなのでしょうか?Б ?CかDか?

ニューラルネットワークはゴミ箱ではないので、入れたものを刈り取ることができるのです。今まで知らなかったとは......。

グラフの現在の塊の重要度しか見て いない、重要度のようにO.D.で変化するパターンがある。

しゅしゃふんべつ

何年経っても理解できないものなのだろうか
 
すでに十分なモデルを作成できるシステムがあり、それを入手することも十分あり得ます。AIが構築した多様なモデルの中から、どのように検索し、選択すればよいのかわからないから、事故と考えるのです。結局のところ、AIの主なタスクはモデルを得ることではなく、その多様性の中で選択するか、同じ学習ファイルを繰り返し学習するか......ということなのです。生きて、学んで...。
 
ミハイル・マルキュカイツ

だから、あなたにとっても鍵なんです!本当にわからないんですか?それはあなたの問題です。言われても困るんですよね...。

私のために?すでに解決しています。今は、何か別の方法を考えています。PythonまたはR。新しいアイデアはまだありません。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

グラフの現在のスライスのインポートだけを調べ、そのパターンはインポート同様にOOSで変化します。

重要なことは、ゴミのようなものだけを選別することです。

何年経っても理解できないものなのだろうか

その通りです。つまり、AIの課題は、パターンが浮遊している非定常系列にこそあるのです。AIの仕事は、この依存性が逃げ出したときに、少なくとも取るに足らない時間ではあるが、お金を稼ぐのに十分なパフォーマンスを維持することである。結局、パターンは飛躍的に変化することはないのです。メインとなる最初のエントリーの代わりに別のエントリーがありますが、メインはまだセットで残っており、ここではAIが自らラインを保持する役割を担っていると言えます。だから、先物取引の最初の月は、特に市場がどこに行くべきかわからないときに、非常に頻繁に訓練する必要があります。Vtriteを見ると、このパターンが踊っているのがわかる。しかし、先物の中盤から終盤にかけては、通常、市場はより整然とし、長い時間をかけて一つのエントリーが見られるようになる。