このアルゴリズムは、オプティマイザーを数回（通常5回）通過するだけで、どんな戦略でも非常に高い品質で最適化します（GAや、それ以上にブルートフォースとは対照的です）。記事で紹介されている例では、それらは秒単位です。さらに、予測子の数を増やしても、最適化のパス数はそれほど増えません。別のスレッドで、あなたのLeague of Strategiesのテストをお勧めします。また、提案したアプローチに基づいて、リーグに対してさらに効率的な最適化アルゴリズムを考え出すことも可能です。通常のオプティマイザは、特にクロスバリデーション（wolf-forward）なしで、時代遅れとして捨てることができ、速度で（少なくとも）何倍も負け、品質も良くはない。もし、forestをNSとkfoldに置き換えると、ウルフフォワードのアナログになり、非常に高速になります。しかし、今のところ手はついていない。
これが基本的な応募条件です
よし、このシグナルをチャートに表示してみよう。気にしなければポンドドルでも...。どの場所に信号が出るかを矢印で示すだけ...。
では、そのシグナルをチャートに表示してみてください。気にしなければポンドドルでも...。信号が出るところに矢印を表示するだけでいいんです...。
取引されたトレードはこちら
以下は、取引されたトレードの内容です。
さてさて、取引されたトレードは、正直言ってあまり良い印象ではありません。これを全部矢印のインジケーターに入れて、矢印でエントリーできるようにできないか？まさに基本戦略。なぜなら、その主目的は「瞬間」だからです。インジケータを作る、既成のコードがあれば5秒だと思います。待っているのは...。インジケータを送らなくても、チャートで見るだけでいいんです。見てください...
いやー、凄いですね、今までのトレードは正直言って凄いとは言えませんね。矢印のインジケーターに全部放り込んで、入力する矢印を表示させることができるのか？まさに基本戦略。なぜなら、その主目的は「瞬間」だからです。インジケータを作る、既成のコードがあれば5秒だと思います。待っているのは...。インジケータを送らなくても、チャートで見るだけでいいんです。ちょっと見てください...
基本的なシグナルを知らなければ、必ずエントリーされ、何も得られない。
ベースとなる信号の矢印をそのまま捨てても、必ず入力があるので何もできない、という説明をしています。
いつもってなんだよwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwwww先生と議論しないで...。するそうです...。このシグナル付きのインジケーターが表示されるとその後、それが本当か嘘かを分析するのです。これが、すべての分類TSの仕組みです。どちらかというとしかし、何かを分類するためには、それは持っているものです。私は基本的なカウンタートレンドの戦略を持っています。分析に最適な瞬間は、すべてのカウンタートレンド戦略が行う、相場が反転するPOSSIBLEな瞬間である。結局のところ、最大のトレンドは小さなプルバックから始まる...。闇が...議論しないで、矢印のインジケータを作る...
いつもどんな意味があるんだろう？先生と議論しないで...。するそうです...。このシグナル付きのインジケーターが表示されるとそして、それが本当か嘘かを分析するのです。これが、すべての分類TSの仕組みです。どちらかというとしかし、何かを分類するためには、それは持っているものです。私は基本的なカウンタートレンドの戦略を持っています。分析に最適な瞬間は、すべてのカウンタートレンド戦略が行う、相場が反転するPOSSIBLEな瞬間である。結局のところ、最大のトレンドは小さなプルバックから始まる...。闇が...議論しないで...矢印のインジケータを作る...
私はあなたにコードを示した - 常に、それは価格が50％以上とDoncianのチャネルのレベル以下であれば、購入、およびその逆を意味し、それは常に指標の形になりますが、EAの形でもう一つの条件があるでしょう - 取引が開かれた場合、それが閉じられるまで市場に参入 しないようにします。
私はコードを示した - 常に、それは価格が50％以上とDoncianチャネルで指定されたレベル以下であれば、購入することを入力し、反対を販売し、それは常に指標の形になり、EAの形で別の条件があるでしょう - 取引が開かれた場合、それが閉じられるまで市場に参入 しないことを意味します。
ここで、最初のエラーが発生しました...では、マークを下から上に横切る瞬間が買いシグナル、上から下に横切る瞬間が売りシグナルと定義しましょう。ただし、1本の棒に限る。つまり、50を超える瞬間だけを残すのです。これが1小節以内に起きるといいのですが？
実は、先生のルールでは、下から上に50％を越えると、同時に設定した水準よりも低くなるんです。だから、下から上へ50％を超えれば十分買えます。逆に......逆に......。この企画はいかがでしょうか？
第二条では、遺伝学とパラメータの束の列挙は、値の単一のベクトル（森の入力、予測子）に置き換えられ、出力は有益な取引の最大数に基づいて選択されます。他の基準を導入し、報酬機能を補正することも可能です（DD、Sharp Ratioなど、何でも可能です）。
このアルゴリズムは、オプティマイザーを数回（通常5回）通過するだけで、どんな戦略でも非常に高い品質で最適化します（GAや、それ以上にブルートフォースとは対照的です）。記事で紹介されている例では、それらは秒単位です。さらに、予測子の数を増やしても、最適化のパス数はそれほど増えません。別のスレッドで、あなたのLeague of Strategiesのテストをお勧めします。また、提案したアプローチに基づいて、リーグに対してさらに効率的な最適化アルゴリズムを考え出すことも可能です。通常のオプティマイザは、特にクロスバリデーション（wolf-forward）なしで、時代遅れとして捨てることができ、速度で（少なくとも）何倍も負け、品質も良くはない。もし、forestをNSとkfoldに置き換えると、ウルフフォワードのアナログになり、非常に高速になります。しかし、今のところ手はついていない。
相互情報量とは、ターゲット変数と予測変数の間のエントロピーの指標で、写真で予測変数の重要度の表として示したのと同じものです。でも、lasasで再帰的特徴除去を使って、エラーに気をつければいいんです。もしそうであれば、情報量の少ない予測因子を選別して除去する必要があります。(グーグル解読)
アップ
マックス、無理してるな。タまず自分の考えをまとめて、最後まで、支店に送ります。修正するのはもう嫌だ...答えが出たとばかりに...。
マックス、やったね。まず自分の考えを最後まで練り上げ、それを支店に送る。修正するのはもう嫌だ...答えが出たとばかりに...。
あなたに言っているのではないのですが......。
このようなことは、記事の形で行うことができるのですが、今は手持ち無沙汰です。