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 898

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イルヌール・ハサノフ
マキシム・ドミトリエフスキー、この問題をどう解決するのか？

一般的には、どのような選択肢があるのでしょうか？リンゴの欠片が異なっていてもいい...。
アンサンブルの各nsに1つまたは別のコンテキストを追加し、これらのコンテキストをいくつかの制御nsに使用しますか？
コンテキストとは、例えば、基本的な定義や概念、予測因子、さらにいくつかのデータを含むリンクのことです...。

問題がよくわからない :)

 
マキシム・ドミトリエフスキー

問題がわからない :)

OK、私は用語のユーザーではなく、ns-codeのオタクなので、プライベートで質問を明確にします - 議論の参加者を怒らせたくないので...。
アレクセイが言ったことは、おそらく最適化によってしか解決できない......。
 

もうひとつの予測因子である回帰を追加したところ、またもやモデルはその意味を理解したのです。

買いターゲット

売りのターゲット - 事態はさらに悪化している - エントリーの半分が欠落しているが、誤りはあまりない。


左右対称に見えるのが不思議です。
 

ソフトウエアにマトリックス相関など別の相関方法がありましたが、通常の相関方法よりも正しいのでしょうか？


 

見つけたようだ...。

購入


販売


もう寝よう。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

私は気が狂って足場の森を作ってしまいましたが、今度は個々の足場のドロップアウトを作ることができます :)

モデル全体では、トレーニング後、最大で300 mbのディスクスペースを取ることができるようになり、さらに、最大でギガバイトのディスクスペースを取ることができるようになりました

また、訓練されていない歴史にそのようなモデルを使うのはどうなのでしょうか？

 
アレクセイ・ヴャジミキン

もうひとつの予測因子である回帰を追加したところ、またしてもモデルはポイントを見抜き、何を与えても上昇し続ける のです......。

だから、何をオーバーフィットさせるかは気にしない :) 新しいデータが必要だ。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

だから、何をオーバーフィットさせるかは気にしない :) 新しいデータが必要だ。

こちらのモデルに新しいデータを読み込む方法が分からないので、MT5に転送する必要があり、面倒なのですが...。つまり、1日1回、様子を見ながらやっているんです。

予測値が間違っているかもしれないので、今再計算しています。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

履歴や簡単なデータでは完璧だが、新しいデータでは問題が発生する）激しく落として様子を見る。

据え置きで動く新しいスケーリングシステムと、その外での±の発明で、もうダメだと思うんだけど...。

 
アレクセイ・ヴャジミキン

据え置きで動く新しいスケーリングシステムと、その外での±の発明で、もうダメだと思うんだけど...。

スケーリングについてですが、これは指数のBataのためで、Erlang自身の直系の親戚なんです :))

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