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 993 1...9869879889899909919929939949959969979989991000...3399 新しいコメント Vasily Perepelkin 2018.06.26 12:39 #9921 ユーリイ・アサウレンコ そうなんですか？そういえば、あなたの書き込みを読んで？まあ、マキシムよりクールなのはボールだけなんだけどね（笑)。ああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああ面白いですね！ありがとうございます。そう、面白いキャラクター、コミック。 Yuriy Asaulenko 2018.06.26 14:05 #9922 Alexander_K2 です。ユーリ、もう一度言うよ。原理は正しいんだ。 でもね、クールなアイデアでも、（パスポートのような）シグナルがなかったり、私のようなネガティブなものでは、人の心に響かないんです。私の例で見ると......まあ、プラス収支はないのですが......。 原理は正しいし、多くの人に効果がある。でも、コンサバトリーの何かを変えるのはどうでしょう？考えたことはありますか？ Yuriy Asaulenko 2018.06.26 14:17 #9923 Alexander_K2 です。でもね、どんなに素晴らしいアイデアでも、（パスポートのような）シグナルがなかったり、私のようなネガティブなものだと、人の心に響かないということなんです。自分の例を見ても、そうですね、プラスのバランスはないようです。旗を拾って、仕事を完成させる、人を喜ばせる。いや～、誰も興味ないですよね。 このテーマも同様です。 まあ、「空のエクイティ」など誰も持っていないわけで、それだけですぐにテーマが通俗化し、面白みがなくなる。 結論は、すべての被写体に「信号を持つ人間」がいなければならないということだ。ポジティブな1枚!そして、人生が始まる。 私たちはこの人を待っているのです。私たちは希望し、信じています。 確かに、私は見ていない。誰かのシグナルや、現実の世界からのレポートには興味がないのだ。意味がわからない。この普遍的な欲求が理解できない。 Alexander_K2 2018.06.26 14:49 #9924 ユーリイ・アサウレンコ 正直なところ、私は誰かのシグナルや、リアルタイムのレポートに興味を持ったことがないんです。意味がわからない。この普遍的な願望が理解できない。いや、多くの人と同じように興味があるんだ。 どう考えても知能の指標になる。私などは、友人としてまともな電波を持つ男性がいます。FXでお金を稼ぐことが可能であることを実感できるので、何度も何度も刺激を受けています。このような取引に慣れたことがないので、まだ時間がかかると思います。 Yuriy Asaulenko 2018.06.26 15:23 #9925 Alexander_K2 です。いや、多くの人と同じように興味があるんだ。 どう考えても知能の指標になる。私などは、友人としてまともな電波を持つ男性がいます。FXでお金を稼ぐことが可能であることを実感できるので、何度も何度も刺激を受けて、仕事に取り組んでいます。私個人ができていないのは......まあ、まだ夕方じゃないですからね。 なるほど、外的刺激が必要なんですね。なくてはならないものです）。それが分かっているから、誰がどれだけでもいいんです。 Alexander_K2 2018.06.26 15:40 #9926 ユーリイ・アサウレンコ なるほど、外的刺激が必要なんですね。なくてはならないものです）。それはもうわかっているので、誰がどれだけでもいいんです。一番言い忘れたのは、この方は、まあ、ニューラルネットワークを一切使っていないということです。 もし、このスレッドで誰かがそのような結果を実証していたら、この掲示板全体が釘付けになっていただろうと、私は絶対に確信しています、NSとは面白いものですから。しかし、残念なことに、その重要なポイントがなければ、ここで見るべきもの、読むべきものはないのです。IMHO Yuriy Asaulenko 2018.06.26 15:50 #9927 Alexander_K2 です。一番言い忘れたのは、この方は、まあ、ニューラルネットワークを一切使っていないということです。 このスレッドで誰かがそのような結果を実証していたら、フォーラム全体がここに引きずり込まれるのは、NSがおかしいからだと絶対に確信しています。しかし、残念なことに、その重要な点を抜きにして、ここで見るべきもの、読むべきものはないのです。IMHOあなたの話題のことですか？)) リアルタイムレポートやシグナル広告など、自己宣伝的なものを掲載するようになったら、読むものがなくなってしまう。使い方が全くわからない。話題が氾濫しているので、それもまた良し))。 Vladimir Perervenko 2018.06.26 18:56 #9928 mytarmailS:該当しない理由 なぜ修辞的なのかPCAは線形 変換＋再現性の問題。 "フーリエ変換"、"ウェーブレット"、"スペクトル特異点 "など。 - ぶんかい アルゴリズム Tsneは、可視化のための 優れた次元削減 アルゴリズムである。そのためには、データセット全体が必要なのです。新しいシングルデータでは動作しません。訓練/テストセットだけでなく、新しい単一データにも適用できる（とする情報もある）。私の場合はうまくいきませんでしたし、MOで予測変数の次元を下げるためにTsneの実装に成功した記事にも出会っていません。 このアルゴリズムを試したことがないようなので、美辞麗句を並べました。そうでなければ、次元削減のために提案することはないでしょう......。このアルゴリズムで結果を出している方は、ぜひ教えてください。 グッドラック mytarmailS 2018.06.27 06:20 #9929 ウラジミール・ペレヴェンコPCA -線形 変換 + 再現性の問題。 "フーリエ変換"、"ウェーブレット"、"スペクトル特異点 "など。 - ぶんかい アルゴリズム Tsneは、可視化のための 優れた次元削減 アルゴリズムです。 そのためには、データセット全体が必要なのです。新しいシングルデータでは動作しません。訓練/テストセットだけでなく、新しい単一データにも適用できる（とする情報もある）。私の場合はうまくいきませんでしたし、MOで予測変数の次元を下げるためにTsneの実装に成功した記事にも出会っていません。 このアルゴリズムを試したことがないようなので、美辞麗句を並べました。そうでなければ、次元削減のために提案することはないでしょう......。このアルゴリズムで結果を出している方は、ぜひ教えてください。 グッドラックほら、この人はデータが多すぎて分類できないという問題を語っていたから、解決策を提案したんだ...。 PCAも分解アルゴリズムであり、私の記憶が間違っていなければ、他のアルゴリズムと同様に、ただ分解して次元の減少が達成される（何かが捨てられ、何かが残される）だけである これらのアルゴリズムが、（次元を減らすということを除いて）何の利益ももたらさないということは、別の問題であり、アルゴリズムの問題ではなく、データそのものの問題なのです。 新しいデータはわからないが、trainとtestを使ったtsneの例はネットで見たことがある、しかし、あなたも見たことがあると思う Forester 2018.06.27 06:46 #9930 mytarmailS:tsneについては、素晴らしいアルゴリズムかもしれませんが、他のアルゴリズムと同じ ように動作するので、クラス分けをしてみましたが、 面白い ものが出てこなかったので、あきらめました。 新しいデータについては、分かりませんが、tsneがtrainとtestで動作する例をネットで見ましたが、おそらくそれも見たのではと思います。 では、何も得られなかったのに、なぜ勧めたのですか？実は-誤解を招きやすい!mytarmailS:"新T-sne "のPCA、フーリエ変換、ウェーブレットなど。彼らの力を借りれば、100nsの入力を5倍にして、 ほぼ同じ品質で 作ることができます。 1...9869879889899909919929939949959969979989991000...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
そうなんですか？そういえば、あなたの書き込みを読んで？まあ、マキシムよりクールなのはボールだけなんだけどね（笑)。
ああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああああ面白いですね！ありがとうございます。そう、面白いキャラクター、コミック。
ユーリ、もう一度言うよ。原理は正しいんだ。
でもね、クールなアイデアでも、（パスポートのような）シグナルがなかったり、私のようなネガティブなものでは、人の心に響かないんです。私の例で見ると......まあ、プラス収支はないのですが......。
でもね、どんなに素晴らしいアイデアでも、（パスポートのような）シグナルがなかったり、私のようなネガティブなものだと、人の心に響かないということなんです。自分の例を見ても、そうですね、プラスのバランスはないようです。旗を拾って、仕事を完成させる、人を喜ばせる。いや～、誰も興味ないですよね。
このテーマも同様です。
まあ、「空のエクイティ」など誰も持っていないわけで、それだけですぐにテーマが通俗化し、面白みがなくなる。
結論は、すべての被写体に「信号を持つ人間」がいなければならないということだ。ポジティブな1枚!そして、人生が始まる。
私たちはこの人を待っているのです。私たちは希望し、信じています。
正直なところ、私は誰かのシグナルや、リアルタイムのレポートに興味を持ったことがないんです。意味がわからない。この普遍的な願望が理解できない。
いや、多くの人と同じように興味があるんだ。
どう考えても知能の指標になる。私などは、友人としてまともな電波を持つ男性がいます。FXでお金を稼ぐことが可能であることを実感できるので、何度も何度も刺激を受けています。このような取引に慣れたことがないので、まだ時間がかかると思います。
いや、多くの人と同じように興味があるんだ。
どう考えても知能の指標になる。私などは、友人としてまともな電波を持つ男性がいます。FXでお金を稼ぐことが可能であることを実感できるので、何度も何度も刺激を受けて、仕事に取り組んでいます。私個人ができていないのは......まあ、まだ夕方じゃないですからね。
なるほど、外的刺激が必要なんですね。なくてはならないものです）。
一番言い忘れたのは、この方は、まあ、ニューラルネットワークを一切使っていないということです。
もし、このスレッドで誰かがそのような結果を実証していたら、この掲示板全体が釘付けになっていただろうと、私は絶対に確信しています、NSとは面白いものですから。しかし、残念なことに、その重要なポイントがなければ、ここで見るべきもの、読むべきものはないのです。IMHO
一番言い忘れたのは、この方は、まあ、ニューラルネットワークを一切使っていないということです。
このスレッドで誰かがそのような結果を実証していたら、フォーラム全体がここに引きずり込まれるのは、NSがおかしいからだと絶対に確信しています。しかし、残念なことに、その重要な点を抜きにして、ここで見るべきもの、読むべきものはないのです。IMHO
該当しない理由
なぜ修辞的なのか
PCAは線形 変換＋再現性の問題。
"フーリエ変換"、"ウェーブレット"、"スペクトル特異点 "など。 - ぶんかい アルゴリズム
Tsneは、可視化のための 優れた次元削減 アルゴリズムである。そのためには、データセット全体が必要なのです。新しいシングルデータでは動作しません。訓練/テストセットだけでなく、新しい単一データにも適用できる（とする情報もある）。私の場合はうまくいきませんでしたし、MOで予測変数の次元を下げるためにTsneの実装に成功した記事にも出会っていません。
このアルゴリズムを試したことがないようなので、美辞麗句を並べました。そうでなければ、次元削減のために提案することはないでしょう......。このアルゴリズムで結果を出している方は、ぜひ教えてください。
グッドラック
PCA -線形 変換 + 再現性の問題。
"フーリエ変換"、"ウェーブレット"、"スペクトル特異点 "など。 - ぶんかい アルゴリズム
Tsneは、可視化のための 優れた次元削減 アルゴリズムです。 そのためには、データセット全体が必要なのです。新しいシングルデータでは動作しません。訓練/テストセットだけでなく、新しい単一データにも適用できる（とする情報もある）。私の場合はうまくいきませんでしたし、MOで予測変数の次元を下げるためにTsneの実装に成功した記事にも出会っていません。
このアルゴリズムを試したことがないようなので、美辞麗句を並べました。そうでなければ、次元削減のために提案することはないでしょう......。このアルゴリズムで結果を出している方は、ぜひ教えてください。
グッドラック
ほら、この人はデータが多すぎて分類できないという問題を語っていたから、解決策を提案したんだ...。
PCAも分解アルゴリズムであり、私の記憶が間違っていなければ、他のアルゴリズムと同様に、ただ分解して次元の減少が達成される（何かが捨てられ、何かが残される）だけである
これらのアルゴリズムが、（次元を減らすということを除いて）何の利益ももたらさないということは、別の問題であり、アルゴリズムの問題ではなく、データそのものの問題なのです。
新しいデータはわからないが、trainとtestを使ったtsneの例はネットで見たことがある、しかし、あなたも見たことがあると思う
tsneについては、素晴らしいアルゴリズムかもしれませんが、他のアルゴリズムと同じ ように動作するので、クラス分けをしてみましたが、 面白い ものが出てこなかったので、あきらめました。 新しいデータについては、分かりませんが、tsneがtrainとtestで動作する例をネットで見ましたが、おそらくそれも見たのではと思います。
"新T-sne "のPCA、フーリエ変換、ウェーブレットなど。彼らの力を借りれば、100nsの入力を5倍にして、 ほぼ同じ品質で 作ることができます。