トレンド戦略に関連するIO(ディシジョンツリー/フォレスト)を開発するためのチームを結成する。 - ページ 8

 
Roffild:

その全貌を

今は、「みんな、足場とネットがカッコいいって聞いたよ!」という感じです。試してみよう!"

まず、道具そのものを研究する。

そうそう、機械学習のスレッドで提案したんだけど、疑似ランダムだけどかなり周期的な時間軸を生成するスクリプトも作ったんだ...。マッパーがどのように生成されたかを理解できるデータでまずテストし、マッパーがこの種の入力データで動作することを確認した後で、「木を取りに行く」ことができると誰が推測したのでしょう。

悲しいことだ )))

 
Aleksey Vyazmikin:

私は、トレンドに関連したMOの課題、すなわち、結果事象の確率が何本も先に予測されなければならない場合に、結集することを提案します。

私の側から提案すること。

1. ターゲットを生成するための基本戦略。

2.機能に関する共同データベースの維持管理

3.最適化/その他コンピュータパワーを必要とする計算の可能性を整理する。必要に応じて、容量の拡大。共通ネットワークの構築や最適化の代行の可能性。

4.ストラテジーテスターでテストを行い、アルゴリズムのロジックに誤りがないかを確認します。

5.デモ口座/セント口座/その他の口座で、小ロットでストラテジーをテストする。必要であれば、VPS用のマシンを提供します(ただし、設定に協力が必要です)。

6.共通の目標や活動を策定するための集合会議の開催。

7.デシジョンツリー構築のためのアイデアを提供する。

8.チームの仕事を調整する。


必要な人

1.MQL5を使用できるプログラマー

2.RやPhytonなどのプログラミング言語のスキルを持つプログラマー。

3. MOおよび/または統計学の知識を持つ人 4.

4.その他、プロジェクトに貢献したいと考え、何かを提供する意思のある方 - この件は交渉可能です。

グループに登録してください。

 
Roffild:

その全貌を

今は、「みんな、足場とネットがカッコいいって聞いたよ!」という感じです。試してみよう!"

まず、道具そのものを研究する。

このスレッドを注意深く読んでいただければ、私が仮定の応用可能性を語っているのではなく、すでに私の方法を実際に適用していることにお気づきになるはずです。したがって、比較することは完全に正しいとは言えません。しかし、自分の知識だけでは不十分であることは十分承知しているので、自分より賢い人たちに囲まれていたいのです。協力の機会を提供すること。思考の灯台ではなく、調整役として行動する。

そして、改めてお伝えしたいのは、基本的な器具の近代化です。のこぎりだけで手術をするのは効率が悪く、メスも使わなければならないケースも少なくありません。どちらの工具も切れますが、仕上がりが違います...。

 
Igor Makanu:

そうそう、機械学習のスレッドで提案したんだけど、疑似ランダムだけどかなり周期的な時間軸を生成するスクリプトも作ったんだ...。マッパーがどのように生成されたかを理解できるデータでまずテストし、マッパーがこの種の入力データで動作することを確認した後で、「木を取りに行く」ことができると誰が推測したのでしょうか。

悲しい)))

他人の愚かさを悲しまないで、忙しくして、自分の成果を楽しんでください。

状況が悪いと言うだけで、状況を変えるために、公然と申し出があっても何もしない人が理解できない。

 
toxic:

グループに登録してください。

素晴らしい!(笑)。

あなたは誰として参加したいですか?

MoDの経歴は知っていますが、プログラミングについてはわかりません。
 

車輪の再発明ということですが、以前から考えられていて使われているのだと思いますが、もしそうなら教えてください。

そこで、ツリーシートをマトリクスで表示したらどうだろうと考えました。例えば、N行のサンプルがあり、これらの行がシート内でルールを実行するパターンを持っている場合、幅が曜日、高さが週、または幅がセルあたりのバーの指定割合、高さが月というように、異なる割合でサンプルを拡張することが可能です。セルには、ルール(パターン)の有無と分類結果が表示されます。この表現によって、ルールが空間にどのように広がっているかを見ることができ、時間的な安定性を推定することができる。もちろん、そのためには目だけでなく、数学的な装置も使うことができますが、アルゴリズム開発や仮説立案の段階で可視化が必要なのです。私は、ある法則が一つの時間区間に集中しているのではなく、サンプル全体に均等に広がっていれば、そのような法則は、任意の範囲に大きく集中した法則よりも安定したパターンであると考え、その予測力が時間とともにどう変化するかも考慮すべきであると考えています。また、この方法によって、稀な組み合わせを持つ特徴を特定することができ、うまくいけば、これらの組み合わせを遺伝学的に除外したり、早い段階で削除したりすることができます。また、この方法では、周期的なパターンがある場合、それを見ることができます。

また、古典的なアプローチ(講義で見たり、論文で読んだりしたもの)では、通常、サンプル中の独立した状況を使うので、その必要性を感じませんが、結果を推定する際には、時系列の一貫性を保つことが必要だと考えているだけです。

また、パターンの空間的な配置を利用すれば(プラスに働く)、予測結果の向上やよりグローバルな規則性を見出すために、フィットネス関数を教えて木を作ろうとすることもできるだろう。しかし、ここではおそらく、欲張りな原則を適用するのではなく、何か別の方法を考える必要があるのでしょう。

 
Aleksey Vyazmikin:

コラボレーション活動に興味を持っていただき、嬉しく思います。

これらのグループをどのように組織しているのですか?

しかし、仮に2人しかいない以上、グループというのは難しい。つまり、今は閉じた空間に入るのを待つべきで、もしかしたら他の誰かがこの方向で仕事をしたいと思うかもしれないのです。

ここはメッセージのサイトで、グループ自体はなぜか携帯から端末だけで作成可能です(笑)オートマトンや他のボロボロの古参兵は聞く意味がない、彼らから役に立つことを聞いたことがない。
 
Aleksey Vyazmikin:

また、古典的なアプローチでは(講義で見たり論文で読んだりした限りでは)通常、サンプル中の独立した状況を使うので、時系列の整合性を保つことが必要だと考えているだけです。

また、パターンの空間的な配置を利用すれば(プラスに働く)、予測結果の向上やより大域的な規則性を見出すために、フィットネス関数を教えて木を作るようにしてもよいだろう。しかし、ここで適用すべきは、おそらく物欲の原理ではなく、何をするかである。

遺伝というのは、TCの開発では樹木以上に過食があるので、かなり無駄なことだと思います。オーバーフィードもですが、リインフォースメントでパラメータを拾う方が数秒単位で早いです。市場の時系列には 一定のパターンがないので、隣接する相関のあるBPから取得する必要があり、そうすればより安定する。実は、すべてがとてもシンプルなのですが、みんな間違ったことをしているのです。しかし、それを理解し、無駄と絶望を感じるためには、やってみることが必要です。いずれにせよ、人数は多ければ多いほど良いが、フラッドライダーはダメだ :)
 
Aleksey Vyazmikin:

他人の愚かさを悲しまないで、忙しくして、自分の成果を楽しんでください。

状況が悪いと言うだけで、公然と状況を変えることを勧められても何もしない人は、理解できません。

私は、機会あるごとに人格を論じようとする人々を理解することができませんでした。

あなたは自尊心が低いですか?

さて、私へのメッセージですが、もう一度言いますが、あなたは何を提案したのですか? 最初の提案については私の意見を書きましたが、その後の提案についても話したいのですか?- そこに何があるのか。

アレクセイ・ヴャジミキン

そうですね。要は、一方向にブレークスルーがあり、一方向に非対称な発展をしていることが多く、知識をプールしておけば何倍にも改善されるということです。

アレクセイ・ヴャジミキン

NSは数学的性質(関数フィッティング)から定常的な構造でも問題ないように思えますが、市場はどちらかというと無限大に定常的なものなのです。今はそう思っているのですが...。

初対面の人に失礼のないようにしたい--生い立ちがそれを許さない......。ここに、あなたのファンタジーを見ることができるあなたの投稿がありますと?

そうそう、あなたは状況を変えようとしている、プロフェッショナルなチームを編成している、外からどう見えるかわかっている、スマートで才能のある人を採用した、さあ行こう...とね。あそこに行って、こうして、・・・。と、ぐるぐると回ってしまいます。

)))))

 
the man is doing something similar https://smart-lab.ru/blog/353092.php
ДАТАМАЙНИНГ(Rapid Miner & R) УМЕНЬШАЕМ ПАРАМЕТРЫ РОБОТА
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