カオスにはパターンがあるのか？それを探してみよう！特定のサンプルを例にした機械学習。 - ページ 15 1...8910111213141516171819202122...32 新しいコメント Aleksey Vyazmikin 2022.12.06 07:36 #141 Maxim Dmitrievsky #: 無限の世界を理解したいとか？ 自分の知識を機械に伝える必要があると思う。明確なアルゴリズムがあるわけではなく、一連のサインがあり、それを与えることで様々な状況における統計的優位性を明らかにする。私は自分で手を交換することはできません - 私はルールを破る - 私は感情的です。 もちろん、新しいパターンが生まれるのは良いことです。 しかし、4つのインジケータでさえ、わずかなサンプルを記憶するのに十分です。 あなたの場合、トレーニングの履歴にいくつのバー/サンプルがありますか？インジケータのセットは一度だけトレーニングしますか？ツリーの深さはどれくらいで、上記のモデルにはいくつ入っていますか？定量化の分割数はデフォルトで設定されていますか？ Aleksey Vyazmikin 2022.12.06 07:42 #142 Renat Akhtyamov #:支部の問題は確かに興味深いものだが......。だから疑問に思ったんだ。もしかしたらパターンが特定できるかもしれない。いくつかの小節を連続して、例えば3-4本分析することをお勧めします。次に、この3-4小節のサンプルの先頭から1小節移動して、再度分析する。あるサンプルを別のサンプルに重ねるように。パターンを見つけることができる。このように： 要するに、次のバーの結果、つまり一定の時間間隔の後に価格がどのように変化するかを探すことを提案します。そして、モデルの結果を受け取り、いくつかのステップを踏んで、モデルの分類結果を予測変数に加えながら、再度トレーニングを行います。 Renat Akhtyamov 2022.12.06 07:45 #143 Aleksey Vyazmikin #:要するに、現在のバーから次のバーの結果、つまり一定の時間間隔で価格がどのように変化するかを検索することを提案します。そして、モデルの作業結果を受け取り、いくつかのステップを踏んで、モデルの分類結果を予測変数に加えながら、再度トレーニングを行います。 そう。 つまり、近隣のバー間の関係を取引システムに説明し、カオスを最小限に抑えるメインパターンを計算します。 Aleksey Vyazmikin 2022.12.06 07:53 #144 Renat Akhtyamov #:そうだね。 つまり、根本的なパターンを解明するために 新しいデータで学習を続けるために、違うサンプルを与えてみればいい。CatBoostでもそれができると思う。パターンをマージする方法も知っているが、調べたことはない。 Renat Akhtyamov 2022.12.06 08:07 #145 Aleksey Vyazmikin #:新しいデータで学習を続けるために、別のサンプルを与えてみればいい。CatBoostでもこれができるようだ。モデルをマージする方法も知っているが、調べたことはない。 全く違うという意味なら、それは違う。 同じデータでタイムシフトした場合は違います。 ゴールは隣り合うバーの関係を決定することです。 Maxim Dmitrievsky 2022.12.06 08:08 #146 Aleksey Vyazmikin #:私の知識を機械に伝える必要があると思う。明確なアルゴリズムがあるわけではなく、一連のサインがある。私は自分自身で手を取引することはできません - 私はルールを破る - 私は感情的です。いいえ、もちろん、新しいパターン、特に異なる楽器で動作するものがある場合は良いです。しかし、わずかなサンプルを記憶するには、4つのインジケーターでも十分です。あなたの場合、トレーニングの履歴にいくつのバー/サンプルがありますか？インジケータのセットは一度だけトレーニングするのですか、それともシードセットがあるのですか？ツリーの深さはどれくらいで、上記のモデルにはいくつ入っていますか？定量化の分割数はデフォルトで設定されていますか？ 通常の状況では、シードはほとんど影響しません。重要なのはアルゴリズムです。もしseedをいじらなければならないなら、そのデータはすでにゴミです。 新しいデータの解答をチェックする際、符号が1000個ではなく10個しかなければ、ある程度確信が持てます。 デフォルトの深さは6だと思いますが、臨界値以外はあまり影響しません。 学習深度は、過去のばらつきによって異なる影響を与える。 Maxim Dmitrievsky 2022.12.06 08:11 #147 Renat Akhtyamov #:そうだね。 それは、近隣のバー間の関係を取引システムに説明し、混乱を最小限に抑える基本的なパターンを計算することです。 そうすれば、自分自身を焼き尽くすことができる。 Renat Akhtyamov 2022.12.06 08:12 #148 Maxim Dmitrievsky #:身を焼く 落ち着いてないね。 いじめっ子だな ;))) Maxim Dmitrievsky 2022.12.06 08:14 #149 Renat Akhtyamov #:落ち着いていないね。君は本当にいじめっ子だ。;))) ジャストバーン Renat Akhtyamov 2022.12.06 08:19 #150 Maxim Dmitrievsky #:ジャストバーン ;) 1...8910111213141516171819202122...32 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
無限の世界を理解したいとか？
自分の知識を機械に伝える必要があると思う。明確なアルゴリズムがあるわけではなく、一連のサインがあり、それを与えることで様々な状況における統計的優位性を明らかにする。私は自分で手を交換することはできません - 私はルールを破る - 私は感情的です。
もちろん、新しいパターンが生まれるのは良いことです。
しかし、4つのインジケータでさえ、わずかなサンプルを記憶するのに十分です。
あなたの場合、トレーニングの履歴にいくつのバー/サンプルがありますか？インジケータのセットは一度だけトレーニングしますか？ツリーの深さはどれくらいで、上記のモデルにはいくつ入っていますか？定量化の分割数はデフォルトで設定されていますか？
支部の問題は確かに興味深いものだが......。
だから疑問に思ったんだ。
もしかしたらパターンが特定できるかもしれない。
いくつかの小節を連続して、例えば3-4本分析することをお勧めします。
次に、この3-4小節のサンプルの先頭から1小節移動して、再度分析する。
あるサンプルを別のサンプルに重ねるように。
パターンを見つけることができる。
このように：
要するに、次のバーの結果、つまり一定の時間間隔の後に価格がどのように変化するかを探すことを提案します。そして、モデルの結果を受け取り、いくつかのステップを踏んで、モデルの分類結果を予測変数に加えながら、再度トレーニングを行います。
要するに、現在のバーから次のバーの結果、つまり一定の時間間隔で価格がどのように変化するかを検索することを提案します。そして、モデルの作業結果を受け取り、いくつかのステップを踏んで、モデルの分類結果を予測変数に加えながら、再度トレーニングを行います。
そう。
つまり、近隣のバー間の関係を取引システムに説明し、カオスを最小限に抑えるメインパターンを計算します。
そうだね。
つまり、根本的なパターンを解明するために
新しいデータで学習を続けるために、違うサンプルを与えてみればいい。CatBoostでもそれができると思う。パターンをマージする方法も知っているが、調べたことはない。
新しいデータで学習を続けるために、別のサンプルを与えてみればいい。CatBoostでもこれができるようだ。モデルをマージする方法も知っているが、調べたことはない。
全く違うという意味なら、それは違う。
同じデータでタイムシフトした場合は違います。
ゴールは隣り合うバーの関係を決定することです。
私の知識を機械に伝える必要があると思う。明確なアルゴリズムがあるわけではなく、一連のサインがある。私は自分自身で手を取引することはできません - 私はルールを破る - 私は感情的です。
いいえ、もちろん、新しいパターン、特に異なる楽器で動作するものがある場合は良いです。
しかし、わずかなサンプルを記憶するには、4つのインジケーターでも十分です。
あなたの場合、トレーニングの履歴にいくつのバー/サンプルがありますか？インジケータのセットは一度だけトレーニングするのですか、それともシードセットがあるのですか？ツリーの深さはどれくらいで、上記のモデルにはいくつ入っていますか？定量化の分割数はデフォルトで設定されていますか？
通常の状況では、シードはほとんど影響しません。重要なのはアルゴリズムです。もしseedをいじらなければならないなら、そのデータはすでにゴミです。
新しいデータの解答をチェックする際、符号が1000個ではなく10個しかなければ、ある程度確信が持てます。
デフォルトの深さは6だと思いますが、臨界値以外はあまり影響しません。
学習深度は、過去のばらつきによって異なる影響を与える。
そうだね。
それは、近隣のバー間の関係を取引システムに説明し、混乱を最小限に抑える基本的なパターンを計算することです。
そうすれば、自分自身を焼き尽くすことができる。
身を焼く
落ち着いてないね。
いじめっ子だな
;)))
落ち着いていないね。
君は本当にいじめっ子だ。
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