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 1265 1...125812591260126112621263126412651266126712681269127012711272...3399 新しいコメント Forester 2019.01.21 11:12 #12641 マキシム・ドミトリエフスキーだから、ここで何かを変えようとすることができるのだと理解しています。 さて、木や森全体の大きさは小さくなったのでしょうか？ エラーのどこが改善・変化したのでしょうか？理論的には、分割は最後のポイントまで行くので、そうではないはずです。 Alexander_K2 2019.01.21 11:58 #12642 マックスに八つ当たりしないでね。 彼は、実はこの枝を一人で引っ張っているのです。それが良いか悪いかは別問題です。しかし、彼のおかげで、この支部は今でも少なくとも何らかの関連性を持っているのです。 このブランチがなくなると、フォーラムで読むものは何もなくなり、他の人の恥ずかしいプログラムコード（"+"と"-"が混在しているもの）を整理することになるだけです。 Maxim Dmitrievsky 2019.01.21 12:17 #12643 エリブラリウス 木や森全体の大きさはどうなったのでしょうか？ エラーの何が改善・変更されたのでしょうか？アイデアでは - 分割は最後のポイントに行くので、そうすべきではない。まだやってませんが、「ちょっと見てみた」だけで、一日中覗いていたわけではありません :) 反乱軍はまた反乱を起こした) お前たちはパンと同じくらい脳があるのに、なぜ邪魔をするのかと聞いている。 Alexander_K2 2019.01.21 12:25 #12644 elibrarius: そうです!要は「キャラバン」が来るということです）。ただ遅いだけだ。だからみんな憤慨するんだ。 何度も言われていることですが、インプットデータが重要です。単に価格だけでは、その非定常性のために、うまくいかないのです。 何度も聞かれたことだが、研究を体系化することだ。 あなたの森・ネットワークは、どんなデータで儲かるのか？実際のBPとその一次差分には、そのようなクラスタがあるのでしょうか？ 今回もヒントをあげますが、ドクはティックシリーズについて、かなり研究しています。薄型化あり、薄型化なし。ただ、人工的なランダム配列などを調査しました。表、グラフに落とし込む。フォーラムから姿を消すに至った。彼は聖杯を 見つけたと思う。私のPMに対する彼の書き込みから判断すると-「ほとんど」そうでしょう。 Alexander_K2 2019.01.21 12:39 #12645 マキシム・ドミトリエフスキーNSは1年足らずで研究され、RLのような最新の最も有望なアプローチ、アプローチの概要についていくつかの記事が書かれており、非常に速いペースで進んでいる は、機械学習において最も急速に発展しているベイズアプローチ、すなわちBayes+RLである。そう、すべて英語なんです。 私のやっていることは、すべて今MOで一番クールなことで、複雑なので、50年前に知られていたような幼稚園児のような遅れたものは読んでもいないんです。MoDはあれからずいぶん進歩した。マックス、完全に理解している、しかし、それでも...。 この後、本当に成績が上がり始めたドクの投稿をもう一度紹介しよう。 "アタチャ "のアーカイブには、2つの実験 ファイルがあります。どちらも正規分布の値を含み、ヒストグラムは同じで、ゼロに関してほぼ対称である。しかし、これらのファイルには非常に大きな違いがあり、それはマルコフ性である。 1つのファイルにメモリがある（非マルコフ過程）ので、過去の値から「次の値は0より大きいか小さいか」を予測しようとすることができます。ニューロニクスなどの機械学習を応用して予測することができます。 もう一方のファイルにはメモリがない（マルコフ過程）ので、予測は失敗します。機械学習は無力だが、アレクサンダーは物理で何かを予測できるかもしれない。どのファイルにメモリがあり、どのファイルにメモリがないかを識別できるようになった人、よくできました。この方法をFXに応用すれば、価格形成過程が本当にマルコフ的であることがついに証明されるでしょう。また、正規分布がモデルの収益性の十分条件であるかどうかも確認する価値がある。累積cum()ランダムウォークグラフを作り、その上でトレードしてみる。" まず「メモリ」で人工的なデータを扱う方法を学び、それを本物のBPに割り当てる方法を愚直に覚えたとしか思えないのです。 以上です。 ファイル: normdist.zip 808 kb Alexander_K2 2019.01.21 12:47 #12646 マキシム・ドミトリエフスキー人工データでメモリを使った例をあげましたが、すべて問題なく動作しています。市場の非定常性、分布、すべて明白です。 しかも、私のTSもかなり長い間（ニュアンスは違いますが）機能しており、今は面白くないのでトレードしていないだけなのです。そして、改善するだけで、新しいことを知ることができて面白い 前回の記事からbotをダウンロードして、Hinduのように稼ぐことができます。誰が防ぐのか？!!! 失礼しました。全部はよく読んでいないかもしれませんが......。見ますね。 Maxim Dmitrievsky 2019.01.21 12:49 #12647 Alexander_K2 です。!!! 失礼しました。全体をよく読んでいなかったのかもしれませんが...。見てみよう。私はすでにテストとスクリーンショットの束を添付しました、私はあなたが他に何を必要とするかわかりません。すでにテストやスクリーンショットをたくさん入れていて、他にどうしたらいいかわからない。 Andrey Khatimlianskii 2019.01.21 23:42 #12648 このスレッドでは、ゲスト投稿。ある記事を共有するために立ち寄りました。 Super Intelligence for The Stock Market – Numerai – Medium 2016.08.30Richard Craibmedium.com Numerai is synthesizing machine intelligence to command the capital of an American hedge fund. Here’s how. Violetta Novak 2019.01.22 00:00 #12649 どうすればいいのか、まったくわからない。マックス 理解してるが それでも... 再び、ドクのメッセージです。この後、彼の成績は本当に良くなっていきました。 "アタチャ "のアーカイブには、2つのテスト ファイルがあります。どちらも正規分布の値を含み、ヒストグラムは同じで、ゼロに関してほぼ対称である。しかし、これらのファイルには非常に大きな違いがあり、それはマルコフ性である。 1つのファイルにメモリがある（非マルコフ過程）ので、過去の値から「次の値は0より大きいか小さいか」を予測しようとすることができます。ニューロニクスなどの機械学習を応用して予測することができます。 もう一方のファイルにはメモリがない（マルコフ過程）ので、予測は失敗します。機械学習は無力だが、アレクサンダーは物理で何かを予測できるかもしれない。どのファイルにメモリがあり、どのファイルにメモリがないかを識別できるようになった人、よくできました。この方法をFXに応用すれば、価格形成過程が本当にマルコフ的であることがついに証明されるでしょう。また、正規分布がモデルの収益性の十分条件であるかどうかも確認する価値がある。累積cum()ランダムウォークグラフを作り、その上でトレードしてみる。" ただ、明らかに最初に「メモリ」で人工的なデータを扱う方法を学び、それを本物のBPに割り当てる方法をバカみたいに覚えたというだけです。 以上です。そんなことより、どうして...わからないんですか、このようなプロセスには非定常性が内在しているんですよ、基本的には正規分布にしがみつくのが一番、増分に限界があれば、すべてが正規分布、逆からは必ず非正規分布、まったくないことさえある、このプロセスの表現はどうですか、分布がないんですよ。 マキシム・ドミトリエフスキーすでにたくさんのテストとスクリーンショットを添付しましたので、他に何が必要なのかわかりません。すでに多くのテストとスクリーンショットを適用しています。すでに多くのテストとスクリーンショットを添付しています。 Грааль 2019.01.22 00:30 #12650 アンドレイ・ハチムリアンスキーこのスレッドでは、ゲスト投稿。ある記事を紹介します。HFTじゃなくて遅刻かよ))どうしたらいいのかわからないと言うのです。 1...125812591260126112621263126412651266126712681269127012711272...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
だから、ここで何かを変えようとすることができるのだと理解しています。
エラーのどこが改善・変化したのでしょうか？理論的には、分割は最後のポイントまで行くので、そうではないはずです。
マックスに八つ当たりしないでね。
彼は、実はこの枝を一人で引っ張っているのです。それが良いか悪いかは別問題です。しかし、彼のおかげで、この支部は今でも少なくとも何らかの関連性を持っているのです。
このブランチがなくなると、フォーラムで読むものは何もなくなり、他の人の恥ずかしいプログラムコード（"+"と"-"が混在しているもの）を整理することになるだけです。
木や森全体の大きさはどうなったのでしょうか？
エラーの何が改善・変更されたのでしょうか？アイデアでは - 分割は最後のポイントに行くので、そうすべきではない。
まだやってませんが、「ちょっと見てみた」だけで、一日中覗いていたわけではありません :)
反乱軍はまた反乱を起こした) お前たちはパンと同じくらい脳があるのに、なぜ邪魔をするのかと聞いている。
そうです!要は「キャラバン」が来るということです）。
ただ遅いだけだ。だからみんな憤慨するんだ。
何度も言われていることですが、インプットデータが重要です。単に価格だけでは、その非定常性のために、うまくいかないのです。
何度も聞かれたことだが、研究を体系化することだ。
あなたの森・ネットワークは、どんなデータで儲かるのか？実際のBPとその一次差分には、そのようなクラスタがあるのでしょうか？
今回もヒントをあげますが、ドクはティックシリーズについて、かなり研究しています。薄型化あり、薄型化なし。ただ、人工的なランダム配列などを調査しました。表、グラフに落とし込む。フォーラムから姿を消すに至った。彼は聖杯を 見つけたと思う。私のPMに対する彼の書き込みから判断すると-「ほとんど」そうでしょう。
NSは1年足らずで研究され、RLのような最新の最も有望なアプローチ、アプローチの概要についていくつかの記事が書かれており、非常に速いペースで進んでいる
は、機械学習において最も急速に発展しているベイズアプローチ、すなわちBayes+RLである。そう、すべて英語なんです。
私のやっていることは、すべて今MOで一番クールなことで、複雑なので、50年前に知られていたような幼稚園児のような遅れたものは読んでもいないんです。MoDはあれからずいぶん進歩した。
マックス、完全に理解している、しかし、それでも...。
この後、本当に成績が上がり始めたドクの投稿をもう一度紹介しよう。
"アタチャ "のアーカイブには、2つの実験 ファイルがあります。どちらも正規分布の値を含み、ヒストグラムは同じで、ゼロに関してほぼ対称である。
しかし、これらのファイルには非常に大きな違いがあり、それはマルコフ性である。
1つのファイルにメモリがある（非マルコフ過程）ので、過去の値から「次の値は0より大きいか小さいか」を予測しようとすることができます。ニューロニクスなどの機械学習を応用して予測することができます。
もう一方のファイルにはメモリがない（マルコフ過程）ので、予測は失敗します。機械学習は無力だが、アレクサンダーは物理で何かを予測できるかもしれない。
どのファイルにメモリがあり、どのファイルにメモリがないかを識別できるようになった人、よくできました。この方法をFXに応用すれば、価格形成過程が本当にマルコフ的であることがついに証明されるでしょう。
また、正規分布がモデルの収益性の十分条件であるかどうかも確認する価値がある。累積cum()ランダムウォークグラフを作り、その上でトレードしてみる。"
まず「メモリ」で人工的なデータを扱う方法を学び、それを本物のBPに割り当てる方法を愚直に覚えたとしか思えないのです。
以上です。
人工データでメモリを使った例をあげましたが、すべて問題なく動作しています。市場の非定常性、分布、すべて明白です。
しかも、私のTSもかなり長い間（ニュアンスは違いますが）機能しており、今は面白くないのでトレードしていないだけなのです。そして、改善するだけで、新しいことを知ることができて面白い
前回の記事からbotをダウンロードして、Hinduのように稼ぐことができます。誰が防ぐのか？!!!
失礼しました。全部はよく読んでいないかもしれませんが......。見ますね。
!!!
失礼しました。全体をよく読んでいなかったのかもしれませんが...。見てみよう。
私はすでにテストとスクリーンショットの束を添付しました、私はあなたが他に何を必要とするかわかりません。すでにテストやスクリーンショットをたくさん入れていて、他にどうしたらいいかわからない。
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マックス 理解してるが それでも...
再び、ドクのメッセージです。この後、彼の成績は本当に良くなっていきました。
"アタチャ "のアーカイブには、2つのテスト ファイルがあります。どちらも正規分布の値を含み、ヒストグラムは同じで、ゼロに関してほぼ対称である。
しかし、これらのファイルには非常に大きな違いがあり、それはマルコフ性である。
1つのファイルにメモリがある（非マルコフ過程）ので、過去の値から「次の値は0より大きいか小さいか」を予測しようとすることができます。ニューロニクスなどの機械学習を応用して予測することができます。
もう一方のファイルにはメモリがない（マルコフ過程）ので、予測は失敗します。機械学習は無力だが、アレクサンダーは物理で何かを予測できるかもしれない。
どのファイルにメモリがあり、どのファイルにメモリがないかを識別できるようになった人、よくできました。この方法をFXに応用すれば、価格形成過程が本当にマルコフ的であることがついに証明されるでしょう。
また、正規分布がモデルの収益性の十分条件であるかどうかも確認する価値がある。累積cum()ランダムウォークグラフを作り、その上でトレードしてみる。"
ただ、明らかに最初に「メモリ」で人工的なデータを扱う方法を学び、それを本物のBPに割り当てる方法をバカみたいに覚えたというだけです。
以上です。
そんなことより、どうして...わからないんですか、このようなプロセスには非定常性が内在しているんですよ、基本的には正規分布にしがみつくのが一番、増分に限界があれば、すべてが正規分布、逆からは必ず非正規分布、まったくないことさえある、このプロセスの表現はどうですか、分布がないんですよ。
すでにたくさんのテストとスクリーンショットを添付しましたので、他に何が必要なのかわかりません。すでに多くのテストとスクリーンショットを適用しています。
すでに多くのテストとスクリーンショットを添付しています。
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HFTじゃなくて遅刻かよ))どうしたらいいのかわからないと言うのです。