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 1936 1...192919301931193219331934193519361937193819391940194119421943...3399 新しいコメント mytarmailS 2020.07.31 13:16 #19351 とにかく、パターンは存在するのだ、それを見る方法を知っていればいい、そしてアルゴリズムは人間よりもよくそれを見ることができるのだ） 事故とは思えませんが...。 mytarmailS 2020.07.31 13:30 #19352 エフゲニー・デューカ： これはExpertのもので、先週のニューロビットコイン予測、最初の画面はフィルターなし、2番目は同じだが「確信」フィルター40。 Euroはこの品質ではないが、それに近いものである。 いつ交換するのですか？ Evgeny Dyuka 2020.07.31 13:33 #19353 mytarmailS: いつ交換するのですか？ まだ作れない、壁にぶち当たっている。 mytarmailS 2020.07.31 13:38 #19354 Evgeny Dyuka: まだまだです、壁にぶつかっています。 65% ? Evgeny Dyuka 2020.07.31 13:43 #19355 mytarmailS: 65% ? ちょっと違うんですよね...。 今、every candleの予報品質は52～53％くらいです。それはevery oneにある。65%に達する多かれ少なかれ良い答えを偽造する方法は少なくとも3つあり、それらはほとんどなく、テストにしかありません。リアル相場が65％ならバイナリーに勝てるが、今のところ「反撃」しかしていない、つまりリアル相場で大体56～58％くらいだ。 これが私のメソッドの世界的な限界かもしれないし、そうでないかもしれない ))働く... mytarmailS 2020.07.31 13:54 #19356 Evgeny Dyuka: そういうわけではありません... 予測品質ではなく、入力品質を向上させようとしたことはありませんか...？ 例えば、ネットワークの信頼度が60％以上の部分をすべて選択し、その部分から別のデータグリッドを作り、もう一度ネットワークを学習させる...。 予測の質が上がらないなら、入力の質を上げる努力をすればいい...そこに80%の誤差は必要ない...。 例えば、良いインプットが1〜6のストップ/プロフィットを与えてくれるなら、75%の確率で間違っていても良い利益を得ることができる...。 Evgeny Dyuka 2020.07.31 14:01 #19357 mytarmailS: 予測の質ではなく、入力の質を高めようとしたのか...。例えば、ネットワークが60%以上の信頼度を示したセクションをすべて選択し、これらのセクションから別のデータグリッドを作成して、もう一度ネットワークを学習する...。予測の質が上がらないなら、入力の質を上げる努力をすればいい...そこに80%の誤差は必要ない...。例えば、良いインプットが1〜6のストップ/プロフィットを与えてくれるなら、75%の確率で間違っていても良い利益が得られるでしょう。 試してみました。 私はすべてのキャンドルで「上か下か」というネットワークの質問をします。全部ではなく、特定のものを学習させるようになると、途端に質が落ちるんです。これは、ネットワークが実際の市場を学ぶことをやめ、私たちの市場に対するビジョンを学ぶからだと思います。そして、私たちのビジョンはすべて常に間違っているのです） その52～53％は、ネット自身が引き出したパターンであり、その頭の中身は完全なボッタクリなので、評価します。 Evgeny Dyuka 2020.07.31 14:06 #19358 mytarmailS: 予測の質ではなく、入力の質を高めようとしたのか......。例えば、ネットワークが60%以上の信頼度を与えるセクションをすべて選択 し、これらのセクションから別のデータグリッドを作成し、もう一度ネットワークを学習させる...。予測の質が上がらないなら、入力の質を上げる努力をすればいい...80%の誤差は必要ない...と。例えば、良いインプットが1〜6のストップ/プロフィットを与えてくれるなら、75%の確率で間違っていても良い利益を得ることができます。 この>>60はテストストレッチで得られたもので、地獄のような作業だ。つまり、テスト用をトレーニング用にして＋新しいテスト用にして＋データセットそのものがトレーニング用として不足することになります。そのような偉業を成し遂げるにはまだ早い mytarmailS 2020.07.31 14:15 #19359 エフゲニー・デューカ： この>>60が試験区で得られるという地獄のような仕事です。つまり、テスト用を学習用＋新しいテスト用＋データセットだけでは十分な学習が行えないということです ...私はまだ、そのような偉業を成し遂げる準備ができていないのです。 6分Rの仕事というか、全然仕事じゃないし、なんでそんなにPythonが好きなのかさっぱりわからない。 Aleksey Vyazmikin 2020.07.31 14:19 #19360 mytarmailS: 1.クソアレクシー、お前の町の教師が全員 個別認識 を持っていたら、ある者は「B」に「ズ」、別の者は「69」（個別認識）だ。とか、もう一人は69とか、やっぱり読めないんだなぁと実感!!!!それとも違うのか？ 個々の認識は理解不能の言語であり、誤解の言語は戦争の言語である。 あなたの言うことを読む、私はあなたを理解できない、私は緊張する、私が理解できないのであなたの質問に対する答えは得られない、時間は無駄だ、無駄だ、この馬鹿げた認識の個別性から誰が利益を得るのだろうか？ 落ち着いて、緊張しないようにしよう! 同義語がfichespredictor/attributesであることには同意します。 しかし、「ルール」という概念の理解に関しては、それほど明確ではありません。ルールとは、情報を変換し（意味づけを導き出す-あらゆる種類の数式）、体系化することができる行動のアルゴリズムである（同じデシジョンツリーである）。 その裸の形で私たちはOHLC価格を持っています - それは、資産の価値（相対的な推定値）の行動の観察です。価格から、異なる変換ルール（算術と論理）を適用することで、フィックス／プレディクター／シグネチャーという形でルールを適用した結果を得ることができます。そうです。変形しなければ、価格も記号になるのです。 次元削減は、中間予測因子・属性を介した価格の二次変換である。どのように変換されたかを知るためには、その結果としての変換規則を知る必要があり、それは算術式でも論理式でもよい。その結果、新たな（追加／代替の）フィッシュ／プレディクター／アトリビュートが登場した。 要約すると、ここでいうルールとは、フィッシュ/プレディクター/シグネチャーとの 間で価格を変換し、新しいフィッシュ/プレディクター/シグネチャーに 変換するプロセスを記述したものである。 1...192919301931193219331934193519361937193819391940194119421943...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
とにかく、パターンは存在するのだ、それを見る方法を知っていればいい、そしてアルゴリズムは人間よりもよくそれを見ることができるのだ）
事故とは思えませんが...。
これはExpertのもので、先週のニューロビットコイン予測、最初の画面はフィルターなし、2番目は同じだが「確信」フィルター40。
Euroはこの品質ではないが、それに近いものである。
いつ交換するのですか？
いつ交換するのですか？
まだまだです、壁にぶつかっています。
65% ?
65% ?
今、every candleの予報品質は52～53％くらいです。それはevery oneにある。65%に達する多かれ少なかれ良い答えを偽造する方法は少なくとも3つあり、それらはほとんどなく、テストにしかありません。リアル相場が65％ならバイナリーに勝てるが、今のところ「反撃」しかしていない、つまりリアル相場で大体56～58％くらいだ。
これが私のメソッドの世界的な限界かもしれないし、そうでないかもしれない ))働く...
そういうわけではありません...
予測品質ではなく、入力品質を向上させようとしたことはありませんか...？
例えば、ネットワークの信頼度が60％以上の部分をすべて選択し、その部分から別のデータグリッドを作り、もう一度ネットワークを学習させる...。
予測の質が上がらないなら、入力の質を上げる努力をすればいい...そこに80%の誤差は必要ない...。
例えば、良いインプットが1〜6のストップ/プロフィットを与えてくれるなら、75%の確率で間違っていても良い利益を得ることができる...。
予測の質ではなく、入力の質を高めようとしたのか...。
例えば、ネットワークが60%以上の信頼度を示したセクションをすべて選択し、これらのセクションから別のデータグリッドを作成して、もう一度ネットワークを学習する...。
予測の質が上がらないなら、入力の質を上げる努力をすればいい...そこに80%の誤差は必要ない...。
例えば、良いインプットが1〜6のストップ/プロフィットを与えてくれるなら、75%の確率で間違っていても良い利益が得られるでしょう。
私はすべてのキャンドルで「上か下か」というネットワークの質問をします。全部ではなく、特定のものを学習させるようになると、途端に質が落ちるんです。これは、ネットワークが実際の市場を学ぶことをやめ、私たちの市場に対するビジョンを学ぶからだと思います。そして、私たちのビジョンはすべて常に間違っているのです）
その52～53％は、ネット自身が引き出したパターンであり、その頭の中身は完全なボッタクリなので、評価します。
予測の質ではなく、入力の質を高めようとしたのか......。
例えば、ネットワークが60%以上の信頼度を与えるセクションをすべて選択 し、これらのセクションから別のデータグリッドを作成し、もう一度ネットワークを学習させる...。
予測の質が上がらないなら、入力の質を上げる努力をすればいい...80%の誤差は必要ない...と。
例えば、良いインプットが1〜6のストップ/プロフィットを与えてくれるなら、75%の確率で間違っていても良い利益を得ることができます。
この>>60はテストストレッチで得られたもので、地獄のような作業だ。つまり、テスト用をトレーニング用にして＋新しいテスト用にして＋データセットそのものがトレーニング用として不足することになります。そのような偉業を成し遂げるにはまだ早い
この>>60が試験区で得られるという地獄のような仕事です。つまり、テスト用を学習用＋新しいテスト用＋データセットだけでは十分な学習が行えないということです ...私はまだ、そのような偉業を成し遂げる準備ができていないのです。
6分Rの仕事というか、全然仕事じゃないし、なんでそんなにPythonが好きなのかさっぱりわからない。
1.クソアレクシー、お前の町の教師が全員 個別認識 を持っていたら、ある者は「B」に「ズ」、別の者は「69」（個別認識）だ。とか、もう一人は69とか、やっぱり読めないんだなぁと実感!!!!それとも違うのか？ 個々の認識は理解不能の言語であり、誤解の言語は戦争の言語である。 あなたの言うことを読む、私はあなたを理解できない、私は緊張する、私が理解できないのであなたの質問に対する答えは得られない、時間は無駄だ、無駄だ、この馬鹿げた認識の個別性から誰が利益を得るのだろうか？
落ち着いて、緊張しないようにしよう!
同義語がfichespredictor/attributesであることには同意します。
しかし、「ルール」という概念の理解に関しては、それほど明確ではありません。ルールとは、情報を変換し（意味づけを導き出す-あらゆる種類の数式）、体系化することができる行動のアルゴリズムである（同じデシジョンツリーである）。
その裸の形で私たちはOHLC価格を持っています - それは、資産の価値（相対的な推定値）の行動の観察です。価格から、異なる変換ルール（算術と論理）を適用することで、フィックス／プレディクター／シグネチャーという形でルールを適用した結果を得ることができます。そうです。変形しなければ、価格も記号になるのです。
次元削減は、中間予測因子・属性を介した価格の二次変換である。どのように変換されたかを知るためには、その結果としての変換規則を知る必要があり、それは算術式でも論理式でもよい。その結果、新たな（追加／代替の）フィッシュ／プレディクター／アトリビュートが登場した。
要約すると、ここでいうルールとは、フィッシュ/プレディクター/シグネチャーとの 間で価格を変換し、新しいフィッシュ/プレディクター/シグネチャーに 変換するプロセスを記述したものである。