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 2489

 
mytarmailS#:

それで20年の経験を持つニューラルネットワークの専門家になるのか)


私は、AIシステムの学習と編成に大きな経験を持っており、NS理論にも深い知識を持っています。でも、私が教師だったことを忘れているようで、何でも小さいことのように説明するので、支店には若い人もいるので、実際は簡単な言葉で話しているんですけどね。しかし、だからといって、私が第一人者や専門家になるわけではありません。私は、自分が見てきた経験や観察を共有するだけです。

あなたが行うすべての仕事の頂点は何であろうかと自問してみてください。個人的には、モデルを手に入れるためのアルゴリズムが明確で、右も左もなく、退路を断つことができます。それは、メソッド間の永遠のジャンプ、与えられたまたは他のデータの永遠の列挙です。私は方法を見つけてずっと使っているので、もう全部はないです。 まだ探している人は、結果のバリエーションを投稿して、永遠に探し続けています...。すでに自分で全部見つけているのですが、解析のための代替データを追加しているので、...飽きないようにしています

 
Mihail Marchukajtes#:

VERYの指導経験があるからといって

Mihail Marchukajtes #:

とともに、NS理論に関する深い知識を提供します。

5年間、2つの既成のプログラムのボタンを押したからといって、20年の経験を持つネットワークの専門家になれるわけではありません

Mihail Marchukajtes#:

AIシステムのトレーニングや組織化において

あなたが読んだことのあるAI書籍の著者を一人あげてください。

Mihail Marchukajtes#:

私は教師でしたが、教えていることは赤ちゃんと同じです。

掲示板に書き込みをすることが教育?




ミハイル・マルキュカイツ#:

個人的には、モデルを手に入れるためのアルゴリズムが明確で、右にも左にも逸脱する必要がない。

アルゴリズムのテストをして、それだけで1000字よりましです。

 
mytarmailS#:

5年間、2つの既成のプログラムのボタンを押すだけで、20年の経験を持つネットワークの専門家になれるわけではありません

アルゴリズムが異なる結果につながるランダムな分割学習を使用するため、メトリック値が同一であっても、その後、見つかった係数はまだ異なるだろうし、したがって、異なって動作します。そして、モデルの売買の問題は、受け取ったものの選択に帰結するので、このコンペティションの勝者は、モデルの実用化のための選択を扱った者であり、新しい方法を探し、古い方法を組み合わせて、自分の糞を掘った者ではないだろう!?


あなたが読んだことのあるAI書籍の著者を一人挙げてください。

読んでないけど。

掲示板に書き込みをすることが教育?

どちらかというと悟りの境地というか、それ以上というか...。



アルゴリズムのテストをして、それだけで1000文字より良くなる......。


毎週テストをして、それをまとめるのは時間がかかりすぎるし、投稿したリアルアカウントの作品 と、俺の頭をいじめるな!!!!

p.s. ここからが本題です。

 

もう一度確認し、エラーを見つけ、もう一度いくつかのモデルを作ってみたところ、すべてうまくいったようです。左から順に、ソースデータ、キャットバスト予測、2層のニューラルネットワーク予測。モデル予測の白い部分は、最大確率<0.3の領域を示す


ご回答、アドバイスをいただいた皆様、本当にありがとうございました。

 
iwelimorn#:

もう一度確認し、エラーを見つけ、もう一度いくつかのモデルを作ってみたところ、すべてうまくいったようです。左から順に、ソースデータ、キャットバスト予測、2層のニューラルネットワーク予測。モデル予測における白い部分は、最大確率<0.6の領域を示す


ご回答、アドバイスをいただいた皆様、本当にありがとうございました。

全部うまくいったのを見てください!!!!
 

トレーディング、自動売買システム、トレーディング戦略のテストに関するフォーラム

記事「PhytonとRを学ばずにYandexによる機械学習(CatBoost)」についての考察"

アレクセイ・ヴャズミキン, 2021.11.06 03:27

記事中のCatBoostの設定・運用方法の一部が理解できなかった方のために、EURUSDの例でビデオクリップを作成することにしました。



 
Aleksey Vyazmikin#:

魚は見つかっているが、あまり見つかっていない。
 
Aleksey Vyazmikin#:

何もわからなかったが、音楽はまだ頭の中でうごめいている)
 
elibrarius#:
魚は見つかりましたが、それほどでもありません。

しかし、純粋に箱から出して、何も手を加えず、すべて方法論に従ったものです。この記事は純粋にテクニカルな手法であり、予測因子も標準的なオシレーターがほとんどなので、全く期待していませんでした。

 
mytarmailS#:
何も理解できなかったけど、音楽は頭の中でハミングしている)

記事を読みましたか?確かにテストを追加することはできますが、音楽を失うことになります :)

正確に理解していないものを書く - 私は説明します、ちょうどそこに重点を置いているのか分からない。

理由: