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 3378 1...337133723373337433753376337733783379338033813382338333843385...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2024.01.10 20:13 #33771 fxsaber #:非論理的！例えば、セットはFFに依存している。 FFは何でもない。FFは入力と出力を一致させるだけだ。ロバスト性と何の関係があるのかわからない。オプティマイザーではトランザクションを好きなように設定できないことを忘れていた。おそらくそのせいで、FFについて大騒ぎしたり、特別な外観や神聖な意味を与えたりしているのだろう :)。 mytarmailS 2024.01.10 20:19 #33772 Renat Akhtyamov #:スクロールダウンして残高を確認する。私もまったく同じです fxsaber 2024.01.11 00:27 #33773 Maxim Dmitrievsky #: FFはまったく何もない。 おそらく用語上の誤解だろう。しかし、虹色のレセプションは手に取るようにわかる。 Maxim Dmitrievsky 2024.01.11 01:10 #33774 fxsaber #: おそらく用語上の誤解だろう。しかし、虹の受け止め方は鋭かった。 あるいは質問の仕方が間違っていた多くの人々は、何らかの理由で、自分がサイキックや心理学者へのセッションに来たと信じている :)意見から非常に重要であることを敬虔に信じている別のカテゴリがあります Andrey Dik 2024.01.11 06:53 #33775 Maxim Dmitrievsky #: FFはまったく何もなく、何も依存していない。FFは入力と出力を一致させるだけだ。 。 フィットネス関数 - 直訳すると「健康関数」、またはフィットネス関数、適応性関数。すなわち、個々の行動やモデル全体を評価する方法である。評価関数とも呼ばれ、メトリクスの形でシステムの個々の要素に統合的または個別に適用される。 統計学では：頑健性（頑健 - 「強い」、「強い」、「堅固な」、「安定した」から） - 研究結果に対するさまざまな種類の外れ値の影響の独立性、干渉への耐性を特徴付ける統計手法の特性。ロバスト法 - 外れ値を特定し、その影響を軽減したり、サンプルから除外したりすることを目的とした方法。 MOやトレーディングに適用されるロバスト性とは、モデル（またはTS）が新しいデータ上で、「訓練サンプル」上の指標と同様の指標を実証する能力のことである。 モデルの頑健性を評価するために、様々なメトリクス、スコア、影響関数が使用されます。 言い換えれば、フィットネス関数は、求められるものを記述的に特徴付けるものです。ロバストモデルを得ることが目的であれば、ロバストネスを推定し、ロバストネスフィットネス関数を構成する必要があります。私たちは可能な限り最大のロバストネス（信頼性、安定性）を必要とするので、そのような記述的特性であるフィットネス関数が必要であり、その最大値が最大のロバストネスに対応します。 フィットネス関数がロバストネスとどのように関係しているのか、お分かりいただけたと思います。 フィットネス関数の例 学校の成績の平均。通常の平均成績として適用することも、いくつかの国のように加重することもできる。 鉄道を含む道路の設計における推定値としての最大許容遠心加速度。 次に、宿題として、適性関数が何であり、何に使われるかを理解するために、各自で適性関数の例を続けることができる。 Andrey Dik 2024.01.11 07:01 #33776 最適化とフィットネス関数という概念に対する否定的な態度は、バランスのような非常に単純なフィットネス関数の使用が広く行われているという事実によるものである。これは、評価として選択されたフィットネス関数「最終的なバランス」が、TSの頑健性を何ら特徴付けるものではないという例である。 フィットネス関数は評価方法の一つであり、おじさんたちがデフォルトで与えたものだけでなく、どんな方法を使うことも誰も何も禁じていない。 Valeriy Yastremskiy 2024.01.11 07:04 #33777 fxsaber #:サイズ(OOS_Left) = サイズ(OOS_Right) = サイズ(Sample)である。一般的に、通過できない結果。 ストレステストが必要だろう))))TCのブラックスワンのモデル化) СанСаныч Фоменко 2024.01.11 07:19 #33778 Andrey Dik #:フィットネス関数とは、直訳すると「健康関数」、あるいはフィットネス関数、適応性関数である。個々のアクションやモデル全体を評価する方法である。評価関数とも呼ばれ、メトリクスの形でシステムの個々の要素に統合的または個別に適用される。統計学では：頑健性（頑健 - 「強い」、「強い」、「堅固な」、「安定した」から） - 調査結果に対するさまざまな種類の外れ値の影響の独立性、干渉への耐性を特徴付ける統計手法の特性。ロバスト法 - 外れ値を識別し、その影響力を減少させ、または標本から除外することを目的とした方法。 MOやトレーディングの場合、ロバスト性とは、モデル（またはTS）が新しいデータ上で、「訓練サンプル」上の指標と同様の指標を実証する能力のことである。モデルの頑健性を評価するために、様々なメトリクス、スコア、影響関数が使用されます。言い換えれば、フィットネス関数は、求められるものを記述的に特徴付けるものである。ロバストモデルを得ることが目的であれば、ロバストネスを推定し、ロバストネスフィットネス関数を構成する必要がある。我々は、可能な限り最大のロバスト性（信頼性、安定性）を必要とするので、そのような記述的特性、フィットネス関数が必要であり、その最大値が最大のロバスト性に対応する。フィットネス関数がロバストネスとどのような関係にあるのか、おわかりいただけたと思います。フィットネス関数の例学校の成績の平均。これは通常の平均成績として適用することも、いくつかの国のように加重平均することもできる。鉄道を含む道路の設計における推定値としての最大許容遠心加速度。次に、宿題として、適性関数が何であり、何に使われるかを理解するために、各自で適性関数の例を続けることができる。 理論家！あなたは間違った本を読み、スレッドにトピックから外れたものを散らかしている！ 具体的なフィットネス関数の例を挙げよう： ada(x, y,test.x,test.y=NULL, loss=c("exponential","logistic"), type=c("discrete","real","gentle"),iter=50, nu=0.1, bag.frac=0.5, model.coef=TRUE,bag.shift=FALSE,max.iter=20,delta=10^(-10), verbose=FALSE,...,na.action=na.rpart) NSの例です。 nnet(x, y, weights, size, Wts, mask, linout = FALSE, entropy = FALSE, softmax = FALSE, censored = FALSE, skip = FALSE, rang = 0.7, decay = 0, maxit = 100, Hess = FALSE, trace = TRUE, MaxNWts = 1000, abstol = 1.0 e-4, reltol = 1.0 e-8, ...) そしてRのパッケージの使い方を学べば、「フィットネス関数がロバストネスと どう関係しているか」などというナンセンスなことは書けなくなる。 Rを使い始めれば、すべてがうまくいくようになり、20％以下の誤差で分類された例や、トレーニングファイル外での「ロバスト性」で、地元の人々を驚かせることができるでしょう。 Valeriy Yastremskiy 2024.01.11 07:22 #33779 緩い用語は悪である)))) Maxim Dmitrievsky 2024.01.11 07:37 #33780 1...337133723373337433753376337733783379338033813382338333843385...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
非論理的！例えば、セットはFFに依存している。
スクロールダウンして残高を確認する。
FFはまったく何もない。
おそらく用語上の誤解だろう。しかし、虹の受け止め方は鋭かった。
FFはまったく何もなく、何も依存していない。FFは入力と出力を一致させるだけだ。 。
フィットネス関数 - 直訳すると「健康関数」、またはフィットネス関数、適応性関数。すなわち、個々の行動やモデル全体を評価する方法である。評価関数とも呼ばれ、メトリクスの形でシステムの個々の要素に統合的または個別に適用される。
統計学では：頑健性（頑健 - 「強い」、「強い」、「堅固な」、「安定した」から） - 研究結果に対するさまざまな種類の外れ値の影響の独立性、干渉への耐性を特徴付ける統計手法の特性。ロバスト法 - 外れ値を特定し、その影響を軽減したり、サンプルから除外したりすることを目的とした方法。
MOやトレーディングに適用されるロバスト性とは、モデル（またはTS）が新しいデータ上で、「訓練サンプル」上の指標と同様の指標を実証する能力のことである。
モデルの頑健性を評価するために、様々なメトリクス、スコア、影響関数が使用されます。
言い換えれば、フィットネス関数は、求められるものを記述的に特徴付けるものです。ロバストモデルを得ることが目的であれば、ロバストネスを推定し、ロバストネスフィットネス関数を構成する必要があります。私たちは可能な限り最大のロバストネス（信頼性、安定性）を必要とするので、そのような記述的特性であるフィットネス関数が必要であり、その最大値が最大のロバストネスに対応します。
フィットネス関数がロバストネスとどのように関係しているのか、お分かりいただけたと思います。
フィットネス関数の例
学校の成績の平均。通常の平均成績として適用することも、いくつかの国のように加重することもできる。
鉄道を含む道路の設計における推定値としての最大許容遠心加速度。
次に、宿題として、適性関数が何であり、何に使われるかを理解するために、各自で適性関数の例を続けることができる。
最適化とフィットネス関数という概念に対する否定的な態度は、バランスのような非常に単純なフィットネス関数の使用が広く行われているという事実によるものである。これは、評価として選択されたフィットネス関数「最終的なバランス」が、TSの頑健性を何ら特徴付けるものではないという例である。
フィットネス関数は評価方法の一つであり、おじさんたちがデフォルトで与えたものだけでなく、どんな方法を使うことも誰も何も禁じていない。
サイズ(OOS_Left) = サイズ(OOS_Right) = サイズ(Sample)である。一般的に、通過できない結果。
ストレステストが必要だろう))))TCのブラックスワンのモデル化)
フィットネス関数とは、直訳すると「健康関数」、あるいはフィットネス関数、適応性関数である。個々のアクションやモデル全体を評価する方法である。評価関数とも呼ばれ、メトリクスの形でシステムの個々の要素に統合的または個別に適用される。
統計学では：頑健性（頑健 - 「強い」、「強い」、「堅固な」、「安定した」から） - 調査結果に対するさまざまな種類の外れ値の影響の独立性、干渉への耐性を特徴付ける統計手法の特性。ロバスト法 - 外れ値を識別し、その影響力を減少させ、または標本から除外することを目的とした方法。
MOやトレーディングの場合、ロバスト性とは、モデル（またはTS）が新しいデータ上で、「訓練サンプル」上の指標と同様の指標を実証する能力のことである。
モデルの頑健性を評価するために、様々なメトリクス、スコア、影響関数が使用されます。
言い換えれば、フィットネス関数は、求められるものを記述的に特徴付けるものである。ロバストモデルを得ることが目的であれば、ロバストネスを推定し、ロバストネスフィットネス関数を構成する必要がある。我々は、可能な限り最大のロバスト性（信頼性、安定性）を必要とするので、そのような記述的特性、フィットネス関数が必要であり、その最大値が最大のロバスト性に対応する。
フィットネス関数がロバストネスとどのような関係にあるのか、おわかりいただけたと思います。
フィットネス関数の例
学校の成績の平均。これは通常の平均成績として適用することも、いくつかの国のように加重平均することもできる。
鉄道を含む道路の設計における推定値としての最大許容遠心加速度。
次に、宿題として、適性関数が何であり、何に使われるかを理解するために、各自で適性関数の例を続けることができる。
理論家！あなたは間違った本を読み、スレッドにトピックから外れたものを散らかしている！
具体的なフィットネス関数の例を挙げよう：
NSの例です。
そしてRのパッケージの使い方を学べば、「フィットネス関数がロバストネスと どう関係しているか」などというナンセンスなことは書けなくなる。
Rを使い始めれば、すべてがうまくいくようになり、20％以下の誤差で分類された例や、トレーニングファイル外での「ロバスト性」で、地元の人々を驚かせることができるでしょう。