記事についてのディスカッション

Evgeniy Ilin 2021.01.23 22:15 #31

Rorschach:

スレッド全体を読む必要はない。要点はその投稿にある。完全にランダムなブルートフォース。1つのバリアント "optimise" sid pgsch、もう1つのバリアントは、N個のバーを通して符号を変更する、Nはオプティマイザによって選択される。あなたはこれをやっていないので、私はopenclに転送しようとします。

cid pgcch "はもう理解できません。私にとっては "avada kedabra "のようなものです。だからメソッドのエッセンスを説明するんだ。完全に
どんなブルートフォースもランダムであり、だからこそブルートフォースなのだ。もし何かがオプティマイザーによって拾われるなら、それはブルートフォースではなく、ハードウェアを馬鹿にしていることになる。オプティマイザーは原理的にこのような目的のために設計されていない。だからこそ、誰もがサードパーティのソフトウェアを作ろうとするのだ。なぜグラフィックスをいじめる必要があるんだ？もし本当にアドバイスが必要なら、あなたが何をし、なぜ私がそれについて何を考え、教えてくれるのか、自己流の略語を使わず、普通に、詳しくプライベートメッセージに書いてください。

Evgeniy Ilin 2021.01.23 22:46 #32

あなたが持っているものを理解し始めたと思う。数のモジュールは変化しないが、これらの数の符号が常に反転するような、数の配列または行列が該当する条件または式の体系がある。つまり、"1", "-1 "を持つ配列または行列を生成する関数が必要である。行列や配列（ベクトル）は要素ごとに掛け合わされるので（行列の掛け算のルールではありません）、要素の符号が変更された新しい行列が得られます。この場合、乱数の生成はより効果的である。なぜなら、この方法の可変性は最大だからである。そして、これらの組み合わせを検索する頻度は最大であるべきで、MQLでこれを行うことは単に禁忌である。

Rorschach 2021.01.23 23:15 #33

Evgeniy Ilin:
あなたが持っているものを理解し始めたと思う。数のモジュールは変化しないが、これらの数の符号が常に反転するような、数の配列または行列が該当する条件または式の体系がある。つまり、"1", "-1 "を持つ配列または行列を生成する関数が必要である。行列や配列（ベクトル）は要素ごとに掛け合わされるので（行列の掛け算のルールではありません）、要素の符号が変更された新しい行列が得られます。この場合、乱数の生成はより効果的である。なぜなら、この方法の可変性は最大だからである。そして、これらの組み合わせを検索する頻度は最大であるべきなので、MQLでこれを行うことは単に禁忌である。

だいたいこんな感じだ。ある程度、これは基底への分解であり、基底は正弦波、乱数など何でもあり得る。

Evgeniy Ilin 2021.01.24 09:42 #34

Rorschach:

こんな感じだ。ある程度、これは基底への分解であり、基底は正弦波、乱数など何でもあり得る。

どのように計算するかも重要だ。私は計算式を持っているだけだ。プラスが出たら買い、マイナスが出たら売り、ただし、数字のモジュラスも考慮する。すべてのバーが計算されます！理想的には、出力数値の増幅が売買シグナルの増幅になるような計算式を探しています。代替バージョンでは、最終的に複雑な複合論理式になる一連の関数があり、その結果は「真」か「偽」になります。シグナル自体を調整する方法はない．内緒の話をしよう。要するに、これらの動作はすべて、アーカイブにおけるデータ圧縮に相当する。より少ない条件と、より単純であり、選択された間隔でより多くの注文を与え、その利益係数やその他のパラメータが多いほど、私たちのアルゴリズムは、市場式に近い。同時に、小さなサンプルではやらないほうがいい。というのも、ある区間で再トレーニングを行ったところ、その区間で大きな半波動が上昇している地層を捕らえただけであることが判明し、その後、すべてが安全に一転して急降下してしまうからです。樹木や任意の大きさの浮遊するネットワークでは、上に書いたようなトラブルが起こりうる。この引用文は、ツリーだけが理解できる別のタイプのデータに変換するか、ネットワーク・マップと追加の行列や数値に変換すればよい。それでは、前方に進んでみよう。

Документация по MQL5: Основы языка / Типы данных / Целые типы / Тип bool

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Rorschach 2021.01.24 10:27 #35

Evgeniy Ilin:

計算方法も重要だ。私の計算式がある。プラスが出たら買い、マイナスが出たら売りで、数字のモジュラスだけを考慮します。すべてのバーが計算されます！理想的には、出力数値の増幅が売買シグナルの増幅となるような計算式を探しています。代替バージョンでは、最終的に複雑な複合論理式になる一連の関数があり、その結果は「真」か「偽」になります。シグナル自体を調整する方法はない．内緒の話をしよう。要するに、これらの動作はすべて、アーカイブにおけるデータ圧縮に相当する。より少ない条件と、より単純であり、選択された間隔でより多くの注文を与え、その利益係数やその他のパラメータが多いほど、私たちのアルゴリズムは、市場式に近い。同時に、小さなサンプルではやらないほうがいい。というのも、ある区間で再トレーニングを行ったところ、その区間で大きな半波動が上昇している地層を捕らえただけであることが判明し、その後、すべてが安全に一転して急降下してしまうからです。樹木や任意の大きさの浮遊するネットワークでは、上に書いたようなトラブルが起こりうる。この引用文は、ツリーだけが理解できる別のタイプのデータに変換するか、ネットワーク・マップと追加の行列や数値に変換すればよい。それでは、前方に進んでみよう。

自由度が少ないほど、過剰最適化の可能性は低くなる。ニューラルネットワークのようにチェックする必要がある。サンプルを3つ取り、そのうちの1つをトレーニングし、1つ目のトレーニングの後に2つ目のトレーニングでメトリクスをカウントし、3つ目のトレーニングの後に最終的な結論を出す。

Evgeniy Ilin 2021.01.24 22:10 #36

Rorschach:

自由度が少ないほど、過剰最適化の可能性は低くなる。ニューラルネットワークのようにチェックする必要がある。3つのサンプルを取り、1つをトレーニングし、1つ目のサンプルのトレーニング後に2つ目のサンプルのメトリクスを計算し、3つ目のサンプルのトレーニング後に最終的な結論を出す。

ブルートフォース（総当り）のためにサンプルの50パーセントを取り、次に25パーセントでメトリクスをチェックする。3番目のサイトの最終チェックですが、それは最初から最後までサイト全体を取るのと同じです。正確には違いますが、基本的にはそういうことです。より多くのサンプルを得るには、これ以上の方法はない。そして、誰もこれ以上の方法を思いつくことはないだろう。