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 1335

[Ivan Negreshniy]

アレクセイ・ヴャジミキン
マキシム、トレーニング用と検証用でサンプルを入れ替え、テスト用を残した。科学的ドグマに基づく結果はどうなるのだろうか？まだ自分でもわからない、加工が終わっていない。

データとモデルが適切であれば、理論上は結果が悪化するはずです。

[Yuriy Asaulenko]

あなたのMoDについて、私は理解できないことがあります。MoDにデータ予測などを渡して、「さあ、私のために利益を探してきてください」と言うだけという印象です。

それはまるで、「お前に馬をやる、イワン、剣と盾をやる、さあ、火の鳥を持ってこい、噂では、海の向こうの、どこか向こうの国だ」と。見つからなかったら、斧をあげるよ。少なくともイワンには、何でも知っている小柄な馬がいましたが、国防省は何かを見つけることしかできず、「さて、それは何でしょう？ 火の鳥ではありませんか？- いいえ、もう一度見てみましょう。

ただ、イワンがブハラにいるのか、インドにいるのか、こんな国王と一緒にいるのか、といった前情報くらいは与えてもいいのでは。訪問先は2カ所だけです。また、防衛省も悪くなく、経由する選択肢も少なく、タスクもより具体的に策定されています。

[Aleksey Vyazmikin]

ユーリイ・アサウレンコ

箱があり、その中に非常に起伏のある風景が作られています。そこにたくさんのボールを投げて（それがシッド）、ほとんどのボールが一番深いくぼみに当たるようにするのが私たちの仕事です。これが学習となり、MEでの学習が構成される原理となる。

1.箱を少し揺らすと、ほとんどのボールが元々当たっていた窪みから離れられなくなる--学習が起きないのです。

2.箱を勢いよく振ると、一部のボールは当たる確率が高く、深いくぼみだけに留まりますが、浅いくぼみはボールが飛び出してしまうので、埋まらないままです。完全な学習は実現しない。

3.箱を中程度の力で振ると、一番深いくぼみと真ん中のくぼみだけが埋まり、それ以外の球は何も見つからず、箱の中をランダムに跳ね続けることになります。学習は1、2に比べれば良いが、エースでもない。

学習方法には必ず設定があり、いつどのように振れば最も効果的な学習ができるかを正確に把握することができます。

もし、さまざまな "sid "の合計が合わない場合は、学習アルゴリズムに何か問題がある、つまり振り方が間違っているか、私たちの箱には引っかかるような深いくぼみがないかのどちらかだと思われます。

美しい表現ですが、ブースティングでもNSと同じなのか（学習開始時にニューロンの重みをランダムに調整する）、実装について正確な情報が見つかりませんでした。また、いずれにせよ、他の設定を変更する際に機種比較ができることも含め、異なるポイントへの強制投球はより良いものになると思います。ただ、射程距離だけはよくわからない...。

[Yuriy Asaulenko]

マキシム・ドミトリエフスキー

例えば、グラフがあるから、何と言えばいいのか。 ここで、利益を探すのですが、嫌いだから、悪い連想をするから、探さないでください。

その通りです))まさに、そう言うべきでしょう。そして、多ければ多いほどいい。私たちは、おそらく理由があって何年も市場に居座っているのでしょう、右に行けば馬がいなくなるなど、すでに何かを知っているのです。

また、一般的に、前の世代の知識や経験を使わずに、ゼロからすべてを始めるとしたら、誰がどこから来るのでしょうか。私たちは、MIにその通りのことをさせるのです。

[Yuriy Asaulenko]

マキシム・ドミトリエフスキー

とか「そんなに頭がいいなら、自分で持っていって、俺抜きで売れよ」と言われそうです。

そこで追加しました。

[Aleksey Vyazmikin]

ユーリイ・アサウレンコ

それでも、ブハラで、とか、インドで、こんな国王と、とか、前情報くらいはイワンも出してもいいんじゃないでしょうか。訪問先は2カ所だけです。また、防衛省も選択肢が少なく、課題がより具体的に策定されているので、悪くないと思います。

貿易収支の 結果に対してモデルの後処理を行うような実装を考えています。目標は、可能であれば市場に関する誤った考えを排除することです。しかし、これらのアイデアはすべてコード化されるべきで、残念ながら時間がかかりすぎます。

[Yuriy Asaulenko]

マキシム・ドミトリエフスキー

しかし、Alfastarは、たった1ヶ月のトレーニングで、スタークラフト、チェス、囲碁でプロゲーマーに勝っています。

トレーニングの方法論はわかりません))初期条件や問題設定は常にそこにある。

[Ivan Negreshniy]

ユーリイ・アサウレンコ

あなたのMoDについて、私は理解できないことがあります。国防総省にデータ予測などを渡して、「さあ、私のために利益を探してください」と言うような印象です。

それはまるで、「お前に馬をやる、イワン、剣と盾をやる、さあ、火の鳥を持ってこい、噂では、海の向こうの、どこか向こうの国だ」と。見つからなかったら、斧をあげるよ。少なくともイワンには、何でも知っているリトルハンプバックホースがいたが、国防総省は何かを見つけただけで、「それは何だ？ ファイヤーバードじゃないか」と聞く。- いいえ、もう一度見てみましょう。

ただ、イワンがブハラにいるのか、インドにいるのか、こんな国王と一緒にいるのか、といった前情報くらいは与えてもいいのではないでしょうか。訪問先は2カ所だけです。また、防衛省も悪くなく、検索する選択肢が少なく、タスクがより具体的に定式化されています。

名前によって私はあなたの物語の主人公に関連付けられている可能性がありますが、私はちょうどテンプレートと私のスレッドで、例えば、トレーダーの経験から利益の最大追加情報を見つけるMOで考慮することを示唆しているように、本質的にはありません -https://www.mql5.com/ru/forum/270216。

[Ivan Negreshniy]

マキシム・ドミトリエフスキー

私も同じようにボットを教えていますが、今のところ成功率はまちまちです（経験はあまりありません）。

例：ボットは試行錯誤の結果、約4分間、自分でトレードすることを学びました。右側がトレーニング、左側が新しいデータ

先験的知識は与えられていない

次に来るのは人工知能を搭載したボットのユニークな開発で、市場だけでなく全世界を制覇していくだろう

右で学ぶというのは、なかなか論理的ではありません。もし、将来の価格に影響を与える何らかの情報（引数）を相場から探しているのであれば（関数）、学習は常に左にあるべきで、そうでなければ関数から引数を探すような逆問題が解決されます:)

[Aleksey Vyazmikin]

イワン・ネグレシュニー

データとモデルが適切であれば、理論上は結果が悪化するはずです。

なぜ？出目だけでなく、根拠も面白い。