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 1437 1...143014311432143314341435143614371438143914401441144214431444...3399 新しいコメント 削除済み 2019.04.14 14:59 #14361 は、理解するのに時間がかかりましたが、そのような感じです。Alglib forestは、サンプルサイズが大きくなると、ノンストップの乱痴気騒ぎになるため、過学習になりがちです。ですから、適度なサンプルサイズであれば、一般化できるかもしれませんが、サンプルサイズが大きくなると、分割の数が桁外れになり、そこで枝刈りをしないと、ただの丸暗記になってしまうんですね。だから、サンプルを増やすために剪定が必要なのです。 新バージョンでの動作はまだHPで見ていません。この欠陥が修正された可能性があります Aleksey Vyazmikin 2019.04.14 15:25 #14362 マキシム・ドミトリエフスキーは、理解するのに時間がかかりましたが、そのような感じです。Alglib forestは、サンプルサイズが大きくなると、ノンストップの乱痴気騒ぎになるため、過学習になりがちです。ですから、適度なサンプルサイズであれば、一般化できるかもしれませんが、サンプルサイズが大きくなると、分割の数が桁外れになり、そこで枝刈りをしないと、ただの丸暗記になってしまうんですね。だから、サンプルを増やすために剪定が必要なのです。 新バージョンでの動作はまだHPで見ていません。おそらくこの欠陥は修正されたのでしょう。枝刈りは、サンプルの0.5-1%以下のカバレッジをカットしないように、完全性をコントロールする必要があります。 Кеша Рутов 2019.04.14 15:25 #14363 ゴビッチなぜ前世紀のソフトをいじめるのか、サイバーフォーラムでは5倍速いバリエーションが提案 されました。NeyroProの作者は、数十年間自分のポジションをあきらめたと告白した、今、彼らはより最適なコードを書いている。Cのマルチプレイは、悪くない、悪くない、それは育成する私たちのマキシムのだ、彼はMLPを略奪する場所を探していた、とここで純粋なC 50ラインは、それはまだ彼のレベルではありませんが、です。 Кеша Рутов 2019.04.14 15:28 #14364 マキシム・ドミトリエフスキーこれからは帰国しない、一番いい方法をメールしておいたから、ゆっくり読んでね )よし、リターンも指標もいらない、IOはネットプライスで相関性を見出すことができる。実生活でも、会社でも、上司と部下の関係でもそうですが、厳しくも公平に対応します。 Aleksei Kuznetsov 2019.04.14 15:29 #14365 マキシム・ドミトリエフスキーは、理解するのに時間がかかりましたが、そのような感じです。Alglib forestは、サンプルサイズが大きくなると、ノンストップの乱痴気騒ぎになるため、過学習になりがちです。ですから、適度なサンプルサイズであれば、一般化できるかもしれませんが、サンプルサイズが大きくなると、分割の数が桁外れになり、そこで枝刈りをしないと、ただの丸暗記になってしまうんですね。だから、サンプルを増やすために剪定が必要なのです。 新バージョンでの動作はまだHPで見ていません。おそらく、この欠点は修正されるでしょう。 いいえ、高速化のために機能を書き換えたものがあるだけだと思います。奥行きは、やはり最後の分岐まで。 深さを自分で制限する - カウンター（深さまたはシート内の例数）を設定し、それを超えたら分割を終了する。私の実験では、OOSの改善にはつながらず、相変わらず50+-5%のままでした。 Кеша Рутов 2019.04.14 15:30 #14366 マキシム・ドミトリエフスキー： 少なくともその過程では、定常性とソース行との相互情報の存在の両方が見られました。外れ値もあり、それも何とか修正できますが、判断はあなた次第です計算式は簡単で、mqlで書き直しました。また、相互情報を使うことについては、以前から熟考していました。理にかなっていると思いますし、もしかしたら、グレイルも 使えるかもしれません。 削除済み 2019.04.14 15:30 #14367 ケシャ・ルートフよし、帰国子女も指標も必要ない、IOはネット価格に依存性を見出すことができる。実生活でも、会社でも、上司と部下の関係と同じように、厳しくも公平に対応するつもりです。いや、ケシャさん、リアルでもこの掲示板でも、あなたには何かを共有するほどの権限はないんですよ。それに取り組む。 削除済み 2019.04.14 15:33 #14368 エリブラリウス いや、単に高速化のために機能を書き換えただけだろう。深さは、勝利・最後の分岐にまだある。 深さを自分で制限する - カウンター（シートの深さまたは例の数）を置き、それを超えたら分割を終了する。私の実験では、OOSの改善にはつながらず、相変わらず50+-5%のままでした。その仕組みは全く分かりませんが、桁違いに少ない森を生み出す、つまり深さは同じでも選択肢の数が少ないので、実際には再トレーニングの回数が少なくて済むと書いてあります。 Кеша Рутов 2019.04.14 15:33 #14369 エリブラリウス いや、スピードアップのために関数を書き換えただけだろう。そこの深さは、やはり勝敗・ラストスパート次第ですね。 深さを自分で制限する - カウンター（シートの深さまたは例の数）を置き、それを超えたら分割を終了する。私の実験では、OOSの改善にはつながらず、相変わらず50+-5%のままでした。だから、みんながFXの脱力系アリョーシャやワッチョイウィザードで脱力したようにリターンを使っているはずで、リターンは独立していて、そこにはもう何の情報もなく、レベルもトレンドラインも ない、純粋なSBなんです。 削除済み 2019.04.14 15:34 #14370 ケシャ・ルートフ私も、以前から相互情報の活用について考えていました。理にかなっていると思いますし、もしかしたら、聖杯にもなるかもしれません。少なくとも、非常に正しい考え方だと思います......私がSIから書き換えることに成功したリブは、まさにそのようなものです 1...143014311432143314341435143614371438143914401441144214431444...3399 新しいコメント 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
は、理解するのに時間がかかりましたが、そのような感じです。Alglib forestは、サンプルサイズが大きくなると、ノンストップの乱痴気騒ぎになるため、過学習になりがちです。ですから、適度なサンプルサイズであれば、一般化できるかもしれませんが、サンプルサイズが大きくなると、分割の数が桁外れになり、そこで枝刈りをしないと、ただの丸暗記になってしまうんですね。だから、サンプルを増やすために剪定が必要なのです。
新バージョンでの動作はまだHPで見ていません。この欠陥が修正された可能性があります
は、理解するのに時間がかかりましたが、そのような感じです。Alglib forestは、サンプルサイズが大きくなると、ノンストップの乱痴気騒ぎになるため、過学習になりがちです。ですから、適度なサンプルサイズであれば、一般化できるかもしれませんが、サンプルサイズが大きくなると、分割の数が桁外れになり、そこで枝刈りをしないと、ただの丸暗記になってしまうんですね。だから、サンプルを増やすために剪定が必要なのです。
新バージョンでの動作はまだHPで見ていません。おそらくこの欠陥は修正されたのでしょう。
枝刈りは、サンプルの0.5-1%以下のカバレッジをカットしないように、完全性をコントロールする必要があります。
なぜ前世紀のソフトをいじめるのか、サイバーフォーラムでは5倍速いバリエーションが提案 されました。NeyroProの作者は、数十年間自分のポジションをあきらめたと告白した、今、彼らはより最適なコードを書いている。
Cのマルチプレイは、悪くない、悪くない、それは育成する私たちのマキシムのだ、彼はMLPを略奪する場所を探していた、とここで純粋なC 50ラインは、それはまだ彼のレベルではありませんが、です。
これからは帰国しない、一番いい方法をメールしておいたから、ゆっくり読んでね )
よし、リターンも指標もいらない、IOはネットプライスで相関性を見出すことができる。実生活でも、会社でも、上司と部下の関係でもそうですが、厳しくも公平に対応します。
は、理解するのに時間がかかりましたが、そのような感じです。Alglib forestは、サンプルサイズが大きくなると、ノンストップの乱痴気騒ぎになるため、過学習になりがちです。ですから、適度なサンプルサイズであれば、一般化できるかもしれませんが、サンプルサイズが大きくなると、分割の数が桁外れになり、そこで枝刈りをしないと、ただの丸暗記になってしまうんですね。だから、サンプルを増やすために剪定が必要なのです。
新バージョンでの動作はまだHPで見ていません。おそらく、この欠点は修正されるでしょう。
深さを自分で制限する - カウンター（深さまたはシート内の例数）を設定し、それを超えたら分割を終了する。私の実験では、OOSの改善にはつながらず、相変わらず50+-5%のままでした。
少なくともその過程では、定常性とソース行との相互情報の存在の両方が見られました。外れ値もあり、それも何とか修正できますが、判断はあなた次第です
計算式は簡単で、mqlで書き直しました。
また、相互情報を使うことについては、以前から熟考していました。理にかなっていると思いますし、もしかしたら、グレイルも 使えるかもしれません。
よし、帰国子女も指標も必要ない、IOはネット価格に依存性を見出すことができる。実生活でも、会社でも、上司と部下の関係と同じように、厳しくも公平に対応するつもりです。
いや、ケシャさん、リアルでもこの掲示板でも、あなたには何かを共有するほどの権限はないんですよ。それに取り組む。
いや、単に高速化のために機能を書き換えただけだろう。深さは、勝利・最後の分岐にまだある。
深さを自分で制限する - カウンター（シートの深さまたは例の数）を置き、それを超えたら分割を終了する。私の実験では、OOSの改善にはつながらず、相変わらず50+-5%のままでした。
その仕組みは全く分かりませんが、桁違いに少ない森を生み出す、つまり深さは同じでも選択肢の数が少ないので、実際には再トレーニングの回数が少なくて済むと書いてあります。
いや、スピードアップのために関数を書き換えただけだろう。そこの深さは、やはり勝敗・ラストスパート次第ですね。
深さを自分で制限する - カウンター（シートの深さまたは例の数）を置き、それを超えたら分割を終了する。私の実験では、OOSの改善にはつながらず、相変わらず50+-5%のままでした。
だから、みんながFXの脱力系アリョーシャやワッチョイウィザードで脱力したようにリターンを使っているはずで、リターンは独立していて、そこにはもう何の情報もなく、レベルもトレンドラインも ない、純粋なSBなんです。
私も、以前から相互情報の活用について考えていました。理にかなっていると思いますし、もしかしたら、聖杯にもなるかもしれません。
少なくとも、非常に正しい考え方だと思います......私がSIから書き換えることに成功したリブは、まさにそのようなものです