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 1629

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マキシム・ドミトリエフスキー

SA？

行の変換について書いてあるんです。それは基本的なことで、あなたは何に悩んでいるのですか？

SA == StackOwerflow

AMOの学習という文脈でフラクタル性については何も書かれていないんです。

恐ろしくシンプルですが、うまくいくはずです。AMOにどの行を入れても、分でも週でも、全部合わせても、両方のパターンを見つけてくれますし、一番大事なのは、適切な答えを出してくれることです.........。

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mytarmailS:

SA == StackOwerflow

AMOを学ぶという文脈でフラクタルについては何もない

AMOに入れる行は、分、週など関係なく、両方のパターンを見つけ、最も重要なことは、正しい答えを出すことです。

フラクタルは忘れてください、ただのフィクションです。

いや、何も調味料を入れてないんだけどね。
 
マキシム・ドミトリエフスキー

フラクタルは忘れろ、それはフィクションだ。

フィクションですが、AMOの1つのテンプレートに合うようにデータをスケーリングすることは正しく、必要です。そうしないと、データの繰り返しが見つからず、統計や確率が得られません。

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mytarmailS:

次元数を調べるのはkhirstによる偽物ですが、AMOのためにデータを単一のテンプレートにスケーリングするのは正しく、そうでなければデータの繰り返しが見つからないだけで、したがって統計も確率もありません......。

スケーリングしてみたが、でたらめだ ）、カーストはもちろんでたらめ、エントロピーによって

 
マキシム・ドミトリエフスキー

目から鱗が落ちました。

如何して

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mytarmailS:

如何して

アフィン・プリコンバージョン

 
mytarmailS:

michaさん！最後のページの私の質問に答えてくれるのか、くれないのか？

必ずやお答えします。もう少し後です。冷蔵庫の交換に行った。数時間だけ...
 
マキシム・ドミトリエフスキー

アフィン変換

もちろん、固定サイズのスライドウィンドウで、このようなことをされたのでしょうか？)

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mytarmailS:

もちろん、固定サイズのスライドウィンドウで、このようなことをされたのでしょうか？)

窓を大きくすればするほど、相関がよくなる

と、異なるTFについて行いました。デタラメばかり
 
マキシム・ドミトリエフスキー

窓が大きければ大きいほど、相関が高ければ高いほど良いというように、拡大するものである。

トレーニングデータでの予測も、認識テストデータでの予測も、同様に拡大・縮小したのですか？ それとも、固定マーカーをつけたのですか？

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