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 1924 1...191719181919192019211922192319241925192619271928192919301931...3399 新しいコメント Vladimir Perervenko 2020.07.27 20:08 #19231 mytarmailS: 前のページでdbscanについて 書きましたよね))。しかし、これも面倒なことに、まず、クラスタと同じように遊びまわる必要があり、次に、新しいデータを認識するのが乱暴に遅い。 私はどこかに読んだり、パッケージが行うことを計画しているか、p-スタジオのチップに表示されるようになった - クラスターは、マウスで直接、手動で選択可能になることを、それについて聞いていないのですか？ 作り込む必要はないのです。Rで最も高速なhdbscanの実装です。しかも、弄る必要はなく、パラメータを把握して使うだけです。どこかで読んだのですが、ある男性が、「MOには向かない」と言ったそうです。 グッドラック Vladimir Perervenko 2020.07.27 20:11 #19232 同じデータだが、対象が3クラス mytarmailS 2020.07.27 20:12 #19233 Vladimir Perervenko: 順番にを最初のコードに追加しました。Error in evalq({ : object 'env' not foundどうすればいい？)Vladimir Perervenko: 作る必要はない。Rで最も高速なhdbscanの実装です。 大規模なデータネットワークで学習させた後、例えば5k個の新しいデータだけを認識するようにしてみて、 。 VladimirPerervenko: しかも、弄る必要はなく、パラメータを把握して使うだけでいい。どこかで読んだのですが、ある男性が、「MOには向かない」と言ったそうです。パラメータをいじることを私は遊びと呼んでいます。確かに一度ではこれらのクラスタを正しくヒットさせることはできませんが、それはそれとして...。こんなのが出てきました。 なるほど、それは面白いですね。ご指摘ありがとうございます。そして、これらのコンバージョンは umap_transform(X = X1$test1$x, model = origin.sumap, n_threads = 4 L, verbose = TRUE) -> test1.sumap これは標準的な述語の代わりなのでしょうか？ ここに新しいデータを提出しなければならないのですよね？ Elvin Nasirov 2020.07.27 20:38 #19234 みなさん、こんにちは。 多分、誰かが助言することができます - 私は、RFからのブローカーのどれもが、パイソンを使用してMT5上で取引を開くことができないという問題に直面しています（アルファ-フォレックス、BKS、FINAM、just2trade）。すべてのブローカーで、「comment=Unsupported filling mode」というエラーが発生します。同時に、私の取引はmt5 developerのMetaQuotes demoで開いています。 どのように対処したらよいかアドバイスをお願いします。pythonで取引できる信頼できるブローカーを見つけた方はいらっしゃいますか？ Vladimir Karputov 2020.07.27 20:49 #19235 Elvin Nasirov： みなさん、こんにちは。多分、誰かが助言することができます - 私は、RFからのブローカーのどれもが、パイソンを使用してMT5上で取引を開くことができないという問題に直面しています（アルファ-フォレックス、BKS、FINAM、just2trade）。すべてのブローカーで、「comment=Unsupported filling mode」というエラーが発生します。同時に、私の取引はmt5 developerの MetaQuotes demoで開いています。対処方法をご教示ください。 order_send の例で、'ORDER_FILLING' の代わりに "type_filling": mt5.ORDER_FILLING_RETURN, 代わりに 'ORDER_FILLING_FOK' または 'ORDER_FILLING_IOC' を使用します。 Elvin Nasirov 2020.07.27 20:59 #19236 ウラジミール・カルプトフ： order_send の例を試してみてください。ORDER_FILLING_FOK' または 'ORDER_FILLING_IOC' を使用してください。 ウラジミール が役立ちました、ありがとうございます!!! Vladimir Perervenko 2020.07.27 20:59 #19237 mytarmailS: そして、これらの変容。 これは標準的な予測の代わりなのでしょうか？ ここに新しいデータを投入しなければならないのですよね？ そう、接頭辞の一種なんです。そして、それがこのパッケージの最大のメリットです。 mytarmailS 2020.07.27 21:19 #19238 Vladimir Perervenko: そうですね、なんとなく府に落ちますね。そして、それがこのパッケージの最大のメリットです。 まあ、「umap」パッケージではpredictionで予測すればいいだけなんですが、ターゲットを追加するというのは聞いたことがないですね。いずれにせよ、新しいアクスピリアンをありがとうございました。 この結果はいかがでしょうか？ このパッケージで分類される方が良いのでしょうか？ Rorschach 2020.07.28 07:32 #19239 入力を正規化する最適な方法について、インクリメンタル、サブトラクションマ、スライディングウィンドウなどの研究はどこにも出てきていない。 削除済み 2020.07.28 07:37 #19240 Rorschach: 入力を正規化する最適な方法についての研究はどこにも出ていない：インクリメンタル、サブトラクションマ、スライディングウィンドウ？ https://github.com/philipperemy/fractional-differentiation-time-series ADF検定が成立し始める、つまり増分が定常化するまで微分する必要があります。しかし、もう少し踏み込むことは可能です。 ポイントは、一方ではデータを既知のニューラルネットワークの範囲に収めつつ、他方ではできるだけ情報を失わないようにすることです philipperemy/fractional-differentiation-time-series philipperemy github.com The animation shows the derivative operator oscillating between the antiderivative (α=−1: y = 1⁄2⋅x2) and the derivative (α = +1: y = 1) of the simple function y = x continuously. 1...191719181919192019211922192319241925192619271928192919301931...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
前のページでdbscanについて 書きましたよね))。
しかし、これも面倒なことに、まず、クラスタと同じように遊びまわる必要があり、次に、新しいデータを認識するのが乱暴に遅い。
私はどこかに読んだり、パッケージが行うことを計画しているか、p-スタジオのチップに表示されるようになった - クラスターは、マウスで直接、手動で選択可能になることを、それについて聞いていないのですか？
作り込む必要はないのです。Rで最も高速なhdbscanの実装です。しかも、弄る必要はなく、パラメータを把握して使うだけです。どこかで読んだのですが、ある男性が、「MOには向かない」と言ったそうです。
グッドラック
同じデータだが、対象が3クラス
順番に
を最初のコードに追加しました。
Error in evalq({ : object 'env' not foundどうすればいい？)
作る必要はない。Rで最も高速なhdbscanの実装です。
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しかも、弄る必要はなく、パラメータを把握して使うだけでいい。どこかで読んだのですが、ある男性が、「MOには向かない」と言ったそうです。
パラメータをいじることを私は遊びと呼んでいます。確かに一度ではこれらのクラスタを正しくヒットさせることはできませんが、それはそれとして...。
こんなのが出てきました。
なるほど、それは面白いですね。ご指摘ありがとうございます。
そして、これらのコンバージョンは
umap_transform(X = X1$test1$x, model = origin.sumap, n_threads = 4 L, verbose = TRUE) -> test1.sumapこれは標準的な述語の代わりなのでしょうか？ ここに新しいデータを提出しなければならないのですよね？みなさん、こんにちは。
多分、誰かが助言することができます - 私は、RFからのブローカーのどれもが、パイソンを使用してMT5上で取引を開くことができないという問題に直面しています（アルファ-フォレックス、BKS、FINAM、just2trade）。すべてのブローカーで、「comment=Unsupported filling mode」というエラーが発生します。同時に、私の取引はmt5 developerのMetaQuotes demoで開いています。
どのように対処したらよいかアドバイスをお願いします。pythonで取引できる信頼できるブローカーを見つけた方はいらっしゃいますか？
みなさん、こんにちは。
多分、誰かが助言することができます - 私は、RFからのブローカーのどれもが、パイソンを使用してMT5上で取引を開くことができないという問題に直面しています（アルファ-フォレックス、BKS、FINAM、just2trade）。
すべてのブローカーで、「comment=Unsupported filling mode」というエラーが発生します。同時に、私の取引はmt5 developerの MetaQuotes demoで開いています。
対処方法をご教示ください。
order_send の例で、'ORDER_FILLING' の代わりに
代わりに 'ORDER_FILLING_FOK' または 'ORDER_FILLING_IOC' を使用します。
order_send の例を試してみてください。
ORDER_FILLING_FOK' または 'ORDER_FILLING_IOC' を使用してください。
ウラジミール
が役立ちました、ありがとうございます!!!
そして、これらの変容。
これは標準的な予測の代わりなのでしょうか？ ここに新しいデータを投入しなければならないのですよね？そう、接頭辞の一種なんです。そして、それがこのパッケージの最大のメリットです。
そうですね、なんとなく府に落ちますね。そして、それがこのパッケージの最大のメリットです。
まあ、「umap」パッケージではpredictionで予測すればいいだけなんですが、ターゲットを追加するというのは聞いたことがないですね。いずれにせよ、新しいアクスピリアンをありがとうございました。
この結果はいかがでしょうか？ このパッケージで分類される方が良いのでしょうか？
入力を正規化する最適な方法についての研究はどこにも出ていない：インクリメンタル、サブトラクションマ、スライディングウィンドウ？
https://github.com/philipperemy/fractional-differentiation-time-series
ADF検定が成立し始める、つまり増分が定常化するまで微分する必要があります。しかし、もう少し踏み込むことは可能です。
ポイントは、一方ではデータを既知のニューラルネットワークの範囲に収めつつ、他方ではできるだけ情報を失わないようにすることです