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 231 1...224225226227228229230231232233234235236237238...3399 新しいコメント Реter Konow 2016.11.26 13:58 #2301 mytarmailS:個人的には、それすらも理解できませんでした)。でも、私は許されるんです、自分が専門家だとは思っていませんから。 システムは複雑です。最終的には、入力設定プロセスの完全な自動化を実現し、変化する市場のダイナミクスに効果的に適応します。そこがポイントです。 СанСаныч Фоменко 2016.11.26 14:06 #2302 mytarmailS:個人的には何も理解できませんでした )何もわかっていなかった」集団の中には、著者自身も含まれているのだから、あなただけではない。そして、レテッグ・コノウが 書くものはすべて、そこがポイントです。目標はスレッドを破壊することであり、その最も簡単な方法は、何の内容もないテキストを使うことです。目標は達成されました。このスレッドはタイトルにそぐわないだけでなく、内容も全くなくなっています。 Реter Konow 2016.11.26 14:08 #2303 サンサニッチ・フォメンコ何もわかっていない」集団の中には、作者自身も含まれているのだから。そして、レテッグ・コノウが 書くものはすべて、そこがポイントです。目的はブランチを破壊することであり、そのための最も簡単な方法は、全く内容のないテキストを使うことです。目標は達成されました。このスレッドはタイトルにそぐわないだけでなく、内容も全くなくなっています。 まあそれはもう荒らしですね。わからないから聞くんだ、詳しく説明する。具体的な質問をしてみてください。 toxic 2016.11.26 14:10 #2304 レタグ・コノウ システムは複雑です。最終的には、入力パラメータ調整プロセスの完全な自動化を実現し、変化する市場のダイナミクスに効果的に適応します。そこがポイントです。はい、そこがポイントです。 技術的には、適応性（品質／損失機能を持つフィードバック）を持つ制御構造であれば、IRに帰着することができます。例えば、通常の機械を用いて、Nバーごとに、その前のNバーに対する最適なパラメータを、単純なグリッドによって検索すると、それもIRになります。MOの本質は「経験」の積み重ねであり、データをモデルに変換することにある。追記：上記の「ペルセプトロン」において、より正確には・・・。MOはモデルだけでなく、最適化アルゴリズムとモデルとの二重構造になっており、すべての最適化アルゴリズムがすべてのモデルに対応するわけではありません。例えばMLPはグリッドやジェネティクスでは最適化できず、バックプロップが必要です。 mytarmailS 2016.11.26 14:11 #2305 トランスセンドリーマーボットもFXと同じで、あるセクションに合格しても、別のセクションに不合格になることがある。なぜなら、トレーダーの知能がなく、ボットが何をしているのか「わからない」からです...。そして、トレーダーのインテリジェンスとは何なのか。簡単に言えば、これは取引経験であり、それらのトレーダーは、1） -市場の行動の いくつかのパターン（市場パターン）と2） - このパターンでの行動のパターン（市場パターンでの行動のパターン）。これって、プログラムできるんですよね？実は、この良いパターンの探索は、プログラム化することができるんですね。トランスセンドリーマー..どのような分野/レベルにおいても、ロボットが成功するためには、ロボットが存在する世界のオブジェクトモデルを持っている必要があります。つまり、アルゴリズムは、単にパターンを最適化するだけではいけないのです。アルゴリズムは、意味的なカテゴリで動作し、トレーダー/ゲーマーが見た状況を記述する必要があります。ボットは物体の種類や特性を識別し、動的に危険度を判断する必要があるであり、単純なニューラルネットワークによる最適化とは全く異なるレベルのヒューリスティックが必要とされます。学習の結果、オブジェクトやプロセスに関するセマンティックモデルや知識が得られること。そうでなければ、トレーディングボットはランダムに突かれる運命にある。私は完全に同意します。聖杯はMOにあるのではなく、あの小さなキューブに あるのです。マリオの場合でさえ、彼らはそれをやっていますが、非定常の市場ではそうではありませんデータの前処理と呼ばれるもので、このスレッドでも誰もやっていないそれはまさに、ノイズを排除した適切なリアリティの濃縮であり、MOはそれを見ているのです。もしあなたがそれを行い、十分に行うならば、あなたはどんなEAでも人間と同じかそれ以上のトレードを教えることができます。 Реter Konow 2016.11.26 14:14 #2306 はい、そこがポイントです。 技術的には、適応性（品質/損失機能を持つフィードバック）を持つ任意の制御構造は、あなたが通常のマシンを取る場合、例えば、すべてのNバーが前のNバー、グリッドにその最適なパラメータを探すために、それはまた、MOに起因することができます。MOの本質は「経験」の積み重ねであり、データをモデルに変換することである。 つまり、標準的なMO手法の結果を、非標準的なMO手法のニューラルネットワークで 実現することも可能である（と認識されているため）ということでしょうか。 TheXpert 2016.11.26 14:16 #2307 毒性 MoDは何よりもまずエンジニアリングの芸術であり、その結果はどんなコンセプトも正当化します。結果を教えてください。ここでチャレンジ！ https://numer.ai/ 私が思うに、このスレッドのメンバーで自分がこのスレッドに役立つと考える人は、単にこの事で結果を示す義務がある ) toxic 2016.11.26 14:21 #2308 コノウのタグ つまり、標準的なMO手法の結果を、非標準的なMO手法を用いたニューラルネットワークで実現することも可能だということでしょうか（この手法をそのように認識されているのですから）。 私や他の参加者を驚かせてください)) Реter Konow 2016.11.26 14:25 #2309 ..:はい、そこがポイントです。 ...MEの本質は「経験」の積み重ねであり、データをモデルに変換することです。この結論は、私のコンセプトが真に価値あるものであることを確認するものです。 いずれにせよ、私はその実現を必ず追求します。その時が来たら toxic 2016.11.26 15:02 #2310 コンビナート です。 私としては、この支部のために自分が役に立つと考える支部のメンバーは、このことで結果を出せばいいのです )そうですね、私見ですが、少なくともデータを実行してloglossが0.69300（ランダム）以下になる人であれば、ここでAIやMOについて語る権利があります、それ以外は利益にならないですからmy result https://numer.ai/ai/toxic 1...224225226227228229230231232233234235236237238...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 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
個人的には、それすらも理解できませんでした)。
でも、私は許されるんです、自分が専門家だとは思っていませんから。
個人的には何も理解できませんでした )
何もわかっていなかった」集団の中には、著者自身も含まれているのだから、あなただけではない。
そして、レテッグ・コノウが 書くものはすべて、そこがポイントです。
目標はスレッドを破壊することであり、その最も簡単な方法は、何の内容もないテキストを使うことです。
目標は達成されました。このスレッドはタイトルにそぐわないだけでなく、内容も全くなくなっています。
何もわかっていない」集団の中には、作者自身も含まれているのだから。
そして、レテッグ・コノウが 書くものはすべて、そこがポイントです。
目的はブランチを破壊することであり、そのための最も簡単な方法は、全く内容のないテキストを使うことです。
目標は達成されました。このスレッドはタイトルにそぐわないだけでなく、内容も全くなくなっています。
システムは複雑です。最終的には、入力パラメータ調整プロセスの完全な自動化を実現し、変化する市場のダイナミクスに効果的に適応します。そこがポイントです。
はい、そこがポイントです。
技術的には、適応性（品質／損失機能を持つフィードバック）を持つ制御構造であれば、IRに帰着することができます。例えば、通常の機械を用いて、Nバーごとに、その前のNバーに対する最適なパラメータを、単純なグリッドによって検索すると、それもIRになります。MOの本質は「経験」の積み重ねであり、データをモデルに変換することにある。
追記：上記の「ペルセプトロン」において、より正確には・・・。MOはモデルだけでなく、最適化アルゴリズムとモデルとの二重構造になっており、すべての最適化アルゴリズムがすべてのモデルに対応するわけではありません。例えばMLPはグリッドやジェネティクスでは最適化できず、バックプロップが必要です。
ボットもFXと同じで、あるセクションに合格しても、別のセクションに不合格になることがある。
なぜなら、トレーダーの知能がなく、ボットが何をしているのか「わからない」からです...。
そして、トレーダーのインテリジェンスとは何なのか。
簡単に言えば、これは取引経験であり、それらのトレーダーは、1） -市場の行動の いくつかのパターン（市場パターン）と2） - このパターンでの行動のパターン（市場パターンでの行動のパターン）。
これって、プログラムできるんですよね？
実は、この良いパターンの探索は、プログラム化することができるんですね。
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どのような分野/レベルにおいても、ロボットが成功するためには、ロボットが存在する世界のオブジェクトモデルを持っている必要があります。
つまり、アルゴリズムは、単にパターンを最適化するだけではいけないのです。
アルゴリズムは、意味的なカテゴリで動作し、トレーダー/ゲーマーが見た状況を記述する必要があります。
ボットは物体の種類や特性を識別し、動的に危険度を判断する必要がある
であり、単純なニューラルネットワークによる最適化とは全く異なるレベルのヒューリスティックが必要とされます。
学習の結果、オブジェクトやプロセスに関するセマンティックモデルや知識が得られること。
そうでなければ、トレーディングボットはランダムに突かれる運命にある。
私は完全に同意します。聖杯はMOにあるのではなく、あの小さなキューブに あるのです。マリオの場合でさえ、彼らはそれをやっていますが、非定常の市場ではそうではありません
データの前処理と呼ばれるもので、このスレッドでも誰もやっていない
それはまさに、ノイズを排除した適切なリアリティの濃縮であり、MOはそれを見ているのです。
もしあなたがそれを行い、十分に行うならば、あなたはどんなEAでも人間と同じかそれ以上のトレードを教えることができます。
はい、そこがポイントです。
技術的には、適応性（品質/損失機能を持つフィードバック）を持つ任意の制御構造は、あなたが通常のマシンを取る場合、例えば、すべてのNバーが前のNバー、グリッドにその最適なパラメータを探すために、それはまた、MOに起因することができます。MOの本質は「経験」の積み重ねであり、データをモデルに変換することである。
MoDは何よりもまずエンジニアリングの芸術であり、その結果はどんなコンセプトも正当化します。結果を教えてください。ここでチャレンジ！ https://numer.ai/
つまり、標準的なMO手法の結果を、非標準的なMO手法を用いたニューラルネットワークで実現することも可能だということでしょうか（この手法をそのように認識されているのですから）。
はい、そこがポイントです。
...
MEの本質は「経験」の積み重ねであり、データをモデルに変換することです。
この結論は、私のコンセプトが真に価値あるものであることを確認するものです。
いずれにせよ、私はその実現を必ず追求します。その時が来たら
私としては、この支部のために自分が役に立つと考える支部のメンバーは、このことで結果を出せばいいのです )
そうですね、私見ですが、少なくともデータを実行してloglossが0.69300（ランダム）以下になる人であれば、ここでAIやMOについて語る権利があります、それ以外は利益にならないですから
my result https://numer.ai/ai/toxic