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 232 1...225226227228229230231232233234235236237238239...3399 新しいコメント Dr. Trader 2016.11.27 01:04 #2311 違う んです。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/toxichttps://numer.ai/ai/dr_tr0.69184は正解です :)面白いコンテストで、面白い賞品がある。また、どのような原理で予測値が作られているのかも気になるところです。私は通常、時間とともにフェードアウトする依存関係を持ちます。つまり、ファイルの前半でモデルをトレーニングし、ファイルの後半でいつものように時間とともに誤差が大きくなることを期待したのです。しかし、そこは......いや、すべてが経年劣化のない、静止した状態なんです。貿易関連のデータを約束したのに。珍しい。おそらく、テーブルの行はランダムにシャッフルされているのでしょう。 mytarmailS 2016.11.27 09:56 #2312 ウラジミール・ペレヴェンコこのスレッドは非常に大きくなり、読めなくなってきています。MT4/5ターミナルで機械学習モデルを問題なく使用できる言語での具体的なアプリケーションのみを議論するために、新しい「RUserGroup」スレッドを立ち上げることを提案します。私は2つ（R、Python）知っています。提供されるコードで議論すること。他の言語での経験を持つ専門家も歓迎します。まずは、以前の記事で紹介した畳み込みネットワークの例から。グッドラック賛成です！ でもどうせゴミになるんだろうな((もうひとつ、従来のネットワークと比較して、畳み込みネットワークの本当の利点は何なのでしょうか？オンザマーケット） pantural 2016.11.27 10:09 #2313 ivanivan_11 です。 そのアイディアが実現可能なものなのか、もともと死産なのかは不明です。学生でも5分で理解できる既製のパッケージを使うか、自分で完全なインフラを書き直すか、どちらのオプションを選ぶのでしょうか？ もし2番目のオプションなら、それはサドマゾヒズムで、普通の人は一緒に行きません)) どのようなインフラを指しているのでしょうか。偉大なニコライ・コシチェンの ように、あなたのメソッドやクラスについて話しているのですか？もしそうなら、普通より多いのですが、誰もが与えられるわけではありません。 pantural 2016.11.27 10:13 #2314 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マイスコア https://numer.ai/ai/toxic このサイトが実際のロボット取引とどのように結びついているのか、よくわからない。ウェブプラットフォーム なのか？ Vladimir Perervenko 2016.11.27 11:09 #2315 mytarmailS: 賛成です！ でも、まだやらかすんだろうなぁ((笑もう1つ、通常のネットワークと比較して、ロールアップ・ネットワークの本当の利点は何だとお考えでしょうか？もちろん、市場でも)。畳み込みネットワークは、行列で表現されたデータを分類するために研ぎ澄まされたものである。我々のデータは時系列であるため、Deepに対する優位性は見出せず、より適切なモデルはLSTMであると思います。この例は、コメントするためのコードがあり、誰もが知っていると便利な基本的な間違いがあるため、解析のために提供されています。もちろん作者が興味を持てばの話ですが。グッドラック mytarmailS 2016.11.27 11:42 #2316 Vladimir Perervenko: mytarmailS: 賛成です！ でも、まだやらかすんだろうなぁ((笑もう1つ、通常のネットワークと比較して、ロールアップ・ネットワークの本当の利点は何だとお考えでしょうか？もちろん、市場でも)。畳み込みネットワークは、行列で表現されたデータを分類するために研ぎ澄まされたものである。我々のデータは時系列であるため、Deepに対する優位性は見出せず、より適切なモデルはLSTMであると思います。この例は、コメントするためのコードがあり、誰もが知っていると便利な基本的な間違いがあるため、解析のために提供されています。もちろん、著者が興味を持てばの話ですが。グッドラック実は作者だけでなく、誰もが興味を持っている...。また、畳み込みネットワークは、学習サンプルと少し大きさや形が違う物体（パターン）でも認識できる、認識のスケーラビリティという特性があると聞きましたが、 本当 でしょうか？ toxic 2016.11.27 12:55 #2317 Dr.トレーダーまた、どのような原理でプレディクターを作成しているのかも気になるところです。私は通常、時間と共にフェードアウトする依存関係を持ちます。つまり、ファイルの前半でモデルをトレーニングし、ファイルの後半で時間の経過と共に誤差が大きくなることを、いつものように予想したのです。しかし、そこは......いや、すべてが経年劣化のない、静止した状態なんです。貿易関連のデータを約束したのに。珍しい。テーブルの行がランダムにシャッフルされている可能性があります。 ブログで彼らの記事を 読むと、データをどのように難読化したか、なぜこんなことをしたのか、などなど、30分もかからずかなり面白く読めます。文字列は確実に混在し、属性やデータソースは分類され、さらにこれらの属性は特定のベースに投影され、互いに混ざり合って出所がわからなくなる状態になっています。 Vladimir Perervenko 2016.11.27 13:59 #2318 mytarmailS:実は作者だけでなく、誰もが興味を持っている...。また、畳み込みネットワークは、学習サンプルと多少異なる大きさや形の物体（パターン）でも認識できるという、認識のスケーラビリティの特性があると聞きましたが、 本当 でしょうか？イメージの話なら、そうですね。 mytarmailS 2016.11.27 14:53 #2319 Vladimir Perervenko: イメージの話なら、そうですね。しかし、時間軸は どうでしょうか？ Vladimir Perervenko 2016.11.28 07:30 #2320 mytarmailS:時間軸はどのような状況ですか？いい結果が出なかった。他のモデルと違って）相関性の高い予測変数が必要なんですね。納得のいく結果が得られるものが見つかっていないのです。でも、長くは実験していないんです。あまり時間がないんです。試してみてはいかがでしょうか。サンプルは完全に動作するコードを持っています。 グッドラックPS.試してみると、入力マトリックスでは、予測変数は列ではなく行になっているはずです。 1...225226227228229230231232233234235236237238239...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
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
https://numer.ai/ai/dr_tr
0.69184は正解です :)
面白いコンテストで、面白い賞品がある。
また、どのような原理で予測値が作られているのかも気になるところです。私は通常、時間とともにフェードアウトする依存関係を持ちます。つまり、ファイルの前半でモデルをトレーニングし、ファイルの後半でいつものように時間とともに誤差が大きくなることを期待したのです。しかし、そこは......いや、すべてが経年劣化のない、静止した状態なんです。貿易関連のデータを約束したのに。珍しい。おそらく、テーブルの行はランダムにシャッフルされているのでしょう。
このスレッドは非常に大きくなり、読めなくなってきています。MT4/5ターミナルで機械学習モデルを問題なく使用できる言語での具体的なアプリケーションのみを議論するために、新しい「RUserGroup」スレッドを立ち上げることを提案します。私は2つ（R、Python）知っています。提供されるコードで議論すること。他の言語での経験を持つ専門家も歓迎します。
まずは、以前の記事で紹介した畳み込みネットワークの例から。
グッドラック
賛成です！ でもどうせゴミになるんだろうな((
もうひとつ、従来のネットワークと比較して、畳み込みネットワークの本当の利点は何なのでしょうか？オンザマーケット）
そのアイディアが実現可能なものなのか、もともと死産なのかは不明です。学生でも5分で理解できる既製のパッケージを使うか、自分で完全なインフラを書き直すか、どちらのオプションを選ぶのでしょうか？ もし2番目のオプションなら、それはサドマゾヒズムで、普通の人は一緒に行きません))
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
マイスコア https://numer.ai/ai/toxic
賛成です！ でも、まだやらかすんだろうなぁ((笑
もう1つ、通常のネットワークと比較して、ロールアップ・ネットワークの本当の利点は何だとお考えでしょうか？もちろん、市場でも)。
畳み込みネットワークは、行列で表現されたデータを分類するために研ぎ澄まされたものである。我々のデータは時系列であるため、Deepに対する優位性は見出せず、より適切なモデルはLSTMであると思います。
この例は、コメントするためのコードがあり、誰もが知っていると便利な基本的な間違いがあるため、解析のために提供されています。もちろん作者が興味を持てばの話ですが。
グッドラック
mytarmailS:
賛成です！ でも、まだやらかすんだろうなぁ((笑
もう1つ、通常のネットワークと比較して、ロールアップ・ネットワークの本当の利点は何だとお考えでしょうか？もちろん、市場でも)。
畳み込みネットワークは、行列で表現されたデータを分類するために研ぎ澄まされたものである。我々のデータは時系列であるため、Deepに対する優位性は見出せず、より適切なモデルはLSTMであると思います。
この例は、コメントするためのコードがあり、誰もが知っていると便利な基本的な間違いがあるため、解析のために提供されています。もちろん、著者が興味を持てばの話ですが。
グッドラック
実は作者だけでなく、誰もが興味を持っている...。
また、畳み込みネットワークは、学習サンプルと少し大きさや形が違う物体（パターン）でも認識できる、認識のスケーラビリティという特性があると聞きましたが、 本当 でしょうか？
また、どのような原理でプレディクターを作成しているのかも気になるところです。私は通常、時間と共にフェードアウトする依存関係を持ちます。つまり、ファイルの前半でモデルをトレーニングし、ファイルの後半で時間の経過と共に誤差が大きくなることを、いつものように予想したのです。しかし、そこは......いや、すべてが経年劣化のない、静止した状態なんです。貿易関連のデータを約束したのに。珍しい。テーブルの行がランダムにシャッフルされている可能性があります。
ブログで彼らの記事を 読むと、データをどのように難読化したか、なぜこんなことをしたのか、などなど、30分もかからずかなり面白く読めます。文字列は確実に混在し、属性やデータソースは分類され、さらにこれらの属性は特定のベースに投影され、互いに混ざり合って出所がわからなくなる状態になっています。
実は作者だけでなく、誰もが興味を持っている...。
また、畳み込みネットワークは、学習サンプルと多少異なる大きさや形の物体（パターン）でも認識できるという、認識のスケーラビリティの特性があると聞きましたが、 本当 でしょうか？
イメージの話なら、そうですね。
イメージの話なら、そうですね。
しかし、時間軸は どうでしょうか？
時間軸はどのような状況ですか？
いい結果が出なかった。他のモデルと違って）相関性の高い予測変数が必要なんですね。
納得のいく結果が得られるものが見つかっていないのです。でも、長くは実験していないんです。あまり時間がないんです。試してみてはいかがでしょうか。サンプルは完全に動作するコードを持っています。
グッドラック
PS.試してみると、入力マトリックスでは、予測変数は列ではなく行になっているはずです。