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 3039 1...303230333034303530363037303830393040304130423043304430453046...3399 新しいコメント Andrey Dik 2023.04.17 08:01 #30381 СанСаныч Фоменко #:定義上、FFで解決できる問題はない。1パーセントでも改善すべき点があるか、ないかのどちらかだ。ゴミをいくら掘り返しても、ゴミはゴミのままだ。 したがって、ターゲットと予測因子の関係を最初に 検討する。さらに、この関係の定量的評価が必要であり、さらに関係の評価だけでなく、予測変数（教師）の将来の値を予測する予測変数の能力の定量的評価が必要 である。この一連の推論にはFFの入る余地がないため、何百とあるMOアルゴリズムを、特定のアルゴリズムで何かを「改善」しようとすることなく、あからさまに取り上げて／選んで、ブラックボックスとして使用することができる。さらに、FFクラスというのは危ういもので、歴史に当てはめすぎの臭いが強すぎる。 残念ながら、あなたは赤太字で強調されているものがFFであることに気づいていない......。なぜそんなにFFにアレルギーがあるのか理解できない。 ところで、ゴミから有用なものをたくさん作ることができる。 Andrey Dik 2023.04.17 08:11 #30382 Mikhail Mishanin #:Very correct and competent reasoning, contradictory of course - "...not in the construction of sustainable TC",just to the technology of construction/selection/evolution of sustainably profitable TC and strive for. ー洋服をー洋服をー洋服をー服をー洋服をー服をー洋服をー洋服をー服をー服をー服をー洋服をー洋服をー服をー洋服をー洋服をー服をー服をー洋服をー洋服をー洋服をー洋服をー洋服のー洋服のー洋服のー洋服のー洋服ーーーーーーーーー Forester 2023.04.17 08:13 #30383 СанСаныч Фоменко #:分類エラーという欄があるが、分類は関係ない。 もし分類ミスを画面に印刷しなければ、それが無関係だとどうやってわかるのですか？ 印刷して、9％でもランダムである可能性があり、10％はすでに合併していることを示してください。それは興味深い。20％のグラフをお見せしましょう。 あなたのグラフは、私が理解しているように、私たちは見ません。 СанСаныч Фоменко 2023.04.17 08:17 #30384 Andrey Dik #:残念ながら、あなたは赤太字で強調されているものがFFであることに気づいていない......。なぜあなたがそんなにFFにアレルギーがあるのか理解できない。ところで、ゴミから多くの有用なものを作ることができる-リサイクルを再資源化と呼ぶ。 さらに言うなら、「ゴミ」が存在するだけで、市場で安定した利益を上げることができる。 このフォーラムにも例がある。 「問題は、今のところ誰もFFのためにそのようなルールを見つけることに成功していないということです（少なくとも私は見たことがありません）。 MOモデルをブラックボックスにして、予測因子の予測力から何かを探す。 めちゃくちゃ難しい仕事だ。 そして不必要だ。 予測因子の予測能力を推定する問題を解決し、ブラックボックスとしてモデルをフィッティングし、フィッティングの結果を扱う。今日の時点で、すでにEAのテストレベルですが、私の先生はちょっと変だということがわかりました。私は教師（ターゲット変数）に取り組む必要があります。 しかし、私のスキームで重要なのは、すでに非常に複雑な問題が、FFを構築しようとする試みによってさらに複雑になり、独立した段階に分解され、問題が観察可能になるということだ。 СанСаныч Фоменко 2023.04.17 08:26 #30385 Forester #:もし分類エラーを画面に印刷しないのなら、それが問題でないとどうしてわかるのですか？ プリントアウトして、9％でもランダムである可能性があり、10％はすでにドレインであることを示した。面白いですね。例えば20％のものはこちら。あなたのグラフは、私が理解しているように、私たちは見ません。 あなたの書いていることはすべて私には理解できない。 分類エラー（どうやって計算したのですか？）が10％というのは、明らかにオーバートレーニングの兆候です。オーバートレーニングを否定するには、トレーニングセットと「サンプル外」の分類誤差が必要です。 私のExpert Advisorの分類誤差は20％をわずかに下回っています。同時に、テスターの負けトレードの割合は20%強です。 オーバートレーニングがないことを証明する分類に関する一貫した数値が見たい。 Andrey Dik 2023.04.17 08:32 #30386 СанСаныч Фоменко #:その日の早朝、あなたはこう書いた。"問題は、FFのそのようなルールをまだ誰も見つけることができていないということだ（少なくとも私は見たことがない）"ーIOモデルをーIOモデルをーモデルはーIOモデルをーモデルはーIOモデルをーIOモデルをーモデルをーでーIOのーモデルをーでーにーでーでーでーこのーモデルはーIOのーモデルはーモデルのーモデルのーモデルのーモデルのーモデルのーモデルのーモデルのーモデルのーモデルのーモデルのーモデルのーモデルのーモデルーーーーーー非常に困難な作業だ。そして不必要である。ー予測因子のー予測 能力のー予測因子のー予測因ー予測 因子のー 予測因子ー予測因子のー予測因子のー予測因子ーというー予測因子ーー予測因子ーー予測因子ーー予測因子ーー予測因子ーー予測因子ーー予測因子ーー予測因子ーー予測因子ーー予測因子ーー予測因子ーー予測因子ーー予測因子ーー予測因子ーー。今日の時点で、すでにEAのテストレベルですが、私の先生はちょっと変だということがわかりました。先生（ターゲット変数）の研究が必要だ。テーマのー（ー先生（ー（ーについてー（ー（ーさん（ーさん（ーさん（ーさん（ーさんー（ーさん（ーさんのーさんーー研究室長（ーユーチューブでー 予測能力の評価 - 良さ（安定性）の基準、フィッティング - 同一性の基準、結果を使った作業 - 何らかの指標による評価と選択。つまり、どの段階でも、どこで何をする場合でも、結果として何を得たいかという評価的記述としてFFが存在するのです。あなたは一般的な積分評価を小さな微分評価に分解しましたが、本質は変わっていません。 Andrey Dik 2023.04.17 08:38 #30387 粗悪なジャケットを買った場合、誰の責任になるのだろう？- メーカー？- 売り手？- 羊？- ジャケットを構成する原子を突き詰めても、ジャケットは良くならないし、なぜそのジャケットが最悪なのかも理解できないだろう。 FFに合うジャケットがないのであれば、そんなジャケットは存在せず、何も買う必要がないか、FFを変える必要があるかのどちらかだ))) СанСаныч Фоменко 2023.04.17 09:32 #30388 Andrey Dik #:粗悪なジャケットを買った場合、誰の責任になるのだろう？- ーメーカー？？- ータ？- 羊？- ジャケットを構成する原子を突き詰めても、良くなることはないし、なぜそのジャケットが最悪なのかも理解できないだろう。もしFFに合うジャケットがないのなら、そんなジャケットは存在せず、何も買う必要はないか、FFを変える必要がある。） そして、あなたはジャケットを作ることができる：腕の長さの違いに応じて袖を調整し、こぶを正確にフィットさせ、美しく前面に神経の塊を再生する。そしてジャケットができる。これが私たちのアプローチの違いだ。テーラー万歳！ Andrey Dik 2023.04.17 09:39 #30389 СанСаныч Фоменко #:腕の長さに合わせて袖を調節し、こぶを正確にフィットさせ、前身頃の神経の塊を美しく演出する。そしてジャケットを作る。これが私たちのアプローチの違いだ。テーラー万歳！ テーラーも、その人が何を必要としているのかわからなければ、何の役にも立たない。 ゴムでできたジャケットは完璧にフィットするが、お腹に汗をかくことになる。 Forester 2023.04.17 10:02 #30390 СанСаныч Фоменко #:分類エラー（どのように計算されたか？） オプションはありますか？)))) 1...303230333034303530363037303830393040304130423043304430453046...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
定義上、FFで解決できる問題はない。1パーセントでも改善すべき点があるか、ないかのどちらかだ。ゴミをいくら掘り返しても、ゴミはゴミのままだ。
したがって、ターゲットと予測因子の関係を最初に 検討する。さらに、この関係の定量的評価が必要であり、さらに関係の評価だけでなく、予測変数（教師）の将来の値を予測する予測変数の能力の定量的評価が必要 である。この一連の推論にはFFの入る余地がないため、何百とあるMOアルゴリズムを、特定のアルゴリズムで何かを「改善」しようとすることなく、あからさまに取り上げて／選んで、ブラックボックスとして使用することができる。
さらに、FFクラスというのは危ういもので、歴史に当てはめすぎの臭いが強すぎる。
残念ながら、あなたは赤太字で強調されているものがFFであることに気づいていない......。なぜそんなにFFにアレルギーがあるのか理解できない。
ところで、ゴミから有用なものをたくさん作ることができる。
Very correct and competent reasoning, contradictory of course - "...not in the construction of sustainable TC",just to the technology of construction/selection/evolution of sustainably profitable TC and strive for.
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分類エラーという欄があるが、分類は関係ない。
もし分類ミスを画面に印刷しなければ、それが無関係だとどうやってわかるのですか？
印刷して、9％でもランダムである可能性があり、10％はすでに合併していることを示してください。それは興味深い。20％のグラフをお見せしましょう。
あなたのグラフは、私が理解しているように、私たちは見ません。
残念ながら、あなたは赤太字で強調されているものがFFであることに気づいていない......。なぜあなたがそんなにFFにアレルギーがあるのか理解できない。
ところで、ゴミから多くの有用なものを作ることができる-リサイクルを再資源化と呼ぶ。 さらに言うなら、「ゴミ」が存在するだけで、市場で安定した利益を上げることができる。
このフォーラムにも例がある。
「問題は、今のところ誰もFFのためにそのようなルールを見つけることに成功していないということです（少なくとも私は見たことがありません）。
MOモデルをブラックボックスにして、予測因子の予測力から何かを探す。
めちゃくちゃ難しい仕事だ。
そして不必要だ。
予測因子の予測能力を推定する問題を解決し、ブラックボックスとしてモデルをフィッティングし、フィッティングの結果を扱う。今日の時点で、すでにEAのテストレベルですが、私の先生はちょっと変だということがわかりました。私は教師（ターゲット変数）に取り組む必要があります。
しかし、私のスキームで重要なのは、すでに非常に複雑な問題が、FFを構築しようとする試みによってさらに複雑になり、独立した段階に分解され、問題が観察可能になるということだ。
もし分類エラーを画面に印刷しないのなら、それが問題でないとどうしてわかるのですか？
プリントアウトして、9％でもランダムである可能性があり、10％はすでにドレインであることを示した。面白いですね。例えば20％のものはこちら。
あなたのグラフは、私が理解しているように、私たちは見ません。
あなたの書いていることはすべて私には理解できない。
分類エラー（どうやって計算したのですか？）が10％というのは、明らかにオーバートレーニングの兆候です。オーバートレーニングを否定するには、トレーニングセットと「サンプル外」の分類誤差が必要です。
私のExpert Advisorの分類誤差は20％をわずかに下回っています。同時に、テスターの負けトレードの割合は20%強です。
オーバートレーニングがないことを証明する分類に関する一貫した数値が見たい。
その日の早朝、あなたはこう書いた。
"問題は、FFのそのようなルールをまだ誰も見つけることができていないということだ（少なくとも私は見たことがない）"
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非常に困難な作業だ。
そして不必要である。
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予測能力の評価 - 良さ（安定性）の基準、フィッティング - 同一性の基準、結果を使った作業 - 何らかの指標による評価と選択。つまり、どの段階でも、どこで何をする場合でも、結果として何を得たいかという評価的記述としてFFが存在するのです。あなたは一般的な積分評価を小さな微分評価に分解しましたが、本質は変わっていません。
粗悪なジャケットを買った場合、誰の責任になるのだろう？- メーカー？- 売り手？- 羊？- ジャケットを構成する原子を突き詰めても、ジャケットは良くならないし、なぜそのジャケットが最悪なのかも理解できないだろう。
FFに合うジャケットがないのであれば、そんなジャケットは存在せず、何も買う必要がないか、FFを変える必要があるかのどちらかだ)))
粗悪なジャケットを買った場合、誰の責任になるのだろう？- ーメーカー？？- ータ？- 羊？- ジャケットを構成する原子を突き詰めても、良くなることはないし、なぜそのジャケットが最悪なのかも理解できないだろう。
もしFFに合うジャケットがないのなら、そんなジャケットは存在せず、何も買う必要はないか、FFを変える必要がある。）
そして、あなたはジャケットを作ることができる：腕の長さの違いに応じて袖を調整し、こぶを正確にフィットさせ、美しく前面に神経の塊を再生する。そしてジャケットができる。これが私たちのアプローチの違いだ。テーラー万歳！
腕の長さに合わせて袖を調節し、こぶを正確にフィットさせ、前身頃の神経の塊を美しく演出する。そしてジャケットを作る。これが私たちのアプローチの違いだ。テーラー万歳！
分類エラー（どのように計算されたか？）
オプションはありますか？))))