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 3203 1...319631973198319932003201320232033204320532063207320832093210...3399 新しいコメント mytarmailS 2023.08.24 08:49 #32021 Maxim Dmitrievsky #: あなたの信号なんてどうでもいい。 なぜ私たちの? Maxim Dmitrievsky 2023.08.24 08:55 #32022 mytarmailS #:なぜ私たちの? 最近オーバーヒートしすぎだ、お前とサンシュは休暇を取れ。 mytarmailS 2023.08.24 09:08 #32023 Maxim Dmitrievsky #: 最近オーバーヒートしすぎだよ、君とサンユーチは休暇を取りなさい。 ありがとう、君の提案は今日のオーダーで必ず検討するよ。 fxsaber 2023.08.24 10:49 #32024 リラは実は何年も前からOnlyCloseモードだった。隣のカーディオグラムにMOを適用する方が役に立つ。 ZY 論理問題。 何でもリラでしか買えない国がある。そして、絶対にすべてのもの(給料でさえ)には米ドルでの値札がついていて、リラではその為替レートに左右される。 そして今、リラは米ドルに対して3倍安くなった。これで儲けることは(外国人でも現地人でも)理論的に可能だったのだろうか? 先に断っておくが、これはトルコの話ではなく、ある理想的なモデルの話である。トルコを含む。 Maxim Dmitrievsky 2023.08.24 10:55 #32025 fxsaber #: 、ののののの嵐の嵐の嵐の嵐の嵐の嵐の嵐の中、嵐の何年もの間、年中無休で年中無休でよリラは年中無休。ーMOをーでー。 猫で練習中。今見たところ、規則的な行動があれば、アルゴリズムもそれを見つける。 fxsaber 2023.08.24 11:00 #32026 Maxim Dmitrievsky #: 猫で練習しています。今見たところ、規則的な行動が あれば、アルゴリズムもそれを見つける。 肉眼で見れば、もちろんMOはそれを見つける。MOのタスクは、目に見えないパターンを見つけることです。 Maxim Dmitrievsky 2023.08.24 11:07 #32027 fxsaber #:If the naked eye has seen it, the MO will certainly find it.ーIOのーとはー MOのアーキテクチャーが特定のものに集中できるのであれば、そうでなければ見つけることはできない。、、、ののの....、、、、、のののの....................... Ivan Butko 2023.08.24 12:06 #32028 fxsaber #:肉眼で見たのなら、MOは必ずそれを見つけるだろう。IOの仕事はそれとは違う--見えないところにあるパターンを見つけることだ。 例えば、5本のローソク足のパターンがどのように見えるべきか、頭の中で考えている。そして、そのパターンがどのように見えるべきで、どのように見えるべきでないかを学習し(他の価格セットのラベルは異なる)、私のニューラルネットワークがこれらのパターンをチャートにマークします。つまり、私が「if, then」と書かなくても、ニューラルネットワークが勝手に学習して理解してくれるのだ。 しかし、ここに「パターンを見つける」というタスクがあるが、それは何なのか、暗記学習の例とどう違うのか? たぶん、パターンを見つけるというのは複雑すぎるタスクで、今のところニューラルネットワークはコンピュータのパワーに比例して「暗記学習」を続けているだけなのだろう。 СанСаныч Фоменко 2023.08.24 13:40 #32029 Ivan Butko #: 例えば、5本のローソク足のパターンがどのように見えるべきかを頭の中で考えています。私はそれをチャートにマークし、価格エクスポートスクリプトを実行し、それをニューラルネットワークに送り、ニューラルネットワークはパターンがどのように見えるべきで、どのように見えるべきでないかを学習し(他の価格セットのラベルは異なる)、そして私のニューラルネットワークはこれらのパターンをチャートにマークする。ーつまりー、ーならばーとー、ー、ーのーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー しかし、ここに「パターンを見つける」というタスクがあるが、それは何なのか、暗記学習の例とどう違うのか? たぶん、パターンを見つけるというのは複雑すぎるタスクで、今のところニューラルネットワークはコンピュータのパワーに比例して「暗記学習」を続けているだけなのだろう。 2つの状況がある: 1.何でもマークできる。将来の問題:あなたのMOは、あなたがマークしたものをどのようなエラーで見つけるか。 2.あなたの「マーク」はMOとは何の関係もなく、その意味は異なる。例えば、私たちは「教師」を形成する。つまり、例えば丸太や短パンがあることが保証されているコティールの領域にマークをつける。ーMOアルゴリズムに、ーMOアルゴリズムがー。MOアルゴリズムは、教師の値に対応するいくつかの指標値の集合を形成する。これがパターンです。、ークすることが、ークすることがークする。 Ivan Butko 2023.08.24 13:46 #32030 СанСаныч Фоменко #:二つの事情がある:1.何でもマークできる。今後の問題は、あなたがマークしたものを、あなたのMoDがどのようなエラーで見つけるかである。2.あなたの「マーク」はMOとは何の関係もなく、その意味は異なる。例えば、私たちは「教師」を形成する。つまり、例えば丸太や短パンがあることが保証されているコチルの領域にマークを付ける。次に、MOアルゴリズムにこの「教師」と、ある入力データ・セット、例えば指標値を与える。MOアルゴリズムは、教師の値に対応するいくつかの指標値の集合を形成する。これがパターンです。原理的には、これらのパターンは我々にとっては何でもないものですが、最も驚くべきことは、将来、これらのパターンが何らかの誤差を伴って繰り返されることです。 ご回答ありがとうございました。 1...319631973198319932003201320232033204320532063207320832093210...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
あなたの信号なんてどうでもいい。
なぜ私たちの?
なぜ私たちの?
最近オーバーヒートしすぎだよ、君とサンユーチは休暇を取りなさい。
ありがとう、君の提案は今日のオーダーで必ず検討するよ。
リラは実は何年も前からOnlyCloseモードだった。隣のカーディオグラムにMOを適用する方が役に立つ。
ZY 論理問題。
何でもリラでしか買えない国がある。そして、絶対にすべてのもの(給料でさえ)には米ドルでの値札がついていて、リラではその為替レートに左右される。
そして今、リラは米ドルに対して3倍安くなった。これで儲けることは(外国人でも現地人でも)理論的に可能だったのだろうか?
先に断っておくが、これはトルコの話ではなく、ある理想的なモデルの話である。トルコを含む。
、ののののの嵐の嵐の嵐の嵐の嵐の嵐の嵐の中、嵐の何年もの間、年中無休で年中無休でよリラは年中無休。ーMOをーでー。
猫で練習しています。今見たところ、規則的な行動が あれば、アルゴリズムもそれを見つける。
肉眼で見れば、もちろんMOはそれを見つける。MOのタスクは、目に見えないパターンを見つけることです。
If the naked eye has seen it, the MO will certainly find it.ーIOのーとはー
肉眼で見たのなら、MOは必ずそれを見つけるだろう。IOの仕事はそれとは違う--見えないところにあるパターンを見つけることだ。
例えば、5本のローソク足のパターンがどのように見えるべきか、頭の中で考えている。そして、そのパターンがどのように見えるべきで、どのように見えるべきでないかを学習し(他の価格セットのラベルは異なる)、私のニューラルネットワークがこれらのパターンをチャートにマークします。つまり、私が「if, then」と書かなくても、ニューラルネットワークが勝手に学習して理解してくれるのだ。
しかし、ここに「パターンを見つける」というタスクがあるが、それは何なのか、暗記学習の例とどう違うのか?
たぶん、パターンを見つけるというのは複雑すぎるタスクで、今のところニューラルネットワークはコンピュータのパワーに比例して「暗記学習」を続けているだけなのだろう。
例えば、5本のローソク足のパターンがどのように見えるべきかを頭の中で考えています。私はそれをチャートにマークし、価格エクスポートスクリプトを実行し、それをニューラルネットワークに送り、ニューラルネットワークはパターンがどのように見えるべきで、どのように見えるべきでないかを学習し(他の価格セットのラベルは異なる)、そして私のニューラルネットワークはこれらのパターンをチャートにマークする。ーつまりー、ーならばーとー、ー、ーのーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
しかし、ここに「パターンを見つける」というタスクがあるが、それは何なのか、暗記学習の例とどう違うのか?
たぶん、パターンを見つけるというのは複雑すぎるタスクで、今のところニューラルネットワークはコンピュータのパワーに比例して「暗記学習」を続けているだけなのだろう。
2つの状況がある:
1.何でもマークできる。将来の問題:あなたのMOは、あなたがマークしたものをどのようなエラーで見つけるか。
2.あなたの「マーク」はMOとは何の関係もなく、その意味は異なる。例えば、私たちは「教師」を形成する。つまり、例えば丸太や短パンがあることが保証されているコティールの領域にマークをつける。ーMOアルゴリズムに、ーMOアルゴリズムがー。MOアルゴリズムは、教師の値に対応するいくつかの指標値の集合を形成する。これがパターンです。、ークすることが、ークすることがークする。
二つの事情がある:
1.何でもマークできる。今後の問題は、あなたがマークしたものを、あなたのMoDがどのようなエラーで見つけるかである。
2.あなたの「マーク」はMOとは何の関係もなく、その意味は異なる。例えば、私たちは「教師」を形成する。つまり、例えば丸太や短パンがあることが保証されているコチルの領域にマークを付ける。次に、MOアルゴリズムにこの「教師」と、ある入力データ・セット、例えば指標値を与える。MOアルゴリズムは、教師の値に対応するいくつかの指標値の集合を形成する。これがパターンです。原理的には、これらのパターンは我々にとっては何でもないものですが、最も驚くべきことは、将来、これらのパターンが何らかの誤差を伴って繰り返されることです。