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 52 1...454647484950515253545556575859...3399 新しいコメント mytarmailS 2016.07.25 07:25 #511 Dr.トレーダー同じ精度で、モデルがトポロジーを改良し、ニューロンを2つほど落としただけで、フィットネスが大きくなる場合があります。 コードのコメントから理解した限りでは、Luaからの移植ですね。そして、Luaも元がすでにc++なので、移植です。http://nn.cs.utexas.edu?neat。 RNeatの作者は、C++のコードをベースにして、既存のRの遺伝子パッケージを使ってネットワークを進化させた方が良いと思います。 そしてなぜかそこに書かれているのはすべてR-keだと思った。 mytarmailS 2016.07.25 07:27 #512 mytarmailS:あるサイトで見つけたのですが、なぜかもう使えませんもしかしたら、誰かが興味を持ってくれるかもしれない．...次のステップは新しいモデルでした。 終値に ローパスフィルターをかけ（私は2次のバターワースフィルターを使いました）、多項式調和近似を適用し、A*cos(wx)+B*sin(wx)をM*sin(wx+f)と変換し、Mとfを第二の特徴と するのです。 ....そして、このモデルを使って、ほとんどすべての新しいデータを正しく認識する、非常に優れた汎化特性を持つネットワークを構築することに成功しました。ユーリー・レシェトフ 「ユーリー、この人がここに書いていることは、一般的に理解できる？ TheXpert 2016.07.25 08:57 #513 最近はセントアカウントが流行っている Alexey Burnakov 2016.07.25 09:26 #514 コンビナート です。 最近、セント・アカウントを自慢するのがちょっとした流行りです またどこかでCMがあったのでしょうか？ Yury Reshetov 2016.07.25 09:45 #515 mytarmailS:mytarmailS:...次のステップは新しいモデルでした。 終値に ローパスフィルターをかけ（2次のバターワースフィルターを使いました）、多項式調和近似を適用し、A*cos(wx)+B*sin(wx)を変換してM*sin(wx+f)を作り、Mとfを二次特徴として 取り込みました。 ....そして、このモデルを使って、ほとんどすべての新しいデータを正しく認識する、非常に優れた汎化特性を持つネットワークを構築することに成功しました。 ユーリー・レシェトフ 「ユーリー、この人がここに書いていることは、一般的に理解できる？正直なところ、そうでもないんです。質問が多いですね。例えば、フーリエ変換で不要な高調波の振幅をゼロにして無視したり、フィルタリングした高調波の振幅を閾値でカットすればよいのなら、なぜ個別にプレフィルタするのだろう。 具体的にどのような周波数がフィルタリングされたのでしょうか？もうひとつの大きな問題は、推測のためのバリエーションがたくさんあることです。なぜ、MFやHFではなく、低周波成分がフィルタリングされたのか？結局のところ、論理的にはノイズはMFかHFにあるはずなのです。価格VRの非周期性の問題はどのように解決されたのか、つまり、期間端の誤差はどのように解消されたのか？一見すると、具体性のない学術的な文章、つまり根拠のない主張をしているように見えるのです。 そして、その結果、上記の質問の答えがわからないまま、実際にどのように再現すればよいのか、何か適切な結果が得られるのか、推測するしかないのです。 TheXpert 2016.07.25 09:53 #516 アレクセイ・ブルナコフ またどこかでCMがあったのでしょうか？ はい、そうでした。 削除済み 2016.07.25 09:55 #517 ここで問題なのは、自慢話やセントアカウントではありません。問題は別のところにある。議論の参加者は、不必要なインプットをすり込むことで、何らかのグラを 見出すことを期待しているのだと私は考えています。そして、既成の戦略や戦術、どちらか良い方を使わなければならないことを完全に忘れているのです。機械は、あなたが入れたものだけを動かしてくれます。入力のクソは出力のクソ。すみません。 Alexey Burnakov 2016.07.25 10:09 #518 ヴァディム・シシュキンここで問題なのは、自慢話やセントアカウントではありません。問題は別のところにある。議論の参加者は、不必要なインプットをすり込むことで、何らかのグラを見出すことを期待しているのだと私は考えています。そして、既成の戦略や戦術、どちらか良い方を使わなければならないことを完全に忘れているのです。機械は、あなたが入れたものだけを動かしてくれます。入力のクソは出力のクソ。申し訳ございません。タンパク質のニューラルネットワークは、出たり入ったりでうんちくが尽きない。すみません。 削除済み 2016.07.25 10:12 #519 アレクセイ・ブルナコフタンパク質のニューラルネットワークは、入力も出力もグーだらけになることもある。(苦笑) すみません。その通り、そういうことです。このテーマについて、何かご意見はありますか？ Alexey Burnakov 2016.07.25 10:26 #520 ヴァディム・シシュキンその通り、そういうことです。このテーマについて何か言うことはありますか？そこで、あなたに質問です。)戦術は？あなたの頭はどうなっているのでしょう？では、教えてください。 1...454647484950515253545556575859...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
同じ精度で、モデルがトポロジーを改良し、ニューロンを2つほど落としただけで、フィットネスが大きくなる場合があります。
コードのコメントから理解した限りでは、Luaからの移植ですね。そして、Luaも元がすでにc++なので、移植です。http://nn.cs.utexas.edu?neat。
RNeatの作者は、C++のコードをベースにして、既存のRの遺伝子パッケージを使ってネットワークを進化させた方が良いと思います。
あるサイトで見つけたのですが、なぜかもう使えません
もしかしたら、誰かが興味を持ってくれるかもしれない．
...次のステップは新しいモデルでした。 終値に ローパスフィルターをかけ（私は2次のバターワースフィルターを使いました）、多項式調和近似を適用し、A*cos(wx)+B*sin(wx)をM*sin(wx+f)と変換し、Mとfを第二の特徴と するのです。
....そして、このモデルを使って、ほとんどすべての新しいデータを正しく認識する、非常に優れた汎化特性を持つネットワークを構築することに成功しました。
ユーリー・レシェトフ 「ユーリー、この人がここに書いていることは、一般的に理解できる？
最近、セント・アカウントを自慢するのがちょっとした流行りです
mytarmailS:
...次のステップは新しいモデルでした。 終値に ローパスフィルターをかけ（2次のバターワースフィルターを使いました）、多項式調和近似を適用し、A*cos(wx)+B*sin(wx)を変換してM*sin(wx+f)を作り、Mとfを二次特徴として 取り込みました。
....そして、このモデルを使って、ほとんどすべての新しいデータを正しく認識する、非常に優れた汎化特性を持つネットワークを構築することに成功しました。
ユーリー・レシェトフ 「ユーリー、この人がここに書いていることは、一般的に理解できる？
正直なところ、そうでもないんです。質問が多いですね。
一見すると、具体性のない学術的な文章、つまり根拠のない主張をしているように見えるのです。
そして、その結果、上記の質問の答えがわからないまま、実際にどのように再現すればよいのか、何か適切な結果が得られるのか、推測するしかないのです。
またどこかでCMがあったのでしょうか？
ここで問題なのは、自慢話やセントアカウントではありません。
問題は別のところにある。
議論の参加者は、不必要なインプットをすり込むことで、何らかのグラを 見出すことを期待しているのだと私は考えています。
そして、既成の戦略や戦術、どちらか良い方を使わなければならないことを完全に忘れているのです。
機械は、あなたが入れたものだけを動かしてくれます。
入力のクソは出力のクソ。
すみません。
ここで問題なのは、自慢話やセントアカウントではありません。
問題は別のところにある。
議論の参加者は、不必要なインプットをすり込むことで、何らかのグラを見出すことを期待しているのだと私は考えています。
そして、既成の戦略や戦術、どちらか良い方を使わなければならないことを完全に忘れているのです。
機械は、あなたが入れたものだけを動かしてくれます。
入力のクソは出力のクソ。
申し訳ございません。
タンパク質のニューラルネットワークは、出たり入ったりでうんちくが尽きない。
すみません。
タンパク質のニューラルネットワークは、入力も出力もグーだらけになることもある。
(苦笑) すみません。
その通り、そういうことです。
このテーマについて、何かご意見はありますか？
その通り、そういうことです。
このテーマについて何か言うことはありますか？
そこで、あなたに質問です。)
戦術は？あなたの頭はどうなっているのでしょう？では、教えてください。