MTSにおける人工知能の活用 - ページ 19 1...121314151617181920212223242526...28 新しいコメント RIP 2007.03.05 10:43 #181 maveric: 分類タスクの場合、考慮されるのはデータに対する我々の解釈である。大雑把に言うと、文字認識の課題では、Aの文字の例の集合の中に、XやUなどの文字は出てこないはずなんです :) 両方やりたいんです。グリッドは2つかもしれないし、結果的に1つかもしれない。 最初のステップでグリッドは現在の状況を分類する。トレンドの始まりが十分に明確なシグナルであれば、第二段階として、このトレンドでどれだけの利益が得られるかを予測するために、将来を見通す試みが行われます。 金融シリーズの近似性は分類よりも悪いと推測しています。 クラスタリングの話ではないですが、分類には画像が必要です。顔の特定の部分(鼻、口、目)間の距離などの特徴量に基づいて、顔の画像を分類することを言う...周波数特性による分類のバリエーションがあります ...なぜ、こんなことを言うかというと、簡単なことです。具体的にはどのようなことでしょうか。 市場の状況を分類するための特性?はい、そして、熊手を踏まないように、私はこの特性が隠されたタイプに属していることにあなたの注意を引きたい.........つまり、従来のTA手法では得られないものです。取引開始の合図 ...すべてのトレーダーが夢見る「聖杯」;)どのようなネットワークでも、非常に高い信頼性でクラスの所属を検出するように訓練することができます。例えば、テキスト認識ソフトウェア...という、ほとんどの人がいつも一緒に仕事をしているようなものです。要は、タスクを正しく設定することです。 Sceptic Philozoff 2007.03.05 10:55 #182 Reshetov: 多層ニューラルネットワークによる補間は、舗装に2本の指を置くように行うことができます。 。 しかし、このような補間は、実際の非平滑化データに対しては、山羊の乳のように有効である...。高値や安値からのムーイング(ちなみにLWMAが最高)は非常によく補間してくれますが、予想ムーイングからの価格回復は、ムーイング予想誤差に適当な係数をかけて、すべてを明確にしています。 スキャルピングベースの取引システムについての隣のスレッドのどこかに、高度に平滑化されたデータを持つFCの存在についてのメッセージがあります(まさにそのFCではスキャルピングは何の制限もありません、無駄だからです)。もしかしたら、彼らの補間結果はもっと良くなるかもしれない...。 RIP 2007.03.05 10:58 #183 Reshetov: 価格系列は、他の連続系列と同様に、問題なく近似することができます。多層ニューラルネットワークによる補間は、舗道を歩く2本の指のように行うことができる。ニューラルネットワークによる非周期的系列の外挿は時間の無駄である。 確率的な級数を外挿することは可能だが、境界条件を課さなければならない......。というような質問に対して、示唆に富む答えがあるかもしれないと、私は考えています。基準レベルの傾向は何ですか? 多分、別の目標より実用的な、一定期間の価格の動きの方向とMAに漸近線の角度を言う。 RIP 2007.03.05 11:12 #184 Mathemat: レシェトフ 多層ニューロンによる補間は、舗装された道路を2本の指でなぞるように行うことができます。 しかし、このような補間は、ヤギの乳よりも、実際の非平滑化データに対して有効である...。高値や安値からのムーイング(ちなみにLWMAが最適)は非常によく補間されるが、予測ムーイングから価格を復元するとすべてが明らかになる:予測ムーイングの誤差に適切な係数が乗じられているのである。 どこかの記事で、NSをベースにした補間をフィルターとして使うことを提唱していたのですが、間違っていたかもしれません ...面白いアイデアですが、実験的に検証する必要がありますね.そんなに簡単なことではないと思いますが、実験してみる価値はあると思います。 削除済み 2007.03.05 11:28 #185 rip: マーベリック 分類タスクの場合、考慮されるのはデータに対する我々の解釈である。大雑把に言うと、文字認識の課題では、Aの文字の例の集合の中に、XやUなどの文字は出てこないはずなんです :) 両方やりたいんです。グリッドは2つかもしれないし、結果的に1つかもしれない。 最初のステップでグリッドは現在の状況を分類する。トレンドの始まりが十分に明確なシグナルであれば、第二段階として、このトレンドでどれだけの利益が得られるかを予測するために、将来を見通す試みがなされます。 金融シリーズの近似性は分類よりも悪いと推測しています。 クラスタリングの話ではないですが、分類には画像が必要です。顔の特定の部分(鼻、口、目)間の距離などの特徴量に基づいて、顔の画像を分類することを言う...周波数特性による分類のバリエーションがあります ...なぜ、こんなことを言うかというと、簡単なことです。具体的にはどのようなことでしょうか。 市場の状況を分類するための特性?はい、そして、熊手を踏まないように、私はこの特性が隠されたタイプに属していることにあなたの注意を引きたい.........つまり、従来のTA手法では得られないものです。取引開始の合図 ...すべてのトレーダーが夢見る「聖杯」;)どのようなネットワークでも、非常に高い信頼性でクラスの所属を検出するように訓練することができます。例えば、テキスト認識ソフトウェア...という、ほとんどの人がいつも一緒に仕事をしているようなものです。要は、タスクを正しく設定することです。 具体的に何をネットワークにインプットしていくかは、まだわかりません。 価格指標と何か違うものを選択することになると思います。 もし、依存関係があるのなら、十分な精度でそれを見つけたいと思います :) そして、私は聖杯を書こうと考えるには程遠く、10回中6-7回当てるのがすでに良い結果です :) RIP 2007.03.05 11:58 #186 maveric: ネッツに何をインプットするかは、まだはっきりわからない。 価格違いのインジケータを何かで拾おうと思う。 もし、依存関係があるのなら、十分な精度でそれを見つけたいと思います :) そして、私は聖杯を 書こうと考えるには程遠く、10回中6-7回当てるのがすでに良い結果です :) 70% ...それは事実上聖杯である;) Yury Reshetov 2007.03.05 15:10 #187 rip: レシェトフ 価格系列は、他の連続系列と同様に、問題なく近似することができます。多層ニューラルネットワークによる補間は、舗道を歩く2本の指のように行うことができる。ニューラルネットワークによる非周期的系列の外挿は時間の無駄である。 確率的な級数の外挿は可能だが、境界条件を課さなければならない......。 テレビで釘を打つことは原則として禁止されていませんが、普通の人はとっくにポジションの長さを正しく、間違いなく選択することを学んでいます。http://gzt.ru/business/200 7/03/04/220019.html。 RIP 2007.03.05 15:30 #188 Reshetov: リップ 確率的な系列を外挿することは可能ですが、境界条件を課さなければなりません. そう、テレビで釘を打つことは原則として禁止されていません。 しかし、普通の人はとっくの昔に、ポジションの長さを正しく、間違いなく選択する方法を身につけているのです。http://gzt.ru/business/2007/03/04/220019.html ネイルと何の関係があるのか、よくわからないのですが...。と、インサイダーの陰謀と役職の長さに何の関係があるんだ! Yury Reshetov 2007.03.05 17:17 #189 rip: レシェトフ リップ 確率的な系列を外挿することは可能ですが、境界条件を課さなければなりません. テレビで釘を打つことを禁止する人はいませんが、普通の人はとっくにポジションの長さを正しく、間違いなく選択する方法を学んでいます。http://gzt.ru/business/2007/03/04/220019.html ネイルと何の関係があるのか、よくわからないのですが...。と、インサイダーの陰謀と役職の長さに何の関係があるんだ! 気づいたときには手遅れだ。 RIP 2007.03.05 20:38 #190 Reshetov: リップ レシェトフ リップ 確率的な系列を外挿することは可能ですが、境界条件を課さなければなりません. テレビで釘を打つことを禁止する人はいませんが、普通の人はとっくにポジションの長さを正しく、間違いなく選択する方法を学んでいます。http://gzt.ru/business/2007/03/04/220019.html ネイルと何の関係があるのか、よくわからないのですが...。と、インサイダーの陰謀と役職の長さに何の関係があるんだ!? 気づいたときには手遅れだ。 哲学、宗教...を、信仰の拠り所とするために設計されています。でも、何を信じるかは人それぞれ...。 2レシェトフ:あなたの立場はよく理解できますし、正しいとも思いますが、進歩はあらゆるところにあるはずです ...。 1...121314151617181920212223242526...28 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
分類タスクの場合、考慮されるのはデータに対する我々の解釈である。大雑把に言うと、文字認識の課題では、Aの文字の例の集合の中に、XやUなどの文字は出てこないはずなんです :)
両方やりたいんです。グリッドは2つかもしれないし、結果的に1つかもしれない。 最初のステップでグリッドは現在の状況を分類する。トレンドの始まりが十分に明確なシグナルであれば、第二段階として、このトレンドでどれだけの利益が得られるかを予測するために、将来を見通す試みが行われます。
金融シリーズの近似性は分類よりも悪いと推測しています。
市場の状況を分類するための特性?はい、そして、熊手を踏まないように、私はこの特性が隠されたタイプに属していることにあなたの注意を引きたい.........つまり、従来のTA手法では得られないものです。取引開始の合図 ...すべてのトレーダーが夢見る「聖杯」;)どのようなネットワークでも、非常に高い信頼性でクラスの所属を検出するように訓練することができます。例えば、テキスト認識ソフトウェア...という、ほとんどの人がいつも一緒に仕事をしているようなものです。要は、タスクを正しく設定することです。
多層ニューラルネットワークによる補間は、舗装に2本の指を置くように行うことができます。 。
スキャルピングベースの取引システムについての隣のスレッドのどこかに、高度に平滑化されたデータを持つFCの存在についてのメッセージがあります(まさにそのFCではスキャルピングは何の制限もありません、無駄だからです)。もしかしたら、彼らの補間結果はもっと良くなるかもしれない...。
多層ニューロンによる補間は、舗装された道路を2本の指でなぞるように行うことができます。
分類タスクの場合、考慮されるのはデータに対する我々の解釈である。大雑把に言うと、文字認識の課題では、Aの文字の例の集合の中に、XやUなどの文字は出てこないはずなんです :)
両方やりたいんです。グリッドは2つかもしれないし、結果的に1つかもしれない。 最初のステップでグリッドは現在の状況を分類する。トレンドの始まりが十分に明確なシグナルであれば、第二段階として、このトレンドでどれだけの利益が得られるかを予測するために、将来を見通す試みがなされます。
金融シリーズの近似性は分類よりも悪いと推測しています。
市場の状況を分類するための特性?はい、そして、熊手を踏まないように、私はこの特性が隠されたタイプに属していることにあなたの注意を引きたい.........つまり、従来のTA手法では得られないものです。取引開始の合図 ...すべてのトレーダーが夢見る「聖杯」;)どのようなネットワークでも、非常に高い信頼性でクラスの所属を検出するように訓練することができます。例えば、テキスト認識ソフトウェア...という、ほとんどの人がいつも一緒に仕事をしているようなものです。要は、タスクを正しく設定することです。
価格指標と何か違うものを選択することになると思います。
もし、依存関係があるのなら、十分な精度でそれを見つけたいと思います :)
そして、私は聖杯を書こうと考えるには程遠く、10回中6-7回当てるのがすでに良い結果です :)
ネッツに何をインプットするかは、まだはっきりわからない。
価格違いのインジケータを何かで拾おうと思う。
もし、依存関係があるのなら、十分な精度でそれを見つけたいと思います :)
そして、私は聖杯を 書こうと考えるには程遠く、10回中6-7回当てるのがすでに良い結果です :)
確率的な系列を外挿することは可能ですが、境界条件を課さなければなりません.
ネイルと何の関係があるのか、よくわからないのですが...。と、インサイダーの陰謀と役職の長さに何の関係があるんだ!
確率的な系列を外挿することは可能ですが、境界条件を課さなければなりません.
ネイルと何の関係があるのか、よくわからないのですが...。と、インサイダーの陰謀と役職の長さに何の関係があるんだ!
確率的な系列を外挿することは可能ですが、境界条件を課さなければなりません.
ネイルと何の関係があるのか、よくわからないのですが...。と、インサイダーの陰謀と役職の長さに何の関係があるんだ!?
2レシェトフ:あなたの立場はよく理解できますし、正しいとも思いますが、進歩はあらゆるところにあるはずです ...
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