フォロックスで儲けるのは不可能だ!!! - ページ 32

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議論の輪に入りたくなかったのですが、私がニューロンを鍛えるにはこれしかないと言えるでしょう。オーバートレーニングは、そのデータに対していくつかの基本的なトリックで処理されます。ソ・ジュ......期待できますね。
 
Avals >> :

ここでは前処理、つまりシステムに投入されるものが重要になると思われます。IMHA、これはアダプティブ・システムの根幹をなすものです。この価値観自体が、安定した市場局面を特徴づけるものであるはずです。そして、これらのインプットをもとに合成物質が生成されるはずです。大雑把に言うと、生成してその分布を変えること（適応システムの入力パラメータの値を変えること）。

えー、ATSの入力に何が供給されるかは考えなくていいんです。まず、入力データの元となる、同じOHLCでも合成されたものを用意する必要があります。

 

結局、統計学をよく知らないので、統計学を理解している人に向けての質問でした。

実用的なコードで実装したら、コードベースに入れるつもりです。興味を持った人が、使ってくれる。


私が提案したテーマについて、イリヤさんが何かおっしゃるなら、喜んでお聞きしますよ。

 
そうなんです、たくさんあるんです!適応性の問題にアプローチする最善の方法は何でしょうか？一般サンプルの統計パラメータを基に、統計的に類似した系列を構築することである。そうすると、一般的なサンプルに近い特性を持ちながら、新しい動きを持つ、必要なだけのデータを持つ価格モデルが出来上がります。そして、その動きの新しさは、一般的なサンプルの性質に対応する。グリッドやアダプティブエキスパートアドバイザーは、データが常に変化しているため、適応することができません。しかし、これらのデータには、ニューロンや適応型Expert Advisorがターゲットとする静的法則が含まれています。そして、一般化する（一般化しようとすると、やはり神経細胞について考えなければならない）のは統計法則である。以上で第一部は終了です。:)
 
IlyaA >> :
ありますよ、たくさんありますよ適応性の問題にアプローチする最善の方法は何でしょうか？一般サンプルの統計パラメータを基に、統計的に類似した系列を構築することである。こうして、一般的なサンプルと同様の特性を持ちながら、新しいデータで、かつ、任意の数の価格モデルを得ることができる。そして、その動きの新しさは、一般的なサンプルの性質に対応する。グリッドやアダプティブエキスパートアドバイザーは、データが常に変化しているため、適応することができません。しかし、これらのデータには、ニューロンや適応型Expert Advisorがターゲットとする静的法則が含まれています。そして、一般化する（一般化しようとすると、やはり神経細胞について考えなければならない）のは統計法則である。以上で第一部は終了です。:)

質問は、学習についてではなかった。質問は、与えられた統計パラメータで合成VRを作るというものでした。

 
joo >> :

質問は、トレーニングについてではなかった。指定された統計パラメータを持つ合成BPを作成するという質問でした。


アルゴリズムはおおよそ次のようなものである。

1.一般集団のパラメータ群を決める。通常5～10程度。社会学者は100～150人。

2.各特徴または特徴の組み合わせについて、確率密度を構築する 3.

指定された分布を持つデータのモデリングを開始します。組み合わせは、すべてのパラメータとの整合性を確認し、生成アルゴリズムに修正を加える。

4.このデータは、Expert Advisorのトレーニングに使用されます。

 
IlyaA >> :


アルゴリズムはおおよそ次のようなものである。

1.一般集団のパラメータ群を決める。通常5～10程度。社会学者は100～150人。

2.各特徴または特徴の組み合わせについて、確率密度を構築する 3.

指定された分布を持つデータのモデリングを開始します。組み合わせは、すべてのパラメータとの整合性を確認し、生成アルゴリズムに修正を加える。

4.このデータは、Expert Advisorのトレーニングに使用されます。

すごいですねぇ。そして、4以外の1,2,3についてですが、詳しく教えてください。

 
IlyaA писал(а)>> 過学習は、このようなデータでは、いくつかの初歩的なトリックで治る。

どんな仕掛けがあるのか、秘密でないなら......)))

 

私は、（実信号＋人工ノイズ）を使って、TCの安定性を調べます。

また、純粋に人工的な発振器に実用的な意味はないと思います。たしかに、専門家が必要な条件でシミュレートした上でTSアルゴリズムをデバッグするという考え方は理解できますが、それで十分なのかどうかはわかりません。そうすると、実際の見積もりで必要な領域は常に1つではなく、見つけることができます。

 
LeoV >> :

どんな仕掛けがあるのか、秘密でないなら......)))


まあ、実に単純な話なのですが。確かにメソッドを挙げますが、皆さんもご存じでしょう。

1.早めの停車。

2.クロスチェックを行う。

3.重量の軽減

4.ウェイトをなくす。

5.平滑化近似。

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