フィッティングと実際のパターンの境界線はどこにあるのでしょうか？ - ページ 37 1...303132333435363738394041424344...64 新しいコメント Vladimir Paukas 2011.01.25 12:33 #361 joo: これです。それが2つ目のタイプです。 それと、あれ、私も書いているのですが...。:) はい、どちらのアイデアも利益になります。 Andrey Dik 2011.01.25 12:41 #362 paukas: はい、どちらのアイデアも利益になります。 まあ、2番目のタイプのTSは将来の収益性を保証するものではありませんし、1番目のタイプのTSが収益性を持つこともあります。2つ目のタイプは、最適化の基準とパラメータを明確にし、識別できるようにするために導入されました - TSは、厳密に言えば、恥知らずのカツからハエを分離するために、適合または最適化されています。うっ、逆に。:) Sceptic Philozoff 2011.01.25 12:43 #363 paukas: これは最適化ではありません。最適化とは、周期を3倍にしたり、3倍にしたりすると、悪くなるけど、それほどでもない、ということを確認することです。 まあ、3回くらいはやりすぎかもしれませんね。しかし、そう、もちろん、安定領域（OU）が広ければ広いほど、「保証」は多くなるのです。 しかし、MAでは、当然ながら、収益性は1日あたり20％、1カ月あたり100％にはならない。もっと控えめなものになるでしょうね。 Vladimir Paukas 2011.01.25 12:50 #364 Mathemat: まあ、3回くらいはやりすぎかもしれませんね。しかし、そう、もちろん、持続可能性（AoS）の領域が広ければ広いほど、「保証」は大きくなるのです。 しかし、OUでは、当然ながら、収益性は1日20％にも、1ヶ月100％にもならないでしょう。もっと控えめなものになるでしょうね。 しかも、年間100％もない。そして、貧しいバフェットのような赤字の年もあるかもしれない :) Vitaliy 2011.01.25 13:11 #365 Figar0: この文脈でのモデルは1つではなく、ましてやその逆でもなく、誰もが何か違うものを持ち帰り、それを利用することができるのです。そして、私たちコンプライアンスマインドにbOOS、bOOS2などを投げかけないようにお願いします。 とりあえずSampleとOOSは置いておいて）。 25を再び! つまり、約25ページの何もない状態......。 特に才能のある人を代表して、説明をお願いします。 1) サンプル - 最適化し、最後に結果を分析し、いくつかのセットを選択します。 2) OSS - 選択されたセットを確認する。 3）そして、いつ儲かるのか？(意味不明...) NSのサンプルという分類を使っても、3つもあるんですねー。 トレーニング、コントロール、テスト Vladimir Paukas 2011.01.25 13:23 #366 lasso: 25を再び! つまり、約25ページの何もない状態......。 特に才能のある人を代表して、説明をお願いします。 1) サンプル-最適化、最後に結果を分析し、いくつかのセットを選択します。 2) OSS - 選択されたセットを確認します。 3）そして、いつ儲けるのか？(意味不明...) NSのサンプルという分類を使っても、3つもあるんですねー。 ティーチング、コントロール、テスト お金は重宝しますよ。制度があれば、お金がある 削除済み 2011.01.25 13:24 #367 lasso: 3）生地はいつ作るのか？(まあ、わからなくもないけど...) 25を再び! つまり、約25ページの何もない状態......。 あなたは既に最後のページで同じSampleとOOSを強調した私の投稿に返信しましたが、"25 again!"と叫ぶ赤はありませんでした）私は既視感があるのでしょうか？リラックス) ただ、bOOSとfOOSという頭文字が一番わかりにくいという意味で、その解読に数秒脳が煮えくり返りました) そして「生地」は、私たちのTSによって作られます。TSはサンプルで学習し、必要な結果をおそらくOOSを使って選択し、そして私たちの意見で、生地を作るために必要なデータを渡します。しかし、まだそこまで至っていません。実験の純度のために、このデータはまだ起きていないだけなのです......。 sever30 2011.01.25 13:36 #368 テスターはパターンを明らかにせず、あなたの目に適う最適化 結果はすべてフィットします。リアルタイムでは、不確実性の中で操作します。それは未知の環境の暗い部屋であり、一方、物語はスポットライトに照らされ、感覚で動いただけなのに、簡単に針に糸を通すことができるのです。 ですから、真っ暗闇の中でどう動くかを学び、その時だけ道を照らし（テスター、最適化）、今後の動きを調整するのです。これです。 sever30 2011.01.25 13:38 #369 sever30: テスターはパターンを明らかにせず、あなたの目に適う最適化の結果はすべてフィットします。リアルタイムでは、私たちは不確実性の中で活動しています。未知の環境の暗い部屋、一方、ストーリーはスポットライトに照らされ、感覚で動いただけなのに、簡単に針に糸を通すことができるのです。 ですから、真っ暗闇の中でどう動くかを学び、その時だけ道を照らし（テスター、最適化）、今後の動きを調整するのです。これです。 結論から言うと、まずパターンを発見し、その最適化を行う。それどころか、論理的に考えても間違っている。 sever30 2011.01.25 13:45 #370 sever30: 結論は、まずパターンを見つけ、それを最適化することです。その逆は、論理的に考えてもありえない。 結論の推論、それが線引きです。 1...303132333435363738394041424344...64 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
これです。それが2つ目のタイプです。
それと、あれ、私も書いているのですが...。:)
はい、どちらのアイデアも利益になります。
これは最適化ではありません。最適化とは、周期を3倍にしたり、3倍にしたりすると、悪くなるけど、それほどでもない、ということを確認することです。
まあ、3回くらいはやりすぎかもしれませんね。しかし、そう、もちろん、安定領域（OU）が広ければ広いほど、「保証」は多くなるのです。
しかし、MAでは、当然ながら、収益性は1日あたり20％、1カ月あたり100％にはならない。もっと控えめなものになるでしょうね。
まあ、3回くらいはやりすぎかもしれませんね。しかし、そう、もちろん、持続可能性（AoS）の領域が広ければ広いほど、「保証」は大きくなるのです。
しかし、OUでは、当然ながら、収益性は1日20％にも、1ヶ月100％にもならないでしょう。もっと控えめなものになるでしょうね。
この文脈でのモデルは1つではなく、ましてやその逆でもなく、誰もが何か違うものを持ち帰り、それを利用することができるのです。そして、私たちコンプライアンスマインドにbOOS、bOOS2などを投げかけないようにお願いします。 とりあえずSampleとOOSは置いておいて）。
25を再び!
つまり、約25ページの何もない状態......。
特に才能のある人を代表して、説明をお願いします。
1) サンプル - 最適化し、最後に結果を分析し、いくつかのセットを選択します。
2) OSS - 選択されたセットを確認する。
3）そして、いつ儲かるのか？(意味不明...)
NSのサンプルという分類を使っても、3つもあるんですねー。
トレーニング、コントロール、テスト
25を再び!
つまり、約25ページの何もない状態......。
特に才能のある人を代表して、説明をお願いします。
1) サンプル-最適化、最後に結果を分析し、いくつかのセットを選択します。
2) OSS - 選択されたセットを確認します。
3）そして、いつ儲けるのか？(意味不明...)
NSのサンプルという分類を使っても、3つもあるんですねー。
ティーチング、コントロール、テスト
3）生地はいつ作るのか？(まあ、わからなくもないけど...)
25を再び!
つまり、約25ページの何もない状態......。
あなたは既に最後のページで同じSampleとOOSを強調した私の投稿に返信しましたが、"25 again!"と叫ぶ赤はありませんでした）私は既視感があるのでしょうか？リラックス)
ただ、bOOSとfOOSという頭文字が一番わかりにくいという意味で、その解読に数秒脳が煮えくり返りました)
そして「生地」は、私たちのTSによって作られます。TSはサンプルで学習し、必要な結果をおそらくOOSを使って選択し、そして私たちの意見で、生地を作るために必要なデータを渡します。しかし、まだそこまで至っていません。実験の純度のために、このデータはまだ起きていないだけなのです......。
テスターはパターンを明らかにせず、あなたの目に適う最適化 結果はすべてフィットします。リアルタイムでは、不確実性の中で操作します。それは未知の環境の暗い部屋であり、一方、物語はスポットライトに照らされ、感覚で動いただけなのに、簡単に針に糸を通すことができるのです。
ですから、真っ暗闇の中でどう動くかを学び、その時だけ道を照らし（テスター、最適化）、今後の動きを調整するのです。これです。
テスターはパターンを明らかにせず、あなたの目に適う最適化の結果はすべてフィットします。リアルタイムでは、私たちは不確実性の中で活動しています。未知の環境の暗い部屋、一方、ストーリーはスポットライトに照らされ、感覚で動いただけなのに、簡単に針に糸を通すことができるのです。
ですから、真っ暗闇の中でどう動くかを学び、その時だけ道を照らし（テスター、最適化）、今後の動きを調整するのです。これです。
結論は、まずパターンを見つけ、それを最適化することです。その逆は、論理的に考えてもありえない。