金融シリーズのニューロフォーキャスト（1論文に基づく） - ページ 5

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f.t.:

記事は読んでいません、NSには（もう）興味はありませんが

.........くそくらえだ。

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しかも、これは経験のあるプログラマーが書いているのですが...。

もう行っていいんだ、思考ははっきりしている。

 
もう一度言いますが、NSは、TAファミリーの取引システムが機能していれば、非常に良いツールです。NSに各種指標や換算値などを与えているだけです。役に立ちません。NSが市場を引っ張ることはない。NSは、あなたの取引システムをより良いものにすることができます。これは事実ですが、あなたはテクニカル分析に基づいてTS自体を持っている必要があります、いくつかの種類の....それで、入力で埋めても、動作が悪くなる。耐久性がない......NSを作ろうとしながら、いつも訓練と少しのトレードの後、NSが負け始めてしまう......。しかも、パラメータを 拾うのは、そう簡単ではない・・・・・・。
削除済み  
TheXpert:
しかも、これは経験のあるプログラマーが書いているのですが...。

そして、プログラミングだけでなく、経験を積んで;)

それを共有する--必要な人には「誰かの役に立つ知識」として受け止められ、そうでない人には「ゴミ」に見えてしまうのです。

探すものは探す......。

ディキシー

 

MS＝アメリカの基準で博士号

PhD = Doctor of Science（理学博士）。それくらい高い。

インターネットでSriramの研究論文をググってみると、以下のような要約版が見つかります。

https://www.mql5.com/go?link=https://metapress.com/

SriramのLinkedInプロフィールをご覧ください。

https://www.mql5.com/go?link=http://www.linkedin.com/pub/sriram-lakshminarayanan/5/a53/968

現在、マキュベ・インベストメント・テクノロジーズで取締役を務めていると言う。年金基金や機関投資家向けに、タクティカル・アセット・アロケーションを実施。会社のホームページをチェックすること。

https://www.mql5.com/go?link=http://www.mcubeit.com/company.html

をクリックし、「会社案内」をご覧ください。

SMART Rebalancing® (Systematic Management of Assets using a Rule-based Technique) という新しいモデルへの移行を促進し、マルチアセットポートフォリオにおける資産配分の決定を管理する優れたアプローチである。

彼の手法に挑戦してみる。どういうわけか、このSriramという男は、すぐに自分のメソッドをアセットアロケーション（https://en.wikipedia.org/wiki/Asset_allocation）の平凡な仕事と交換した。でも、もしかしたら、そこで使っているのかも？年金基金が資産のデイトレードを認めないから、難しいね。日中は資産運用会社で働き、夜は海外の取引所でギャンブルをするデイトレーダーも知っていた。

 
gpwr:

彼のメソッドに迫ります。このスリラムは、どういうわけか、すぐに自分のメソッドを捨てて 、アセット・アロケーション（https://en.wikipedia.org/wiki/Asset_allocation）の平凡な仕事に就いてしまったのです。もしかしたら、そこで使っているのかもしれませんが。年金基金が自分の資産でデイトレードをすることを許さないから、それはないだろう。


1vrはもういいや ))))...。
 
gpwr:

MS＝アメリカの基準で博士号

PhD = Doctor of Science（理学博士）。それ以上のものはない。


ウラジミール、どうしてそんなことになってるんだ．

博士号は私たちの博士号より少し低く、修士号は単に学位を守り抜いた卒業生で、学士号が学位を守っていないのとは対照的です :)

猫は助かったのか？

 

猫のジョウが持って いた。そして、彼はそうする。

 
Mathemat:

猫のジョウが持って いた。そして、彼はそうする。


ありがとうございました :)
 
gpwr:


アメリカの基準で言ったんだ。一時は、博士号を取ろうと思ったこともありました。私はアメリカのある大学に進学しました。そうそう、「私はモスクワ学院の卒業証書を持っています・・・。(ここで知っている人もいると思いますが)、名誉あることです」。アメリカの官僚は、本棚から分厚い本を取り出して、「あなたはどこの大学で学位を取ったのですか」と聞く。彼女は、何千もの国際機関の中から私の出身校を見つけて、「あなたの学位は学士号と同等です」と言う。「5年半の勉強、ここに私のコースが全部載っています。あなたの学士のコースと4年間の勉強と比較してみてください」と言いました。そして、「アメリカにはそういう機関があって、私のコースをお金で比較して、私の卒業証書がアメリカのどの学位に相当するかを証明する紙をくれるんだ」と教えてくれました。「しかし、本学はこの分厚い本で指導しているので、他の書類は一切関知しないので、これらの事務所に時間とお金を浪費しない方が良いですよ。だから、白髪の私が20歳の学生たちと一緒に修士課程を受け持つことになったのです。何ができるのか？博士号は簡単です。アメリカでは、修士号取得後2年で、まだ10代のニキビがある状態で取得できる。ロシアでは、博士号を取得するためには、20〜30年働かなければならなかったのです。そして、博士号が40歳未満であれば、誰もがその人を天才と見なした。今は状況が変わっているでしょうが。

博士号と博士後期課程がある。それぞれ、哲学博士、医学博士が最も近い類型である。Phはステータスを下げる接頭語です :) まあ、誰もその学生が博士号に挑戦することを禁じたりはしませんが、良い結果をもたらすことはないでしょう。アメリカン（インターナショナル）スタンダードの話をしているのです。

繰り返すが、アメリカの博士号と科学博士号を混同してはならない。比類なき存在です。

 
nikelodeon:

実は、オーバートレーニングなんです。あなたが知らないとは驚きです。従来の常識では、ネットワークが昨日と同じように動き始めたらオーバートレーニングであると言われています。つまり、入力のキーポイントを強調せず、昨日と同じ信号を出し始めてしまう......。


また、何の根拠もなく、ある意見を持つことが可能なことにとても驚いています。
オーバートレーニングという言葉については、すでにここのどこかで意見を述べました。この言葉は、現象の本質を全く反映していない。どのような英単語がそう訳されているのでしょうか。むしろ、"rote"（「詰め込んだ」から）あるいは "learned "という言葉の方が適切である。 この現象は、何も理解していないのに段落を一字一句暗記してしまった、頭が真っ白になった塾生やクレーマーに似ている。この現象は、サンプル数の少ないボリュームネットワークをティーチングする際に発生します。ネットワークは学習サンプルに適切に反応するが、もっと多くのサンプルを学習する可能性に対応できるため、使い物にならない、つまり、ただの空っぽの頭になってしまうのだ。それが与える結果は何であれ、昨日のものではありません。だから、あなたが昨日持っているようなものは、私にはよくわからない、ある種の奇跡、ある種の魔法のオーバートレーニングです。
プログラミングの公式と同じで、ことあるごとにメモリーリークがどうのこうのと言われますね。だから、ネットワークについて語るとき、オーバートレーニング、オーバーエデュケーション、それが何であるかを理解している人はほとんどいない。

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