ある部分を分析しても、次の部分が予測できないようなプロセスが存在するかどうか。 - ページ 13

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joo:

5.自ら作り出した遺伝子を


実は、ランダムなさまを予測することは不可能だと思っています。もうひとつは、少なくとも短期間では利益が出るような取引戦略を立てることが可能かどうかということです。プロセス統計学を駆使すれば、答えは見えてくる。マーチンゲールなど。

遺伝的アルゴリズムが 乱数生成アルゴリズムのロックを解除することができたなら、それは強力なものです。チャンピオンシップのために賭けるのでしょうか？応援したいですね。合格条件（15分テスト）は厳しいですが。以前使っていたEAを最近接検索をベースに使ってみようと思っています。しかし、15分間に収めるのは難しいだろう。チャンピオンシップの条件は、ニューラルネットワークのために設計されたものではありません。

 
ランダムウォークを予測することはできない。パターンがあるものは予測できる。ランダムウォークには定義上、パターンはない。このネットワークにさらにデータを走らせ、本当にランダムな系列であれば、利益は0になり、予測確率は0.5となります。
 
Avals:
もちろん、NSはランダムなデータの中で記憶することができます。予言なのか？

その通り、記憶することができますし、記憶しています。

私の実験は間違っていました。サンプルとOOSは異なる時間に生成されたので、同じ行からの乱数ではありません（ジェネレータは両方のケースで異なる初期化を行っています）。

しかし、ここに正しい実験があります。

10000個のOOS Sampleとその直後に10000個のOOS OOSというシーケンスが生成されました。

今は予測なのでしょうか？

 
gpwr:


1.実は、ランダムな迷走を予測することは不可能だと思っています。もうひとつは、少なくとも短期間では利益が出るような取引戦略を立てることが可能かどうかということです。プロセス統計学を駆使すれば、答えは見えてくる。マーチンゲールなど。

2.遺伝的アルゴリズムは、乱数生成アルゴリズムのロックを解除することに成功すれば、強力なものになります。チャンピオンシップのために彼に賭けるのか？応援したいですね。合格条件（15分テスト）は厳しいですが。以前使っていたExpert Advisorを最近傍探索に基づいて使おうと思っています。しかし、15分間に収めるのは難しいだろう。チャンピオンシップの条件は、ニューラルネットワークのために作られたものではありません。

1.私も信じられません。:)ただ、実際の市場データでは、PCFよりもさらに良い結果が出るはずだと信じています。

2.そうですね、GAは本当に良いものです。私はこの開発に合計で3年ほど費やしました。今年は多分やります（ふっふっふっふ）。テスト中のグリッド制限については、テスト中に「考える」ことがないように、しっかりとEAでグリッドのレディーアンサーを右に処方しておく必要がありますね。

 
Integer:
ランダム・ワンダリングで予測不能。パターンがあるものを予測することができる...。

私もそう思っています。

 
alsu:
ちなみに、性能的にはMathRand()&0x00000001の方が上です

CのPRNGでは無理です。ダーティ」ループを持つので、このような操作の結果は、周期的なパターンを持つことになる。


ZS、すでに修正済みであることが判明しました。

 
このスレのモラルは、NSはSBまで覚えているが、SB予想は出来ないということだ。
 

そして、これはすでに実データであるEURUSD M5での話です。Sample 2011.11.01-2012.05.25, 10958 samples green curve, and Backward 2011.09.01-2011.11.01, 5160 samples red curve.サンプルは、2011.11.01-2012.05.25、10958 samples green curve、5160 samples red curve。

まあ、格言なんですけどね。

 
バックワードがマジックワード )
 
TheXpert:
バックワードがマジックワード )

フォワードはサンプルより

Backward - サンプルより後方へ

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