記事"ランダムフォレストの予測トレンド"についてのディスカッション - ページ 6 1234567891011121314 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2014.12.15 17:02 #51 gpwr: いや、普通のフラッドではなく、トピックに関するフラッドであり、このフォーラムの記事の質を高めるためのフラッドだ。そうでなければ、市場とは関係のない様々なプロセスのモデル化に関する書籍の章を書き、市場への適用可能性は読者が確認するように任せる。私は、これらの方法はすべて市場には適用できないことを堂々と宣言する。私自身がすでに証明している。そして、そのような証明もせずに記事や本を書いている人たちの目的はただ一つ、信用を得ることです。市場には2種類の参加者がいる。取引で稼ごうとする者と、取引で成功した経験もないのに、市場で取引して稼ぐ方法を最初の人に教えて稼ごうとする者だ。特に後者は、証明されていないモデルか、証明されているが市場には適していないモデルのどちらかを権威的に売りつけようとし、読者自身にそれをチェックするよう宿題を与える。私たちは先生で、あなたたち生徒はオークだ。私は記事や本を書くだけでなく、あなたの予測セットを本物のEAにするサービスも提供していることに注目していただきたい。もう一度添付する。アタッチにあったリストをここに掲載します。この本の実践的な実装として、私は以下のサービスを提供しています：1.ラトル用ソースファイルの作成に関するご相談：無料2.提案された予測変数のセットのオーバーフィット（過剰適合）に関する結論：3.オーバーフィットせずにモデルを構築することが可能な予測変数（もしあれば）の利用可能性を正当化する結論：4.オーバーフィッティングなしのRモデルのコード．5.R モデルを使用したExpert Advisor の作成に 参加すること：EAプログラミングや計量経済モデルに関する必要なトレーニングを受けていないトレーダーは、以下の計画を実行することにより、金融市場（外国為替、証券取引所）でソフトウェアロボットの助けを借りて取引することができます：1.予測因子の独立した選択2.私の助けを借りて、オーバートレーニングがないことを保証しながら、予測因子をテストし、モデルを構築する。3.私が作成したモデルからの売買シグナルを使用するExpert Advisorの注文。 ファイル: PredictTrend.zip 858 kb Vladimir 2014.12.16 05:20 #52 denkir:あなたは間違っている、gpwr。私の考えでは、どんな記事でも、そのトピックやテーマ、知識分野に対する興味を喚起することが目的だ。ほとんどの読者は、既製の、普遍的な解決策を、今ここで、ほとんど、あるいはまったく努力することなく手に入れたいと思っている。faa1947は 予測や分類法について書いているが、これはこのリソースでは非常に珍しいことだ...。もし反論するなら、理路整然と反論すること。例えば、あなたのモデルやそのパラメーターを提示するとか...。私はチェックしたがうまくいかなかった、あなたの成功したバージョンを見せてくれ」と事実を突くのは非建設的だ...。個人的には、既成の解決策は必要ない。理論的な詳細やステップ・バイ・ステップのガイドがなくても、モデルの本質を教えてくれれば、私は自分でそれを実行する。しかし、もし著者がこのモデルの少なくとも実用的な結果、例えば訓練していない履歴に対する分類精度のパーセンテージを示さなければ、私のモチベーションはゼロになるでしょう。ここで発表される論文の大半では、精度は50％であることを保証する。世界のどんな立派なジャーナルも、理論の実用的なテストなしに論文を掲載することはない。そして、あなたが私に提示したものを見てください：あなたのモデルを提示し、それがより優れていることを証明してください。著者に自分のモデルの結果を示すよう求めるのはどうだろう？これらの記事はすべてユセフのスタイルで書かれている：理論を説明し、結果なしで論文を発表し、プログラマーを探し、理論が機能しないことを発見し、マーティン、グリッド、その他の添加物を加え、「斧からスープ」を得る。大衆を惹きつけるという観点からは、これらの記事はその役割を果たしているが。論議を呼ぶ理論であればあるほど、議論は白熱する。このサイトは、ゲストの数によってその目標を達成している。これは、トレーディングに応用できる何かを提示することよりも重要な目標だと私は思う。私の投稿に建設的なものがあまりないことには同意する。しかし、この記事が広告目的で書かれたものであることには同意する。建設的な内容はあまりない。だから、建設的な議論を期待してはいけない。 СанСаныч Фоменко 2014.12.16 17:00 #53 gpwr:著者に彼のモデルの結果を示すよう求めるのはどうだろう？なんてこった！あなた個人のために、私の記事のセクション7からコピーペーストしてください： 以下の結果が得られた：オフラックの予測誤差＝15.77％；検証データセットでの予測誤差 = 15.67%；テスト・データセットでの予測誤差＝15.77％。 Дмитрий 2014.12.16 17:27 #54 faa1947:なんてこった！個人的に、私の記事のセクション7からコピーペーストしてみよう： 以下の結果が得られた：オフラックの予測誤差 = 15.77%；テストデータセットでの予測誤差 = 15.67%；テストデータセットでの予測誤差＝15.77％。結果とは、これらの結果ではなく、モデルに基づいてTSを取引した結果を意味する。ここは計量経済学の フォーラムではない。 СанСаныч Фоменко 2014.12.16 18:11 #55 Demi:結果とは、これらの結果を意味するのではなく、モデルに基づいてTSを取引した結果を意味する。ここは計量経済学の フォーラムではありません。それはあなたのクライアントが望んだことです：しかし、著者が少なくともこのモデルの実用的な結果、例えば訓練されていない履歴に対する分類精度のパーセンテージなどを 示さなければ、私のモチベーションはゼロになるでしょう。 被告は、あなたと違って、必要な知識を持っており、それに基づいて、利益係数ではなく、「分類精度のパーセンテージ」を要求したのです。そう、この記事には空白があり、まだ完成していない。私はすべての人にサービスを提供するが、そのトピックに関する知識を持っている人にのみ提供する。PS. その記事はどの専門分野のものですか？それは我々が議論しているものです。PS. 計量経済学のない本物のTCはいますか？ Vladimir 2014.12.16 20:17 #56 faa1947:それがあなたのクライアントが望んでいたことだ：ただし、著者がこのモデルの実用的な結果、例えば訓練されていない履歴に対する分類精度のパーセンテージを 示さない限り、私のモチベーションはゼロになるでしょう。 被告は、あなたと違って、必要な知識を持っており、それに基づいて、利益係数ではなく、「分類精度のパーセンテージ」を要求したのです。そう、この記事には空白があり、まだ完成していない。私はすべての人にサービスを提供するが、そのトピックに関する知識を持っている人にしか提供しない。PS. その記事はどの専門分野のものですか？それは我々が議論しているものです。PS. そして、計量経済学のない本物のTCが存在するということですか？すみません。私は間違っていた、私は結果を見ていなかった。私の言葉をすべて撤回します。このモデルをトレーディングで使えるといいね！ СанСаныч Фоменко 2014.12.17 08:01 #57 gpwr: ごめんなさい.私が間違っていた。私の言葉をすべて撤回します。このモデルを使ったトレードがうまくいくといいね！議論された記事に基づいて、フォーラムの外では、エキスパート・アドバイザーのオーバートレーニング（過剰適合）と戦おうとしている集団が形成され始めている。TA＋テスターのパラダイムでは、この問題を特定することすらできないため、デポの排出は時間の問題です。もしデポが排出されなかったとしても、それは運が良かっただけで、将来の保証はありません。ラトルを使えば、モデルのオーバートレーニングを特定するのは非常に簡単である。特定のモデルの選択と適用は第10の問題である。ラトル自体の学習コストは馬鹿にならないが、ラトルを使えばオーバートレーニングの問題を確認することができ、そしてこの特定の予測変数のセットに対してそれを解決できるかもしれない。 TheXpert 2014.12.17 10:27 #58 faa1947:計量経済学のない本物のTCは存在するのか？私が見てきた本物のTCには、計量経済学とは 関係のないものはなかった。モデルで儲けるだけで、予測因子の意見を売らないのは弱いのでしょうか？faa1947: 議論された記事に基づいて、フォーラムの外では、アドバイザーのオーバートレーニング（過剰適合）と闘おうとしている集団が形成され始めている。TA＋テスターのパラダイムでは、この問題を特定することさえできない。そして、もしデポが排出されなかったとしても、それは運が良かっただけで、将来の保証はない。そして、ここからは会話のレベルである。再訓練はまったく問題ない。つまり、EVERYTHINGだ。計量経済学が なくても、特定するのは簡単だし、解決するのも簡単だ。 しかし、そもそも浴槽に赤ん坊がいなければ、何も解決しない。 Denis Kirichenko 2014.12.17 10:29 #59 目利きの登場だ、久しぶりに見たぞ...。計量経済学の 話なんかしてないで、ビットコインを（まだ全部捨てていないなら）捨てに行けよ...。 Дмитрий 2014.12.17 10:46 #60 denkir: 目利きの登場だ、久しぶりに見たぞ...。計量経済学の 話なんかしてないで、（まだ全部捨てていないのなら）ビットコインを捨てに行けよ...。 計量経済学」という言葉は、「確率論」と「数理統計学」という言葉を覚えられなかった経済学者たちによって発明されたというのは本当だろうか？ 1234567891011121314 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
いや、普通のフラッドではなく、トピックに関するフラッドであり、このフォーラムの記事の質を高めるためのフラッドだ。そうでなければ、市場とは関係のない様々なプロセスのモデル化に関する書籍の章を書き、市場への適用可能性は読者が確認するように任せる。私は、これらの方法はすべて市場には適用できないことを堂々と宣言する。私自身がすでに証明している。そして、そのような証明もせずに記事や本を書いている人たちの目的はただ一つ、信用を得ることです。市場には2種類の参加者がいる。取引で稼ごうとする者と、取引で成功した経験もないのに、市場で取引して稼ぐ方法を最初の人に教えて稼ごうとする者だ。特に後者は、証明されていないモデルか、証明されているが市場には適していないモデルのどちらかを権威的に売りつけようとし、読者自身にそれをチェックするよう宿題を与える。私たちは先生で、あなたたち生徒はオークだ。
私は記事や本を書くだけでなく、あなたの予測セットを本物のEAにするサービスも提供していることに注目していただきたい。もう一度添付する。アタッチにあったリストをここに掲載します。
この本の実践的な実装として、私は以下のサービスを提供しています：
1.ラトル用ソースファイルの作成に関するご相談：
無料
2.提案された予測変数のセットのオーバーフィット（過剰適合）に関する結論：
3.オーバーフィットせずにモデルを構築することが可能な予測変数（もしあれば）の利用可能性を正当化する結論：
4.オーバーフィッティングなしのRモデルのコード．
5.R モデルを使用したExpert Advisor の作成に 参加すること：
EAプログラミングや計量経済モデルに関する必要なトレーニングを受けていないトレーダーは、以下の計画を実行することにより、金融市場（外国為替、証券取引所）でソフトウェアロボットの助けを借りて取引することができます：
1.予測因子の独立した選択
2.私の助けを借りて、オーバートレーニングがないことを保証しながら、予測因子をテストし、モデルを構築する。
3.私が作成したモデルからの売買シグナルを使用するExpert Advisorの注文。
あなたは間違っている、gpwr。
私の考えでは、どんな記事でも、そのトピックやテーマ、知識分野に対する興味を喚起することが目的だ。ほとんどの読者は、既製の、普遍的な解決策を、今ここで、ほとんど、あるいはまったく努力することなく手に入れたいと思っている。faa1947は 予測や分類法について書いているが、これはこのリソースでは非常に珍しいことだ...。
もし反論するなら、理路整然と反論すること。例えば、あなたのモデルやそのパラメーターを提示するとか...。
私はチェックしたがうまくいかなかった、あなたの成功したバージョンを見せてくれ」と事実を突くのは非建設的だ...。
個人的には、既成の解決策は必要ない。理論的な詳細やステップ・バイ・ステップのガイドがなくても、モデルの本質を教えてくれれば、私は自分でそれを実行する。しかし、もし著者がこのモデルの少なくとも実用的な結果、例えば訓練していない履歴に対する分類精度のパーセンテージを示さなければ、私のモチベーションはゼロになるでしょう。ここで発表される論文の大半では、精度は50％であることを保証する。世界のどんな立派なジャーナルも、理論の実用的なテストなしに論文を掲載することはない。
そして、あなたが私に提示したものを見てください：あなたのモデルを提示し、それがより優れていることを証明してください。著者に自分のモデルの結果を示すよう求めるのはどうだろう？これらの記事はすべてユセフのスタイルで書かれている：理論を説明し、結果なしで論文を発表し、プログラマーを探し、理論が機能しないことを発見し、マーティン、グリッド、その他の添加物を加え、「斧からスープ」を得る。大衆を惹きつけるという観点からは、これらの記事はその役割を果たしているが。論議を呼ぶ理論であればあるほど、議論は白熱する。このサイトは、ゲストの数によってその目標を達成している。これは、トレーディングに応用できる何かを提示することよりも重要な目標だと私は思う。
私の投稿に建設的なものがあまりないことには同意する。しかし、この記事が広告目的で書かれたものであることには同意する。建設的な内容はあまりない。だから、建設的な議論を期待してはいけない。
著者に彼のモデルの結果を示すよう求めるのはどうだろう？
なんてこった！
あなた個人のために、私の記事のセクション7からコピーペーストしてください：
以下の結果が得られた：
なんてこった！
個人的に、私の記事のセクション7からコピーペーストしてみよう：
以下の結果が得られた：
結果とは、これらの結果ではなく、モデルに基づいてTSを取引した結果を意味する。
ここは計量経済学の フォーラムではない。
結果とは、これらの結果を意味するのではなく、モデルに基づいてTSを取引した結果を意味する。
ここは計量経済学の フォーラムではありません。
それはあなたのクライアントが望んだことです：
しかし、著者が少なくともこのモデルの実用的な結果、例えば訓練されていない履歴に対する分類精度のパーセンテージなどを 示さなければ、私のモチベーションはゼロになるでしょう。
被告は、あなたと違って、必要な知識を持っており、それに基づいて、利益係数ではなく、「分類精度のパーセンテージ」を要求したのです。
そう、この記事には空白があり、まだ完成していない。私はすべての人にサービスを提供するが、そのトピックに関する知識を持っている人にのみ提供する。
PS.
その記事はどの専門分野のものですか？それは我々が議論しているものです。
PS.
計量経済学のない本物のTCはいますか？
それがあなたのクライアントが望んでいたことだ：
ただし、著者がこのモデルの実用的な結果、例えば訓練されていない履歴に対する分類精度のパーセンテージを 示さない限り、私のモチベーションはゼロになるでしょう。
被告は、あなたと違って、必要な知識を持っており、それに基づいて、利益係数ではなく、「分類精度のパーセンテージ」を要求したのです。
そう、この記事には空白があり、まだ完成していない。私はすべての人にサービスを提供するが、そのトピックに関する知識を持っている人にしか提供しない。
PS.
その記事はどの専門分野のものですか？それは我々が議論しているものです。
PS.
そして、計量経済学のない本物のTCが存在するということですか？
すみません。私は間違っていた、私は結果を見ていなかった。私の言葉をすべて撤回します。このモデルをトレーディングで使えるといいね！
ごめんなさい.私が間違っていた。私の言葉をすべて撤回します。このモデルを使ったトレードがうまくいくといいね！
議論された記事に基づいて、フォーラムの外では、エキスパート・アドバイザーのオーバートレーニング（過剰適合）と戦おうとしている集団が形成され始めている。TA＋テスターのパラダイムでは、この問題を特定することすらできないため、デポの排出は時間の問題です。もしデポが排出されなかったとしても、それは運が良かっただけで、将来の保証はありません。
ラトルを使えば、モデルのオーバートレーニングを特定するのは非常に簡単である。特定のモデルの選択と適用は第10の問題である。ラトル自体の学習コストは馬鹿にならないが、ラトルを使えばオーバートレーニングの問題を確認することができ、そしてこの特定の予測変数のセットに対してそれを解決できるかもしれない。
計量経済学のない本物のTCは存在するのか？
私が見てきた本物のTCには、計量経済学とは 関係のないものはなかった。
モデルで儲けるだけで、予測因子の意見を売らないのは弱いのでしょうか？
議論された記事に基づいて、フォーラムの外では、アドバイザーのオーバートレーニング（過剰適合）と闘おうとしている集団が形成され始めている。TA＋テスターのパラダイムでは、この問題を特定することさえできない。そして、もしデポが排出されなかったとしても、それは運が良かっただけで、将来の保証はない。
そして、ここからは会話のレベルである。再訓練はまったく問題ない。つまり、EVERYTHINGだ。計量経済学が なくても、特定するのは簡単だし、解決するのも簡単だ。
しかし、そもそも浴槽に赤ん坊がいなければ、何も解決しない。目利きの登場だ、久しぶりに見たぞ...。計量経済学の 話なんかしてないで、（まだ全部捨てていないのなら）ビットコインを捨てに行けよ...。