도서관 : 그건 그렇고, 첫 번째 부분은 오류가 거의 개선되지 않고 두 번째 부분은 100% 개선되는 상황을 생각해 냈습니다.
각 10점씩 4개 섹터. 적어도 x축을 따라, 적어도 y를 따라 1 분할. 오류가 거의 개선되지 않고 약 50%가 유지됩니다. 예를 들어 처음에는 세로로 가운데를 나눕니다. 중간에 있는 두 번째 수평 분할은 오류가 매우 크게 개선됩니다(50%에서 0으로). 그러나 이것은 인위적으로 만들어진 상황이며 인생에서는 이런 일이 발생하지 않습니다.
커널 (데이터 변환)을 사용하여 하나의 디비전을 통해 수행할 수 있습니다. 이 경우에 어떤 커널인지 모르지만 확실히 해야 합니다.
시계열은 일반적으로 동일한 방식으로 예측되지 않으므로 주기, 주기 구성 요소를 선별할 필요가 있습니다. 그리고 시장에서는 표본이 증가하면 사라지기 때문에 오류는 모두에게 50~50입니다.
따라서 몇 단계 앞서 예측하는 것만으로도 효과가 있으며, 정규화를 잘하면 더 큰 주기를 얻을 수 있고 시스템 수명은 더 길어지지만 각각 트랜잭션은 더 적습니다.
그건 그렇고, 첫 번째 부분은 오류가 거의 개선되지 않고 두 번째 부분은 100% 개선되는 상황을 생각해 냈습니다.
각 10점씩 4개 섹터. 적어도 x축을 따라, 적어도 y를 따라 1 분할. 오류가 거의 개선되지 않고 약 50%가 유지됩니다. 예를 들어 처음에는 세로로 가운데를 나눕니다. 중간에 있는 두 번째 수평 분할은 오류가 매우 크게 개선됩니다(50%에서 0으로).
그러나 이것은 인위적으로 만들어진 상황이며 인생에서는 이런 일이 발생하지 않습니다.
커널 (데이터 변환)을 사용하여 하나의 디비전을 통해 수행할 수 있습니다. 이 경우에 어떤 커널인지 모르지만 확실히 해야 합니다.
시계열은 일반적으로 동일한 방식으로 예측되지 않으므로 주기, 주기 구성 요소를 선별할 필요가 있습니다. 그리고 시장에서는 표본이 증가하면 사라지기 때문에 오류는 모두에게 50~50입니다.
따라서 몇 단계 앞서 예측하는 것만으로도 효과가 있으며, 정규화를 잘하면 더 큰 주기를 얻을 수 있고 시스템 수명은 더 길어지지만 각각 트랜잭션은 더 적습니다.
시계열은 일반적으로 동일한 방식으로 예측되지 않으므로 주기, 주기 구성 요소를 선별할 필요가 있습니다. 그리고 시장에서는 표본이 증가하면 사라지기 때문에 오류는 모두에게 50~50입니다.
당신은 여기에서 논쟁할 수 없습니다)
따라서 오류는 50/50입니다.
모두가 아닙니다 :) 10-15% 오류가 있습니다.
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저도 그렇지만 새로운 데이터에서는 큰 의미가 없습니다 .. 글쎄, 50보다 낫습니다 예
저도 그렇지만 새로운 데이터에서는 큰 의미가 없습니다 .. 글쎄, 50보다 낫습니다 예
새 데이터에서는 모든 것이 정상이고 문제는 다릅니다. 거래에서 ML은 지표와 같은 역할을 하지 않으며 성공은 형식적인 해석을 피하는 다른 것에 달려 있습니다.
저도 그렇지만 새로운 데이터에서는 큰 의미가 없습니다 .. 글쎄, 50보다 낫습니다 예
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새 데이터에서는 모든 것이 정상이고 문제는 다릅니다. 거래에서 ML은 지표와 같은 역할을 하지 않으며 성공은 형식적인 해석을 피하는 다른 것에 달려 있습니다.
세상의 모든 것의 총체가 영향을 미칩니다) 당신이 태어난 날까지
새 데이터에서는 모든 것이 정상이고 문제는 다릅니다. 거래에서 ML은 지표와 같은 역할을 하지 않으며 성공은 형식적인 해석을 피하는 다른 것에 달려 있습니다.
이익이 손실보다 크면 50이 최대입니다.)) 이것을 쫓지 않아도되고 이것으로 충분합니다.
예, 하지만 모든 것이 그렇게 간단한 것은 아닙니다. 예를 들어 임의 진입 및 TP / SL = 2, 결과적으로 스프레드에서 동일한 배수가 발생합니다. 중지가 이익의 두 배이기 때문에 시장은 쉽게 될 수 없습니다. 따라서 소로스와 버핏은 매우 드뭅니다.
좋아요. 따라서 최소한 일반적인 용어로 이것을 공식화하면 나에게 가르칠 수 있습니다.) 설명은 내가 직접 처리할 수 있습니다.
이 "무언가", 이 "기본 전략(BB)"을 알고 계십니까?
세상의 모든 것의 총체가 영향을 미칩니다) 당신이 태어난 날까지
이것은 지혜, 전지, 그러나 죽지 않고 얻는 방법은 무엇입니까?