즉, 각각 20개의 뉴런이 있는 3개의 레이어 대신 각각 100개의 뉴런이 있는 10개의 레이어를 사용하는 것이 의미가 없습니다(예제에서와 같이)? 그리고 나는 이미 오늘 내 코어 ai 7을 로드하고 싶었습니다.
2018년부터 2019년까지 1년 동안 시간별 그래프에 각각 100개의 뉴런으로 구성된 10개의 레이어로 훈련을 수행했습니다. 시간당 6000개의 초 중 이제 6000개 모두가 추측하고 있습니다. 가장 흥미로운 것은 남아 있습니다. 이 1000개의 행을 Expert Advisor에 수집하고 이 "훌륭한" 조정이 최소 한 달 동안 작동하는지 확인하는 것입니다.
2018년부터 2019년까지 1년 동안 시간별 그래프에 각각 100개의 뉴런으로 구성된 10개의 레이어로 훈련을 수행했습니다. 시간당 6,000개의 초 중 이제 6,000개가 모두 추측하고 있습니다. 가장 흥미로운 것은 남아 있는 것입니다. 이 많은 줄을 Expert Advisor에 수집하고 이 "훌륭한" 조정이 최소 한 달 동안 작동하는지 확인하는 것입니다.
무슨 줄? 아니오, 작동하지 않습니다. 그 이유는 시장의 비정상성 때문입니다.
노이즈가 추가된 간단한 기능을 테스트한 다음 더 복잡하게 만듭니다. 뉴런이 많으면 복잡한 기능에 대해 완벽하게 학습하지만 복잡한 새로운 데이터에서는 더 이상 작동하지 않습니다.
글쎄, 당신은 이러한 모든 "추세 선"의 임의성을 이해합니다. 거기에서 몇 가지 명백한 것을 그릴 수 있고 일부는 "작동"할 것이고 나머지는 그렇지 않을 것입니다. 이것이 집시와 모든 종류의 사기꾼에 대한 "증거"의 주요 방법입니다. 샘플을 유리한 방향으로 이동하여 작동하는 예를 선택하고 나머지는 무시합니다. 정말 증명하고 싶다면 추세선을 구성하는 알고리즘과 그에 따른 시장 행동 을 공식화하고 오랜 역사를 통해 통계를 수집하는 것이 유일한 방법입니다. 그리고 한 장의 사진, 심지어 10장의 사진이 모든 지표 또는 TS에 대한 초고수익성의 "증거"로 조립하기 쉽습니다. 이것은 집시 주제입니다. 모방하지 마십시오.
글쎄, 당신은 이러한 모든 "추세 선"의 임의성을 이해합니다. 거기에서 몇 가지 명백한 것을 그릴 수 있고 일부는 "작동"할 것이고 나머지는 그렇지 않을 것입니다. 이것이 집시와 모든 종류의 사기꾼에 대한 "증거"의 주요 방법입니다. 샘플을 유리한 방향으로 이동하여 작동하는 예를 선택하고 나머지는 무시합니다. 정말 증명하고 싶다면 추세선을 구성하는 알고리즘과 그에 따른 시장 행동 을 공식화하고 오랜 역사를 통해 통계를 수집하는 것이 유일한 방법입니다. 그리고 한 장의 사진, 심지어 10장의 사진이 모든 지표 또는 TS에 대한 초고수익성의 "증거"로 조립하기 쉽습니다. 이것은 집시 주제입니다. 모방하지 마십시오.
당신은 이것이 단지 가격 행동 계획의 구현이라는 것을 이해하지 못합니다. 누가 계획이 너무 복잡해야 한다고 말했고, 항상 동일해야 한다고 누가 말했습니까?
즉, 각각 20개의 뉴런이 있는 3개의 레이어 대신 각각 100개의 뉴런이 있는 10개의 레이어를 사용하는 것이 의미가 없습니다(예제에서와 같이)? 그리고 나는 이미 오늘 내 코어 ai 7을 로드하고 싶었습니다.
2018년부터 2019년까지 1년 동안 시간별 그래프에 각각 100개의 뉴런으로 구성된 10개의 레이어로 훈련을 수행했습니다. 시간당 6000개의 초 중 이제 6000개 모두가 추측하고 있습니다. 가장 흥미로운 것은 남아 있습니다. 이 1000개의 행을 Expert Advisor에 수집하고 이 "훌륭한" 조정이 최소 한 달 동안 작동하는지 확인하는 것입니다.
2018년부터 2019년까지 1년 동안 시간별 그래프에 각각 100개의 뉴런으로 구성된 10개의 레이어로 훈련을 수행했습니다. 시간당 6,000개의 초 중 이제 6,000개가 모두 추측하고 있습니다. 가장 흥미로운 것은 남아 있는 것입니다. 이 많은 줄을 Expert Advisor에 수집하고 이 "훌륭한" 조정이 최소 한 달 동안 작동하는지 확인하는 것입니다.
무슨 줄? 아니오, 작동하지 않습니다. 그 이유는 시장의 비정상성 때문입니다.
노이즈가 추가된 간단한 기능을 테스트한 다음 더 복잡하게 만듭니다. 뉴런이 많으면 복잡한 기능에 대해 완벽하게 학습하지만 복잡한 새로운 데이터에서는 더 이상 작동하지 않습니다.
여기에 그것에 대한 전체 주제가 있습니다. 처음부터 읽을 수 있습니다.
안녕하세요!
우리 AI 봇은 어떤가요? 도중에?
무슨 줄? 아니오, 작동하지 않습니다. 그 이유는 시장의 비정상성 때문입니다.
노이즈가 추가된 간단한 기능을 테스트한 다음 더 복잡하게 만듭니다. 뉴런이 많으면 복잡한 기능에 대해 완벽하게 학습하지만 복잡한 새로운 데이터에서는 더 이상 작동하지 않습니다.
여기에 그것에 대한 전체 주제가 있습니다. 처음부터 읽을 수 있습니다.
가중치가있는 긴 줄이 있습니다 - 하나의 뉴런. 프로그램에서 어드바이저의 적절한 형식으로 번역하려면 구문을 변경하고 각 줄 뒤에 세미콜론을 추가해야 합니다. 그리고 10 * 100 = 1000 조각이 있습니다. 지루하지만 기사에서 말하는 것은 이전에 한 것입니다))
>>여기에 대한 전체 주제가 있습니다. 처음부터 읽을 수 있습니다.예, 아무 것도 오지 않을 것임을 알고 있습니다)) 재교육 가능성에 대해 읽었습니다.
1432 페이지... D))
하나의 추세가 무언가를 증명합니까?
하지만 SB는 그렇지 않습니다. 지원하다
모든 것이 약간 단계적으로 보입니다 - 300% fibo 및 "stick method"를 사용한 정확한 반전 - 누군가의 교활한 계획 ...
모든 것이 약간 단계적으로 보입니다 - 300% fibo 및 "stick method"를 사용한 정확한 반전 - 누군가의 교활한 계획 ...
300%는 4배에 불과합니다. 여기에는 Fibo가 없습니다. Fibo는 숫자 사이의 비율 1.6입니다. 68% 등 이러한 값을 fibo라고 부를 수 있습니다.
흠...멋지네요...
비밀이 아니라면 무엇을 사용했습니까?
캣부스트
300%는 4배에 불과합니다. 여기에는 Fibo가 없습니다. Fibo는 숫자 사이의 비율 1.6입니다. 68% 등 이러한 값을 fibo라고 부를 수 있습니다.
예, 그것은 실제로 fibo를 해결하지 못했습니다. 여전히 더 원시적이고 잔인합니다.
다른 누가 무작위 걷기를 믿습니까?
글쎄, 당신은 이러한 모든 "추세 선"의 임의성을 이해합니다. 거기에서 몇 가지 명백한 것을 그릴 수 있고 일부는 "작동"할 것이고 나머지는 그렇지 않을 것입니다. 이것이 집시와 모든 종류의 사기꾼에 대한 "증거"의 주요 방법입니다. 샘플을 유리한 방향으로 이동하여 작동하는 예를 선택하고 나머지는 무시합니다. 정말 증명하고 싶다면 추세선을 구성하는 알고리즘과 그에 따른 시장 행동 을 공식화하고 오랜 역사를 통해 통계를 수집하는 것이 유일한 방법입니다. 그리고 한 장의 사진, 심지어 10장의 사진이 모든 지표 또는 TS에 대한 초고수익성의 "증거"로 조립하기 쉽습니다. 이것은 집시 주제입니다. 모방하지 마십시오.
글쎄, 당신은 이러한 모든 "추세 선"의 임의성을 이해합니다. 거기에서 몇 가지 명백한 것을 그릴 수 있고 일부는 "작동"할 것이고 나머지는 그렇지 않을 것입니다. 이것이 집시와 모든 종류의 사기꾼에 대한 "증거"의 주요 방법입니다. 샘플을 유리한 방향으로 이동하여 작동하는 예를 선택하고 나머지는 무시합니다. 정말 증명하고 싶다면 추세선을 구성하는 알고리즘과 그에 따른 시장 행동 을 공식화하고 오랜 역사를 통해 통계를 수집하는 것이 유일한 방법입니다. 그리고 한 장의 사진, 심지어 10장의 사진이 모든 지표 또는 TS에 대한 초고수익성의 "증거"로 조립하기 쉽습니다. 이것은 집시 주제입니다. 모방하지 마십시오.
당신은 이것이 단지 가격 행동 계획의 구현이라는 것을 이해하지 못합니다. 누가 계획이 너무 복잡해야 한다고 말했고, 항상 동일해야 한다고 누가 말했습니까?