당신은 지역 동향을 어떻게 보나요, 그들은 시간에 따라 다르며, 어떻게 등급을 매기나요, 적어도 논리는 어떻습니까? 모든 것이 그렇습니다. 70에서 20까지의 모든 기호에 대한 테스트의 답변 )))) 이익이 행의 90%인 경우 ))))) 최적화도 작동합니다....
그것은 모두 꽤 바보입니다. 예를 들어, rsi 표시기는 주어진 길이의 슬라이딩 창에서 다항식 회귀에 의해 평활화됩니다. 첫 번째 값을 빼고 로컬 추세는 0에서 가져옵니다. 그런 다음 무작위로 거래를 샘플링합니다. 빈도가 다르고 분포가 다르면 새 데이터에 안정적인 변형이 선택됩니다.
В предыдущей статье мы познакомились с алгоритмом Random Decision Forest и написали простого самообучающегося эксперта на основе Reinforcement learning (обучения с подкреплением). Было отмечено основное преимущество такого подхода: простота написания торгового алгоритма и высокая скорость "обучения". Обучение с подкреплением (далее просто RL...
그것은 모두 꽤 바보입니다. 예를 들어, rsi 표시기는 주어진 길이의 슬라이딩 창에서 다항식 회귀에 의해 평활화됩니다. 첫 번째 값을 빼고 로컬 추세는 0에서 가져옵니다. 그런 다음 무작위로 거래를 샘플링합니다. 빈도가 다르고 분포가 다르면 새 데이터에 안정적인 변형이 선택됩니다.
어떻게든 나는 그것을 추측했다 .... 슬픔, 알고리즘이 20 30 년이지만 .... 대답은, 우리가 처음이 아니라는 것입니다. 현재 필터로 평균을 내고 알고리즘의 용광로로 ... 설명할 수는 없지만 알고리즘이 얼마나 오래된 것인지 살펴보면 결과가 무작위이지만 뭔가 잘못되었다는 결론에 도달합니다. 오늘 분석, 현재는 필터에서 과거 롤빵이 무엇이며 어떻게되었는지 아직 모릅니다.
어떻게든 나는 그것을 추측했다 .... 슬픔, 알고리즘이 20 30 년이지만 .... 대답은, 우리가 처음이 아니라는 것입니다. 현재 필터로 평균을 내고 알고리즘의 용광로로 ... 설명할 수는 없지만 알고리즘이 얼마나 오래된 것인지 살펴보면 결과가 무작위이지만 뭔가 잘못되었다는 결론에 도달합니다. 오늘 분석, 현재는 필터에서 과거 롤빵이 무엇이며 어떻게되었는지 아직 모릅니다.
이것은 이해할 수 있지만 이것은 하나의 평균화 또는 오히려 희석을 위한 것입니다. 문제는 모든 TF에 대해 동일한 알고리즘을 만드는 방법과 결정을 내리는 방법입니다. 목표는 5분이 아니라 15분이 되어 시계를 본 다음 시간이 끝나고 1분 동안 돌아오다가 5분 동안 돌아갔다는 것입니다. 추세의 최소 스프레드에 대한 제한은 이해할 수 있지만 이는 이익 극대화가 아니라 손익분기점일 뿐입니다. 이익이 최대가 될 TF를 신속하게 계산/평가하는 방법은 무엇입니까? 동시에 수학적 기대의 위험은 손익분기점을 초과하지 않습니다.
목표 행동은 우리가 함께 무언가를 할 때 사람, 출연자 또는 친구가 해야 하고 할 것이라고 가정하는 것입니다. 그러나 때때로 당신은 당신이 한 가지를 쓴다고 말하지만 그들은 당신이 기대하는 것처럼 당신을 이해하지 못합니다. 단일 음절 작업에서 이것은 쉽게 고칠 수 있습니다. 복잡한 것은 더 어렵습니다.
당신은 지역 동향을 어떻게 보나요, 그들은 시간에 따라 다르며, 어떻게 등급을 매기나요, 적어도 논리는 어떻습니까? 모든 것이 그렇습니다. 70에서 20까지의 모든 기호에 대한 테스트의 답변 )))) 이익이 행의 90%인 경우 ))))) 최적화도 작동합니다....
그것은 모두 꽤 바보입니다. 예를 들어, rsi 표시기는 주어진 길이의 슬라이딩 창에서 다항식 회귀에 의해 평활화됩니다. 첫 번째 값을 빼고 로컬 추세는 0에서 가져옵니다. 그런 다음 무작위로 거래를 샘플링합니다. 빈도가 다르고 분포가 다르면 새 데이터에 안정적인 변형이 선택됩니다.
이와 같이
https://www.mql5.com/en/articles/4777
너 취했어? ))
모든 것이 옳고, 믿음과 과제에 대한 이해가 너무 다릅니다. 공개된 경우 다른 조건에서 동질적인 작업, 더 이상 필요하지 않습니다. 제안이 너무 광범위합니다.
그것은 모두 꽤 바보입니다. 예를 들어, rsi 표시기는 주어진 길이의 슬라이딩 창에서 다항식 회귀에 의해 평활화됩니다. 첫 번째 값을 빼고 로컬 추세는 0에서 가져옵니다. 그런 다음 무작위로 거래를 샘플링합니다. 빈도가 다르고 분포가 다르면 새 데이터에 안정적인 변형이 선택됩니다.
이와 같이
https://www.mql5.com/en/articles/4777
어떻게든 나는 그것을 추측했다 .... 슬픔, 알고리즘이 20 30 년이지만 .... 대답은, 우리가 처음이 아니라는 것입니다. 현재 필터로 평균을 내고 알고리즘의 용광로로 ... 설명할 수는 없지만 알고리즘이 얼마나 오래된 것인지 살펴보면 결과가 무작위이지만 뭔가 잘못되었다는 결론에 도달합니다. 오늘 분석, 현재는 필터에서 과거 롤빵이 무엇이며 어떻게되었는지 아직 모릅니다.
패션프루트는 TF의 콧수염을 고려한 하나의 알고리즘입니다. 그리고 올바른 결론을 내리십시오. 과거 지도자들에게는 그러한 기회가 없었습니다.
어떻게든 나는 그것을 추측했다 .... 슬픔, 알고리즘이 20 30 년이지만 .... 대답은, 우리가 처음이 아니라는 것입니다. 현재 필터로 평균을 내고 알고리즘의 용광로로 ... 설명할 수는 없지만 알고리즘이 얼마나 오래된 것인지 살펴보면 결과가 무작위이지만 뭔가 잘못되었다는 결론에 도달합니다. 오늘 분석, 현재는 필터에서 과거 롤빵이 무엇이며 어떻게되었는지 아직 모릅니다.
그것은 예를 들어, 때로는 어쨌든 행을 부드럽게해야합니다.
모든 것이 옳고, 믿음과 과제에 대한 이해가 너무 다릅니다. 공개된 경우 다른 조건에서 동질적인 작업, 더 이상 필요하지 않습니다. 제안이 너무 광범위합니다.
아니 뭐. 베라? 도대체 무슨 소리를 하는 겁니까? 모든 사람을 위한 단일 데이터 세트의 너비는 얼마입니까? 캐글은 어떻게 작동합니까?
도대체 무슨 문제가 있는 겁니까? 당신은 모두 거기까지 무엇입니까?
카록. 모든 것이 명확하고 나는 혼자임을 깨달았습니다.
패션프루트는 TF의 콧수염을 고려한 하나의 알고리즘입니다. 그리고 올바른 결론을 내리십시오. 과거 지도자들에게는 그러한 기회가 없었습니다.
스펙트럼 분석
그들이 생각해 낸대로 이미 100 년))
목표 및 가격 + 다양한 유용한 지표가 있는 데이터 세트 (모두에게 동일)를 생성하고 여기에 게시하고 테스트 및 훈련을 수행하고 이미 훈련된 모델의 완전한 OOS 검사를 위해 "test2"도 수행하면 어떻게 될까요?
사람들은 분류의 품질을 향상시키기 위해 데이터 세트를 업로드하고, 어떤 일이 발생하면 기능/지표의 형태로 데이터 세트에 추가됩니다.
공개적으로 제공하기 어려운 사람들 간의 작업 목표에 대한 충분한 수준의 이해가 필요합니다. 표적 행동 대신에 사람들은 표적이 아닌 행동을 하고 질문을 하고 시간과 당신의 시간을 낭비하게 될 것입니다)))))
공개적으로 제공하기 어려운 사람들 간의 작업 목표에 대한 충분한 수준의 이해가 필요합니다. 표적 행동 대신에 사람들은 표적이 아닌 행동을 하고 질문을 하고 시간과 당신의 시간을 낭비하게 될 것입니다)))))
다른 어떤 표적 행동? 무슨 얘기를 하는 건가요?
target은 데이터 세트의 대상 변수입니다! 또는 클래스 레이블 또는 대상, 레이블, 클래스 가 호출되지 않는 즉시 ..... 이것은 일종의 주관적인 것이 아니라 명확하고 종종 이진 벡터입니다!
공개적으로 제공하기 어려운 사람들 간의 작업 목표에 대한 충분한 수준의 이해가 필요합니다.
여기 모든 것이 간단하고 간결합니다.
데이터 세트의 오류를 줄일 수 없으면 이해가 없는 것이고 이해가 없으면 pi.dit이 아니라 앉아 있는 것입니다! 그리고 똑똑한 사람들과 오류를 줄이는 데 성공한 똑똑한 사람들을 읽습니다.
모든 것이 명확하고 모순되지 않습니다!
똑똑한 사람들은 같은 데이터 세트로 작업하기 때문에 의사 팀에서 일하기 때문에 더 똑똑해진다.
어리석은 사람은 똑똑한 사람의 행동을 보면 똑똑해진다.
데이터 세트는 대상을 더 잘 예측하는 새로운 기능으로 가득 차 있습니다.
모두가 이깁니다! 하지만 헐, 당신은 여전히 이것을 이해해야 하며 누구에게((
스펙트럼 분석
그들이 생각해 낸대로 이미 100 년))
이것은 이해할 수 있지만 이것은 하나의 평균화 또는 오히려 희석을 위한 것입니다. 문제는 모든 TF에 대해 동일한 알고리즘을 만드는 방법과 결정을 내리는 방법입니다. 목표는 5분이 아니라 15분이 되어 시계를 본 다음 시간이 끝나고 1분 동안 돌아오다가 5분 동안 돌아갔다는 것입니다. 추세의 최소 스프레드에 대한 제한은 이해할 수 있지만 이는 이익 극대화가 아니라 손익분기점일 뿐입니다. 이익이 최대가 될 TF를 신속하게 계산/평가하는 방법은 무엇입니까? 동시에 수학적 기대의 위험은 손익분기점을 초과하지 않습니다.
다른 어떤 표적 행동? 무슨 얘기를 하는 건가요?
목표 행동은 우리가 함께 무언가를 할 때 사람, 출연자 또는 친구가 해야 하고 할 것이라고 가정하는 것입니다. 그러나 때때로 당신은 당신이 한 가지를 쓴다고 말하지만 그들은 당신이 기대하는 것처럼 당신을 이해하지 못합니다. 단일 음절 작업에서 이것은 쉽게 고칠 수 있습니다. 복잡한 것은 더 어렵습니다.