트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2320 1...231323142315231623172318231923202321232223232324232523262327...3399 새 코멘트 Rorschach 2021.02.03 18:02 #23191 ROCKET이 어떻게 작동하는지 이해하려고 노력했습니다. 즉, 무작위 커널을 생성하지만 주파수에서 교차하지 않습니다(상관 관계 없음). 웨이블릿이나 푸리에를 사용하지 않는 이유가 무엇입니까? mytarmailS 2021.02.03 18:56 #23192 로르샤흐 : ROCKET이 어떻게 작동하는지 이해하려고 노력했습니다. 즉, 무작위 커널을 생성하지만 주파수에서 교차하지 않습니다(상관 관계 없음). 웨이블릿이나 푸리에를 사용하지 않는 이유가 무엇입니까? 비결은 데이터 과학자가 DSP로 자르지 않기 때문에 오랫동안 만들어온 것을 생성한다는 것입니다. Maxim Dmitrievsky 2021.02.03 22:09 #23193 양귀비 공기에서 8 기가 충분하지 않고 집중적으로 페이징 파일을 사용합니다. 글쎄, 이것은 리뷰어가 쓰는 것입니다. 16이 필요합니다. 그리고 이것은 이미 200k입니다 :) Maxim Dmitrievsky 2021.02.04 05:36 #23194 로르샤흐 : ROCKET이 어떻게 작동하는지 이해하려고 노력했습니다. 즉, 무작위 커널을 생성하지만 주파수에서 교차하지 않습니다(상관 관계 없음). 웨이블릿이나 푸리에를 사용하지 않는 이유가 무엇입니까? 웨이블릿이 뭔지는 모르겠는데 NN에서 컨볼루션이 잘 증명되어서 잘 작동하는 알고리즘으로 옮겼습니다. shapelets에 다른 유사한 algos가 있지만 이것이 더 나은 것 같습니다 다른 사람들과 그들의 비교가 있습니다 http://timeseriesclassification.com/algorithm.php 더 맞을수록 좋습니다. 테스트를 위해 응답을 mql로 이식하는 것이 좋습니다. 하고 싶었지만 다른 일로 바빴다. Maxim Dmitrievsky 2021.02.04 06:21 #23195 mytarmailS : 비결은 데이터 과학자들이 DSP를 자르지 않기 때문에 오랫동안 만들어 낸 것을 생성한다는 것입니다. 당신은 매우 똑똑하지만 DSP 또는 데이터 과학에 대해 아무것도 모릅니다)) mytarmailS 2021.02.04 08:48 #23196 막심 드미트리예프스키 : 당신은 매우 똑똑하지만 DSP 또는 데이터 과학에 대해 아무것도 모릅니다)) 네 맞습니다)) mytarmailS 2021.02.04 11:33 #23197 로르샤흐 : 들어보세요. 예를 들어 입력 시 가격과 출력 시 정현파의 합과 같이 이동 중에 "안정된" 형태로 가격을 "재조절"하는 알고리즘을 만드는 것이 가능합니까? 그러나 정현파는 다음과 같습니다. 모두 동일한 주파수와 위상(각각 고유함)을 사용하여 안정적인 특성을 가진 시리즈를 얻습니다! Rorschach 2021.02.04 16:35 #23198 막심 드미트리예프스키 : 웨이블릿이 무엇인지는 모르지만 NN에서 컨볼루션이 잘 입증되었으므로 이러한 알고리즘으로 전송되었으며 잘 작동합니다. shapelets에 다른 유사한 algos가 있지만 이것이 더 나은 것 같습니다 다른 사람들과 그들의 비교가 있습니다 http://timeseriesclassification.com/algorithm.php 더 맞을수록 좋습니다. 테스트를 위해 응답을 mql로 이식하는 것이 좋습니다. 하고 싶었지만 다른 일로 바빴다. 이 번들? 이것이 필터링의 기초입니다. Rorschach 2021.02.04 16:38 #23199 mytarmails : 들어보세요. 예를 들어 입력 가격과 출력에서 정현파의 합이지만 정현파는 모두 동일한 주파수와 위상(각각 자체가 있음), 안정적인 특성을 가진 시리즈를 얻습니다! 사인 곡선에서만 어떻게 여기 에 있습니까? 이론상으로는 가능합니다. mytarmailS 2021.02.04 17:14 #23200 로르샤흐 : 여기 에서는 사인 곡선에서만 어떻습니까? 이론상으로는 가능합니다. 아니 정말... 시장은 고정되어 있지 않고, 알고리즘은 훈련되지 않으며, 태어날 때 즉시 죽고, 과거에 배운 것은 미래에 결코 반복되지 않을 것입니다.. 정지 상태로 만들려고 하면 어떻게 됩니까? 1) 이동 중에 주요 고조파의 "k"를 선택하고 시장 모델로 사용 2) 그러나 주파수, 위상, 진폭에서 시간이 지남에 따라 고조파를 "부동"합니다. 3) 각 고조파 가 항상 고유한 동일한 주파수, 진폭 및 올바른 위상을 갖도록 지속적으로 조정하는 방법을 파악해야 합니다. 이것이 작동하면 정현파의 합에서 "시장 모델"을 얻습니다. 이는 연구하기 편리하며 고조파가 항상 동일한 범위에 있기 때문에 패턴이 항상 반복됩니다. 우리 마샤! 포럼을 어지럽히 지 않도록 통화 지수의 올바른 계산. 1...231323142315231623172318231923202321232223232324232523262327...3399 새 코멘트 사유: 취소 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
ROCKET이 어떻게 작동하는지 이해하려고 노력했습니다. 즉, 무작위 커널을 생성하지만 주파수에서 교차하지 않습니다(상관 관계 없음). 웨이블릿이나 푸리에를 사용하지 않는 이유가 무엇입니까?
비결은 데이터 과학자가 DSP로 자르지 않기 때문에 오랫동안 만들어온 것을 생성한다는 것입니다.
ROCKET이 어떻게 작동하는지 이해하려고 노력했습니다. 즉, 무작위 커널을 생성하지만 주파수에서 교차하지 않습니다(상관 관계 없음). 웨이블릿이나 푸리에를 사용하지 않는 이유가 무엇입니까?
웨이블릿이 뭔지는 모르겠는데 NN에서 컨볼루션이 잘 증명되어서 잘 작동하는 알고리즘으로 옮겼습니다.
shapelets에 다른 유사한 algos가 있지만 이것이 더 나은 것 같습니다
다른 사람들과 그들의 비교가 있습니다
http://timeseriesclassification.com/algorithm.php
더 맞을수록 좋습니다. 테스트를 위해 응답을 mql로 이식하는 것이 좋습니다. 하고 싶었지만 다른 일로 바빴다.
비결은 데이터 과학자들이 DSP를 자르지 않기 때문에 오랫동안 만들어 낸 것을 생성한다는 것입니다.
당신은 매우 똑똑하지만 DSP 또는 데이터 과학에 대해 아무것도 모릅니다))
당신은 매우 똑똑하지만 DSP 또는 데이터 과학에 대해 아무것도 모릅니다))
네 맞습니다))
들어보세요. 예를 들어 입력 시 가격과 출력 시 정현파의 합과 같이 이동 중에 "안정된" 형태로 가격을 "재조절"하는 알고리즘을 만드는 것이 가능합니까? 그러나 정현파는 다음과 같습니다. 모두 동일한 주파수와 위상(각각 고유함)을 사용하여 안정적인 특성을 가진 시리즈를 얻습니다!
웨이블릿이 무엇인지는 모르지만 NN에서 컨볼루션이 잘 입증되었으므로 이러한 알고리즘으로 전송되었으며 잘 작동합니다.
shapelets에 다른 유사한 algos가 있지만 이것이 더 나은 것 같습니다
다른 사람들과 그들의 비교가 있습니다
http://timeseriesclassification.com/algorithm.php
더 맞을수록 좋습니다. 테스트를 위해 응답을 mql로 이식하는 것이 좋습니다. 하고 싶었지만 다른 일로 바빴다.
들어보세요. 예를 들어 입력 가격과 출력에서 정현파의 합이지만 정현파는 모두 동일한 주파수와 위상(각각 자체가 있음), 안정적인 특성을 가진 시리즈를 얻습니다!
사인 곡선에서만 어떻게 여기 에 있습니까? 이론상으로는 가능합니다.
여기 에서는 사인 곡선에서만 어떻습니까? 이론상으로는 가능합니다.
아니 정말...
시장은 고정되어 있지 않고, 알고리즘은 훈련되지 않으며, 태어날 때 즉시 죽고, 과거에 배운 것은 미래에 결코 반복되지 않을 것입니다..
정지 상태로 만들려고 하면 어떻게 됩니까?
1) 이동 중에 주요 고조파의 "k"를 선택하고 시장 모델로 사용
2) 그러나 주파수, 위상, 진폭에서 시간이 지남에 따라 고조파를 "부동"합니다.
3) 각 고조파 가 항상 고유한 동일한 주파수, 진폭 및 올바른 위상을 갖도록 지속적으로 조정하는 방법을 파악해야 합니다.
이것이 작동하면 정현파의 합에서 "시장 모델"을 얻습니다. 이는 연구하기 편리하며 고조파가 항상 동일한 범위에 있기 때문에 패턴이 항상 반복됩니다.