나는 내가 지역 지식인/MO에서 천상의 사람들의 분노를 입게 될 것이라고 생각하지만, 나는 감히 질문을 할 것입니다. 누가 어떤 지표(내장된 지표 또는 가장 인기 있는 지표 제외)가 예측에 가장 관심이 있다고 생각합니까? 제 부분에서는 이제 Kalman 필터와 빠른 푸리에 변환(별도)이 있는 지수 이동 (DEMA)의 조합을 실험하고 있습니다. 하지만 먼저 신경망을 사용하여 예측합니다. 다시 한 번 분명히 말하지만, 나는 응용 프로그램의 결과를 요구하지 않습니다.
유로, 스위스, 엔 및 달러(링크에 따라)만 자유롭게(다소 유동적으로) 떠다니는 "어쨌든" ... 많은 부분이 인플레이션(호주, 캐나다, 뉴질랜드, 파운드)에 묶여 있습니다. 자체 목표 및 자체 정책(일반적으로 여기에는 수학이 거의 없음) - 피셔가 일반적인 개발로 기억되는 경우에만
추신
미시경제학이나 경제 이론을 모델링하는 것이 좋지만 거시적인 것은 아닙니다(모든 것이 이미 백분율로 표시되어 있음에도 불구하고) ... 그러나 boo를 모델링하고 모니터링하지 않는 것이 좋습니다. cm 요약(완전히 유익한 정보는 아니지만) 또는 기타...
작게 시작하는 것이 합리적입니다. 하지만 단순한 소수 게임 모델(인구가 적은 바가 이기는 경우)도 초기 조건의 작은 복잡성의 경우 즉시 차원의 저주, 자원 부족을 받고 평균 매개변수를 고려하면, 모델 부정확성의 저주)
물론 여기에서 신경 과학자들은 권위 있고 과적합과의 싸움에서 데이터를 최대한 활용하는 방법을 알고 있습니다. 그러나 제 생각에는 주요 문제가 입력 데이터에 있다고 생각합니다. 모든 오실레이터(최소한 표준 오실레이터, 자체 작성된 오실레이터)와 모든 연속 곡선에는 더 이상 가격 패턴이 포함되지 않으므로 실험용 마우스를 가르치는 것은 실제로 불가능합니다.
나는 이렇게 본다: 추세와 그 파도. 파장, 파동 이동의 시간 간격, 파속, 이전 매개변수와 이러한 매개변수의 비교, 이전 극값 초과의 크기(추세 이동), 과거에 가장 가까운 노출 극값까지의 거리, ... 예 , 많은 것들이 조각을 비교할 수 있습니다. 여기에 패턴이 있다고 생각합니다. 이것이 그리드를 애지중지할 수 있는 방법입니다.
스스로 생각하거나
저도 같은 생각을 해서 푸리에를 선택했는데 스펙트럼을 정리하고 역변환을 해보니 답보다 질문이 더 많네요. 우리는 작은 영향을 제거하고 큰 영향은 로컬 변경 사항을 알아차리지 않기 시작하는 것으로 나타났습니다. 국회에 제출하려 했으나 상식적으로는 당연하게도 아무 소용이 없었다. 파도를 다르게 구별하는 방법을 아직 찾지 못했습니다)). 조각별 비교는 물론 가치가 있지만 이것은 MO용이 아닙니다. 여기서 모든 패턴은 매우 빨리 끝납니다.
예를 들어, ROI, Delta 및 Volume 데이터 시리즈의 표준 편차, 누적/분포 및 확률적 구성 요소를 사용하여 예측합니다.
축적/유통에서 누군가의 강력한 진입 또는 퇴장 영향 가능성에 (어째서인지) 혼란 스럽습니다. 그러면 지역 그림이 크게 왜곡됩니다.
나는 내가 지역 지식인/MO에서 천상의 사람들의 분노를 입게 될 것이라고 생각하지만, 나는 감히 질문을 할 것입니다. 누가 어떤 지표(내장된 지표 또는 가장 인기 있는 지표 제외)가 예측에 가장 관심이 있다고 생각합니까? 제 부분에서는 이제 Kalman 필터와 빠른 푸리에 변환(별도)이 있는 지수 이동 (DEMA)의 조합을 실험하고 있습니다. 하지만 먼저 신경망을 사용하여 예측합니다. 다시 한 번 분명히 말하지만, 나는 응용 프로그램의 결과를 요구하지 않습니다.
여기에 무엇을 하고 있는지, 어떤 생각을 하는지 등에 대해 적어 주십시오.
누가 어떻게 도와줄까..
여기에는 전문직도 없고 5~10%의 실무자가 있고 나머지는 구경꾼과 발라볼..
여기에는 전문직도 없고 5~10%의 실무자가 있고 나머지는 구경꾼과 발라볼..
그리고 전문 실무자들은 거의 대부분이 자금에 대해 퀀트에 앉아 있을 가능성이 높습니다. 여기서 그들은 단순히 할 일이 없습니다.)
그리고 전문 실무자들은 거의 대부분이 자금에 대해 퀀트에 앉아 있을 가능성이 높습니다. 여기서 그들은 단순히 할 일이 없습니다.)
100%
축적/유통에서 누군가의 강력한 진입 또는 퇴장 영향 가능성에 (어쩐지) 혼란스러워서 지역 그림이 크게 왜곡됩니다.
아니오, 이 지표는 단순한 거래량에서 지표 곡선을 얻기 위해 거래량을 더 많이 해석하기 위한 것입니다. 이 같은!!!
뭐, 삼각주의 축적과 분포를 알아두는 것도 나쁘지 않겠지!
유로, 스위스, 엔 및 달러(링크에 따라)만 자유롭게(다소 유동적으로) 떠다니는 "어쨌든" ... 많은 부분이 인플레이션(호주, 캐나다, 뉴질랜드, 파운드)에 묶여 있습니다. 자체 목표 및 자체 정책(일반적으로 여기에는 수학이 거의 없음) - 피셔가 일반적인 개발로 기억되는 경우에만
추신
미시경제학이나 경제 이론을 모델링하는 것이 좋지만 거시적인 것은 아닙니다(모든 것이 이미 백분율로 표시되어 있음에도 불구하고) ... 그러나 boo를 모델링하고 모니터링하지 않는 것이 좋습니다. cm 요약(완전히 유익한 정보는 아니지만) 또는 기타...
작게 시작하는 것이 합리적입니다. 하지만 단순한 소수 게임 모델(인구가 적은 바가 이기는 경우)도 초기 조건의 작은 복잡성의 경우 즉시 차원의 저주, 자원 부족을 받고 평균 매개변수를 고려하면, 모델 부정확성의 저주)
게시물 정리, 두 번째 작성)
R.mqh 파일에서 변수 이름 벡터 및 행렬 은 컴파일하는 동안 오류가 발생하기 시작했습니다. 다른 이름으로 이름을 바꾸면 모든 것이 작동합니다. 나는 vector와 matr을 사용했다.
편집기는 int , double 과 같은 데이터 유형과 같이 이러한 단어를 파란색으로 강조 표시합니다. 분명히 새로운 유형에 대한 예약어입니다.
요컨대, 모든 것이 헛된 것이며 시장은 MO로 속일 수 없습니다.
나는 징후와 표적을 발견했으며, 그 분류의 분포는 첫 번째 그림에 나와 있습니다.
이 데이터 세트에서 훈련된 컷버스트의 테스트 및 훈련 모델의 정확도는 93%였습니다.
두 번째 그림은 대상별 거래의 균형 및 자기자본 차트를 보여줍니다.
세 번째 그림은 훈련된 catbust 모델의 신호에 따른 거래의 균형과 자산의 그래프를 보여줍니다.
신사 숙녀 여러분, 가자.
물론 여기에서 신경 과학자들은 권위 있고 과적합과의 싸움에서 데이터를 최대한 활용하는 방법을 알고 있습니다. 그러나 제 생각에는 주요 문제가 입력 데이터에 있다고 생각합니다. 모든 오실레이터(최소한 표준 오실레이터, 자체 작성된 오실레이터)와 모든 연속 곡선에는 더 이상 가격 패턴이 포함되지 않으므로 실험용 마우스를 가르치는 것은 실제로 불가능합니다.
나는 이렇게 본다: 추세와 그 파도. 파장, 파동 이동의 시간 간격, 파속, 이전 매개변수와 이러한 매개변수의 비교, 이전 극값 초과의 크기(추세 이동), 과거에 가장 가까운 노출 극값까지의 거리, ... 예 , 많은 것들이 조각을 비교할 수 있습니다. 여기에 패턴이 있다고 생각합니다. 이것이 그리드를 애지중지할 수 있는 방법입니다.
스스로 생각하거나
저도 같은 생각을 해서 푸리에를 선택했는데 스펙트럼을 정리하고 역변환을 해보니 답보다 질문이 더 많네요. 우리는 작은 영향을 제거하고 큰 영향은 로컬 변경 사항을 알아차리지 않기 시작하는 것으로 나타났습니다. 국회에 제출하려 했으나 상식적으로는 당연하게도 아무 소용이 없었다. 파도를 다르게 구별하는 방법을 아직 찾지 못했습니다)). 조각별 비교는 물론 가치가 있지만 이것은 MO용이 아닙니다. 여기서 모든 패턴은 매우 빨리 끝납니다.