시장에는 두 가지 유형의 참가자 + 일부 글로벌 추세 + 세 가지 유형의 레벨이 있습니다.
파동의 관점에서 상상한다면 시장 참여자는 빠른 파동이고 추세는 느린 파동이며 수준은 파동 궤적의 급격한 브레이크입니다.
시장은 이러한 모든 이벤트 (모델이 가산적이라고 가정) 또는 간섭의 합계입니다...
또는 빠른 파도를 패닉으로, 느린 파도를 추세로 생각할 수 있습니다.
간단한 이론과 추세 추종과 같은 가장 단순한 고전적 전략을 갖춘 성공적인 알고리즘 거래자가 왜 그렇게 적은지 의아해할 수 있습니다.
고정되지 않은 시계열의 파동으로 데이터를 시각화하는 것이 데이터를 망상으로 만들고 몇 년 동안 탈출구를 찾고 있던 끝없는 불가지론적인 지옥에 가두는 것은 아닐까?
사실 신경망(적어도 인간의 뇌)의 경우 일반적으로 이론이 필요하지 않다는 말을 하려는 것인데, 많은 사람들이 특정 상황이 좋은지 아닌지는 느끼지만 그 이유를 설명할 수 없기 때문입니다. 그러나 이것은 알고리즘 거래를 위한 아주 좋은 방법은 아닙니다(제 생각에는). 컴퓨터 신경망이 사람과 경쟁할 수 있는지 확신할 수 없습니다.
사실 신경망(적어도 인간의 뇌)의 경우 일반적으로 이론이 필요하지 않다는 말을 하려는 것인데, 많은 사람들이 특정 상황이 좋은지 아닌지는 느끼지만 그 이유를 설명할 수 없기 때문입니다. 그러나 이것은 알고리즘 거래를 위한 아주 좋은 방법은 아닙니다(제 생각에는). 컴퓨터 신경망이 사람과 경쟁할 수 있는지 확신할 수 없습니다.
브라보! 시스템이 "완벽"하고 닫혀 있고 "강력한" 결과를 보여주는(작동하는) 경우 이것은 매우 좋은 방법입니다 ;-) 어떻게 될 수 있습니까 ;-)
학습의 결과는 무엇입니까? 신경망이란? 간단한 표현에서 이것은 훈련 중에 발견된 고유한 가중치 계수가 있는 다항식 공식입니다. 따라서 학습은 현재 시장에서 시행 중인 수학 법칙을 찾는 것입니다. 귀하에게만 알려진 고유한 법률이 일반적으로 작동하는 이유입니다. 현재 법률이 모든 시장 참가자에게 제공되면 즉시 관련성을 잃기 때문입니다.
우리는 데이터에 나타난 법칙을 모르기 때문에 우리만 알 수 있는 우리만의 고유한 공식의 법칙을 찾기 위해 훈련을 합니다. 이 같은...
학습의 결과는 무엇입니까? 신경망이란 무엇입니까? 간단한 표현에서 이것은 훈련 중에 발견된 고유한 가중치 계수가 있는 다항식 공식입니다. 따라서 학습은 현재 시장에서 시행 중인 수학 법칙을 찾는 것입니다. 귀하에게만 알려진 고유한 법률이 일반적으로 작동하는 이유입니다. 현재 법률이 모든 시장 참가자에게 제공되면 즉시 관련성을 잃기 때문입니다.
우리는 데이터에 나타난 법칙을 모르기 때문에 우리만 알 수 있는 우리만의 고유한 공식의 법칙을 찾기 위해 훈련을 합니다. 이 같은...
글쎄, 이것은 ... 인공 신경망과 무수한 기호를 사용하여 우리에게만 알려진 많은 법칙을 원하는만큼 생성 할 수 있습니다. 본질은 기존 패턴, 다른 기간의 계절성을 활용하는 것 같습니다. 하지만 농담은 나처럼 수백, 수천 개의 형광펜이 있고 동일하거나 더 나은 도구를 사용하기 때문에 선택하는 것이 불가능하다는 것입니다)))
글쎄, 이것은 ... 인공 신경망과 무수한 기호를 사용하여 우리에게만 알려진 많은 법칙을 원하는만큼 생성 할 수 있습니다. 본질은 기존 패턴, 다른 기간의 계절성을 활용하는 것 같습니다. 하지만 농담은 나처럼 수백, 수천 개의 형광펜이 있고 동일하거나 더 나은 도구를 사용하기 때문에 선택하는 것이 불가능하다는 것입니다)))
그러나 대부분의 수동 거래자는 확실한 이론을 가지고 있지 않습니까?
일반적으로 이것은 우리 주변의 전 세계를 설명하는 이론을 찾는 과정과 약간 비슷합니다.
결국 시계열은 무엇이든 될 수 있으며 시장에서 거의 모든 상황이 있을 수 있는 것처럼 모든 프로세스를 설명합니다.
어떤 종류의 안정성과 함께 어떤 종류의 이익을 단순히 추출하는 것보다 모든 것을 완전히 설명하고 이론적으로 정당화하는 것이 훨씬 더 어려울 것입니다.
이론과 실천은 원하는 목표에 도달하기 위해 번갈아 가며 똑같이 격렬하게 움직여야 하는 두 다리입니다.
실천은 이론이 찾고자 하는 진리의 기준이다.
실천은 이론이 찾고자 하는 진리의 기준이다.
당신은 그것에 대해 논쟁 할 수 없습니다. 나는 단지 특정한 이론을 특정한 실천에 적용하지 못하는 고통이 새로운 구체적인 이론에 대한 탐색을 자극해야 한다고 말하고 싶었을 뿐입니다.
그러나 대부분의 수동 거래자는 확실한 이론을 가지고 있지 않습니까?
일반적으로 이것은 우리 주변의 전 세계를 설명하는 이론을 찾는 과정과 약간 비슷합니다.
결국 시계열은 무엇이든 될 수 있으며 시장에서 거의 모든 상황이 있을 수 있는 것처럼 모든 프로세스를 설명합니다.
어떤 종류의 안정성과 함께 어떤 종류의 이익을 단순히 추출하는 것보다 모든 것을 완전히 설명하고 이론적으로 정당화하는 것이 훨씬 더 어려울 것입니다.
그리고 당신은 전임자보다 똑똑합니다 ...
당신은 모든 것을 올바르게 말하고 이론이 필요하고 시장 모델이 필요합니다 ...
시장에는 두 가지 유형의 참가자 + 일부 글로벌 추세 + 세 가지 유형의 레벨이 있습니다.
파동의 관점에서 상상한다면 시장 참여자는 빠른 파동이고 추세는 느린 파동이며 수준은 파동 궤적의 급격한 브레이크입니다.
시장은 이러한 모든 이벤트 (모델이 가산적이라고 가정) 또는 간섭의 합계입니다.
그리고 당신은 전임자보다 똑똑합니다 ...
맞습니다. 이론이 필요하고 시장 모델이 필요합니다...
시장에는 두 가지 유형의 참가자 + 일부 글로벌 추세 + 세 가지 유형의 레벨이 있습니다.
파동의 관점에서 상상한다면 시장 참여자는 빠른 파동이고 추세는 느린 파동이며 수준은 파동 궤적의 급격한 브레이크입니다.
시장은 이러한 모든 이벤트 (모델이 가산적이라고 가정) 또는 간섭의 합계입니다...
또는 빠른 파도를 패닉으로, 느린 파도를 추세로 생각할 수 있습니다.
간단한 이론과 추세 추종과 같은 가장 단순한 고전적 전략을 갖춘 성공적인 알고리즘 거래자가 왜 그렇게 적은지 의아해할 수 있습니다.
고정되지 않은 시계열의 파동으로 데이터를 시각화하는 것이 데이터를 망상으로 만들고 몇 년 동안 탈출구를 찾고 있던 끝없는 불가지론적인 지옥에 가두는 것은 아닐까?
사실 신경망(적어도 인간의 뇌)의 경우 일반적으로 이론이 필요하지 않다는 말을 하려는 것인데, 많은 사람들이 특정 상황이 좋은지 아닌지는 느끼지만 그 이유를 설명할 수 없기 때문입니다. 그러나 이것은 알고리즘 거래를 위한 아주 좋은 방법은 아닙니다(제 생각에는). 컴퓨터 신경망이 사람과 경쟁할 수 있는지 확신할 수 없습니다.
사실 신경망(적어도 인간의 뇌)의 경우 일반적으로 이론이 필요하지 않다는 말을 하려는 것인데, 많은 사람들이 특정 상황이 좋은지 아닌지는 느끼지만 그 이유를 설명할 수 없기 때문입니다. 그러나 이것은 알고리즘 거래를 위한 아주 좋은 방법은 아닙니다(제 생각에는). 컴퓨터 신경망이 사람과 경쟁할 수 있는지 확신할 수 없습니다.
브라보! 시스템이 "완벽"하고 닫혀 있고 "강력한" 결과를 보여주는(작동하는) 경우 이것은 매우 좋은 방법입니다 ;-) 어떻게 될 수 있습니까 ;-)
대화를 이어가세요:
학습의 결과는 무엇입니까? 신경망이란? 간단한 표현에서 이것은 훈련 중에 발견된 고유한 가중치 계수가 있는 다항식 공식입니다. 따라서 학습은 현재 시장에서 시행 중인 수학 법칙을 찾는 것입니다. 귀하에게만 알려진 고유한 법률이 일반적으로 작동하는 이유입니다. 현재 법률이 모든 시장 참가자에게 제공되면 즉시 관련성을 잃기 때문입니다.
우리는 데이터에 나타난 법칙을 모르기 때문에 우리만 알 수 있는 우리만의 고유한 공식의 법칙을 찾기 위해 훈련을 합니다. 이 같은...
대화를 이어가세요:
학습의 결과는 무엇입니까? 신경망이란 무엇입니까? 간단한 표현에서 이것은 훈련 중에 발견된 고유한 가중치 계수가 있는 다항식 공식입니다. 따라서 학습은 현재 시장에서 시행 중인 수학 법칙을 찾는 것입니다. 귀하에게만 알려진 고유한 법률이 일반적으로 작동하는 이유입니다. 현재 법률이 모든 시장 참가자에게 제공되면 즉시 관련성을 잃기 때문입니다.
우리는 데이터에 나타난 법칙을 모르기 때문에 우리만 알 수 있는 우리만의 고유한 공식의 법칙을 찾기 위해 훈련을 합니다. 이 같은...
글쎄, 이것은 ... 인공 신경망과 무수한 기호를 사용하여 우리에게만 알려진 많은 법칙을 원하는만큼 생성 할 수 있습니다. 본질은 기존 패턴, 다른 기간의 계절성을 활용하는 것 같습니다. 하지만 농담은 나처럼 수백, 수천 개의 형광펜이 있고 동일하거나 더 나은 도구를 사용하기 때문에 선택하는 것이 불가능하다는 것입니다)))
글쎄, 이것은 ... 인공 신경망과 무수한 기호를 사용하여 우리에게만 알려진 많은 법칙을 원하는만큼 생성 할 수 있습니다. 본질은 기존 패턴, 다른 기간의 계절성을 활용하는 것 같습니다. 하지만 농담은 나처럼 수백, 수천 개의 형광펜이 있고 동일하거나 더 나은 도구를 사용하기 때문에 선택하는 것이 불가능하다는 것입니다)))
이러한 패턴 이 존재 하고 일반적으로 존재한다는 의견을 뒷받침하는 것은 무엇입니까 ?