1. 차원의 저주와 조합 폭발에 문제가 있지만 정확성을 위해 이론적으로 해결할 수 있습니다....
2. 검색 알고리즘이 느리고 많은 것을 C 또는 C ++로 작성해야한다는 사실에 문제가 있으며 어떻게해야할지 모르겠습니다.
3. 최적화 된 알고리즘조차도 큰 날짜의 패턴을 검색 할 수 없으므로 로컬에서 패턴을 검색해야합니다.....
하지만 일반적으로 작동하지 않으면 아무것도 작동하지 않습니다 ...
2) 예.
참고로 "이벤트"라는 단어를 "규칙"이라는 단어로 대체할 수 있습니다.
제 방법은 규칙성을 검색하는 공간의 수를 고정하고 이러한 공간에서 좌표의 단계를 제한하므로 폭발이 없어야합니다. 또한 공백을 미리 분석하여 검색할 조합의 수를 즉시 줄이는 아이디어도 있습니다.
저는 "수학적 계산" 모드를 통해 MQL5에서 검색을 수행하는데, 여기서 장점은 에이전트 지원의 디버깅 시스템으로 병렬화된 계산 작업을 관리할 수 있다는 것입니다. 제 서버에는 약한 코어가 꽤 많기 때문에 이 점이 저에게는 중요합니다.
제 기억이 맞다면 규칙은 나뭇잎과 유사합니다. 나뭇잎에는 패턴을 설명하는 조건이 들어 있고 이벤트는 패턴을 찾기 위한 소스입니다.
이벤트는 나무의 그루터기에 해당하며, 다른 예측자와 상호작용을 통해 쌓여갈 것입니다.
구축, 심지어 나무에 대한 표현을 사용하는 경우 성장을 말할 수 있습니다. - 알고리즘 (종이에 스케치하는 동안) 또는 유전자 트리를 통해 R에서 (단순히 스크립트를 던진 방법론을 이미 해결 한 방법론) 또는 당신이하는 것처럼 - 그러나 이미 작은 일반 테이블로 작업 - 상대 규칙 성을 검색하고 다른 것을 생각할 수 있습니다. 그리고이 단계에서 CatBoost는 이미 중간 솔루션으로 기쁨으로 데이터를 소화 할 수 있습니다. 잎과 규칙을 꺼낼 수는 있지만 일반적으로 거기에서 약합니다.
가격(및 인디케이터 신호 발동)에 의해 어떤 선을 넘을 확률은 시간과 요일에 따라 달라집니다.
NN과 DL에 주기적 시간을 추가해야 합니다. 가장 간단한 방법은 사인파를 사용하는 것입니다. 종속성은 비선형적이므로 부호를 고려하여 단순히 제곱합니다. 시간 참조를 담당하는 두 가지 추가 입력이 있습니다. 자정/정오는 모든 곳에서 다르므로 미리 위상을 계산하여 제공하는 것이 좋습니다. 이것은 모델과 실제 세계 및 시간과의 연결입니다.
명시 적으로 주어지지 않으면 IMHO는 호박을 얻거나 모든 것이 자체적으로 가져 와서 출력하려고 시도합니다.
예, 시간은 가장 중요한 척도 중 하나이며 물론 저는 그것을 사용합니다.
여름/겨울 시간으로의 전환 문제는 어떻게 해결할 수 있을까요, 수정이 필요하다고 생각하시나요?
유로/루블을 거래한다고 가정해 보겠습니다. 역사상 겨울/여름 시간으로 전환하는 순간과 루블의 경우 전환이 없지만 유로의 경우 계획된 뉴스 이벤트가 중요하지만 시간 이동으로 인해 차트에 다른 시간에 표시되고 어떻게 될까요? 한 번에 두 통화의 시간 척도를 사용하는 것이 합리적일 수도 있고 그 이상일 수도 있습니까?
여름/겨울 시간으로의 전환 문제는 어떻게 해결할 수 있을까요, 수정이 필요하다고 생각하시나요?
유로/루블을 거래한다고 가정해 보겠습니다. 역사상 겨울/여름 시간으로 전환하는 순간과 루블의 경우 전환이 없지만 유로의 경우 계획된 뉴스 이벤트가 중요하지만 시간 이동으로 인해 차트에 다른 시간에 표시되고 어떻게 될까요? 한 번에 두 통화의 시간 척도를 사용하는 것이 합리적일 수도 있고 그 이상일 수도 있습니까?
이것은 잘 알려진 b@##... 그리고 우리가 무엇을 거래하든 모든 것을 끊임없이 혼란스럽게 만듭니다 :-) 미국과 영국의 두 주요 센터에서 시계 바늘이 다른 날에 움직입니다. 최대 1주일 이상 간격이 있습니다. 가장 중요한 이벤트가 바뀌는 간격이 6개월에 2, 3주 간격으로 바뀌면 분석에서 제외될 수 있습니다. 그리고 우리 직원들은 "우리는 시계를 바꾸고, 시계를 바꾸지 않는다"는 식으로 일을 엉망으로 만들고 있습니다.
저는 이 문제에 대한 보편적이거나 어느 정도 성공적인 해결책을 알지 못합니다. 이 '중요한 날'을 그냥 무시하거나 겨울/여름 시간을 따로 가르치면 됩니다. 후자가 더 합리적으로 보이지만 이미 데이터가 매우 부족한 상황입니다.
제 방법은 패턴이 검색되는 공간의 수를 고정하고 이 공간에서 좌표의 단계를 제한하므로 폭발이 없어야 합니다. 또한 공간을 미리 분석하여 탐색할 조합의 수를 즉시 줄일 수 있는 아이디어도 있습니다.
저는 "수학적 계산" 모드를 통해 MQL5에서 검색을 수행하는데, 여기서 장점은 에이전트 지원의 디버그 시스템으로 병렬화된 계산 작업을 관리할 수 있다는 것입니다. 제 서버에는 약한 코어가 꽤 많기 때문에 이 점이 저에게 중요합니다.
제 기억이 맞다면 규칙은 나뭇잎과 유사합니다. 나뭇잎에는 패턴을 설명하는 조건이 들어 있고 이벤트는 패턴을 찾는 소스입니다.
이벤트는 다른 예측자와 상호 작용하여 성장하는 나무의 그루터기라고 할 수 있습니다.
나무에 대한 표현을 사용하려면 알고리즘 (종이에 스케치하는 동안) 또는 유전자 트리를 통해 R에서 (단순히 스크립트를 던진 방법론을 이미 해결 한 방법론) 또는 당신이하는 것처럼 - 그러나 이미 작은 일반 테이블로 작업 - 상대적인 규칙 성을 검색하고 다른 것을 생각할 수있는 성장을 말할 수 있습니다. 그리고이 단계에서 CatBoost는 이미 중간 솔루션으로 기쁨으로 데이터를 소화 할 수 있습니다. 잎과 규칙을 꺼낼 수는 있지만 일반적으로 거기에서 약합니다.
예를 들어 유사한 패턴을 찾기 위해 여러 지점과 관련이있을 수 있지만 제 경우에는 본질적으로 첫 번째 단계에 하나의 지점이 있습니다. 이 점은 시간 척도와 가격, 그리고 시장을 지속적으로 설명하는 불연속 예측 변수인 세 번째 공간 등 다양한 상대 측정 시스템으로 변환/표준화됩니다. 초기 표현에서 3차원을 얻게 됩니다. 각각 고유한 퀀텀 테이블이 있습니다.
주기적 시간(시간 번호 등)은 예를 들어 메트릭이 올바르게 작성된 경우 KNN에서 쉽게 사용할 수 있습니다. 또는 지역 회귀와 같은이 방법의 일부 개발에서.
익숙한 것이 보입니다. 귀하의 게시물에서 3-4 번 본 적이 있습니다.
턴당 0.5배씩 2회 )))))))
2 번, 이렇게됩니다:
2번 0.5가 중앙에 있습니다 :-) 갑자기 갑자기 틱을 잘 설명하는 평균 2 개
0) 네...)
제 방법은 규칙성을 검색하는 공간의 수를 고정하고 이러한 공간에서 좌표의 단계를 제한하므로 폭발이 없어야합니다. 또한 공백을 미리 분석하여 검색할 조합의 수를 즉시 줄이는 아이디어도 있습니다.
저는 "수학적 계산" 모드를 통해 MQL5에서 검색을 수행하는데, 여기서 장점은 에이전트 지원의 디버깅 시스템으로 병렬화된 계산 작업을 관리할 수 있다는 것입니다. 제 서버에는 약한 코어가 꽤 많기 때문에 이 점이 저에게는 중요합니다.
제 기억이 맞다면 규칙은 나뭇잎과 유사합니다. 나뭇잎에는 패턴을 설명하는 조건이 들어 있고 이벤트는 패턴을 찾기 위한 소스입니다.
이벤트는 나무의 그루터기에 해당하며, 다른 예측자와 상호작용을 통해 쌓여갈 것입니다.
구축, 심지어 나무에 대한 표현을 사용하는 경우 성장을 말할 수 있습니다. - 알고리즘 (종이에 스케치하는 동안) 또는 유전자 트리를 통해 R에서 (단순히 스크립트를 던진 방법론을 이미 해결 한 방법론) 또는 당신이하는 것처럼 - 그러나 이미 작은 일반 테이블로 작업 - 상대 규칙 성을 검색하고 다른 것을 생각할 수 있습니다. 그리고이 단계에서 CatBoost는 이미 중간 솔루션으로 기쁨으로 데이터를 소화 할 수 있습니다. 잎과 규칙을 꺼낼 수는 있지만 일반적으로 거기에서 약합니다.
가격(및 인디케이터 신호 발동)에 의해 어떤 선을 넘을 확률은 시간과 요일에 따라 달라집니다.
NN과 DL에 주기적 시간을 추가해야 합니다. 가장 간단한 방법은 사인파를 사용하는 것입니다. 종속성은 비선형적이므로 부호를 고려하여 단순히 제곱합니다. 시간 참조를 담당하는 두 가지 추가 입력이 있습니다. 자정/정오는 모든 곳에서 다르므로 미리 위상을 계산하여 제공하는 것이 좋습니다. 이것은 모델과 실제 세계 및 시간과의 연결입니다.
명시 적으로 주어지지 않으면 IMHO는 호박을 얻거나 모든 것이 자체적으로 가져 와서 출력하려고 시도합니다.
예, 시간은 가장 중요한 척도 중 하나이며 물론 저는 그것을 사용합니다.
여름/겨울 시간으로의 전환 문제는 어떻게 해결할 수 있을까요, 수정이 필요하다고 생각하시나요?
유로/루블을 거래한다고 가정해 보겠습니다. 역사상 겨울/여름 시간으로 전환하는 순간과 루블의 경우 전환이 없지만 유로의 경우 계획된 뉴스 이벤트가 중요하지만 시간 이동으로 인해 차트에 다른 시간에 표시되고 어떻게 될까요? 한 번에 두 통화의 시간 척도를 사용하는 것이 합리적일 수도 있고 그 이상일 수도 있습니까?
네, 시간은 가장 중요한 척도 중 하나이며 당연히 저는 시간을 사용합니다.
여름/겨울 시간으로의 전환 문제는 어떻게 해결할 수 있을까요, 수정이 필요하다고 생각하시나요?
유로/루블을 거래한다고 가정해 보겠습니다. 역사상 겨울/여름 시간으로 전환하는 순간과 루블의 경우 전환이 없지만 유로의 경우 계획된 뉴스 이벤트가 중요하지만 시간 이동으로 인해 차트에 다른 시간에 표시되고 어떻게 될까요? 한 번에 두 통화의 시간 척도를 사용하는 것이 합리적일 수도 있고 그 이상일 수도 있습니까?
이것은 잘 알려진 b@##... 그리고 우리가 무엇을 거래하든 모든 것을 끊임없이 혼란스럽게 만듭니다 :-) 미국과 영국의 두 주요 센터에서 시계 바늘이 다른 날에 움직입니다. 최대 1주일 이상 간격이 있습니다. 가장 중요한 이벤트가 바뀌는 간격이 6개월에 2, 3주 간격으로 바뀌면 분석에서 제외될 수 있습니다. 그리고 우리 직원들은 "우리는 시계를 바꾸고, 시계를 바꾸지 않는다"는 식으로 일을 엉망으로 만들고 있습니다.
저는 이 문제에 대한 보편적이거나 어느 정도 성공적인 해결책을 알지 못합니다. 이 '중요한 날'을 그냥 무시하거나 겨울/여름 시간을 따로 가르치면 됩니다. 후자가 더 합리적으로 보이지만 이미 데이터가 매우 부족한 상황입니다.
제 방법은 패턴이 검색되는 공간의 수를 고정하고 이 공간에서 좌표의 단계를 제한하므로 폭발이 없어야 합니다. 또한 공간을 미리 분석하여 탐색할 조합의 수를 즉시 줄일 수 있는 아이디어도 있습니다.
저는 "수학적 계산" 모드를 통해 MQL5에서 검색을 수행하는데, 여기서 장점은 에이전트 지원의 디버그 시스템으로 병렬화된 계산 작업을 관리할 수 있다는 것입니다. 제 서버에는 약한 코어가 꽤 많기 때문에 이 점이 저에게 중요합니다.
제 기억이 맞다면 규칙은 나뭇잎과 유사합니다. 나뭇잎에는 패턴을 설명하는 조건이 들어 있고 이벤트는 패턴을 찾는 소스입니다.
이벤트는 다른 예측자와 상호 작용하여 성장하는 나무의 그루터기라고 할 수 있습니다.
나무에 대한 표현을 사용하려면 알고리즘 (종이에 스케치하는 동안) 또는 유전자 트리를 통해 R에서 (단순히 스크립트를 던진 방법론을 이미 해결 한 방법론) 또는 당신이하는 것처럼 - 그러나 이미 작은 일반 테이블로 작업 - 상대적인 규칙 성을 검색하고 다른 것을 생각할 수있는 성장을 말할 수 있습니다. 그리고이 단계에서 CatBoost는 이미 중간 솔루션으로 기쁨으로 데이터를 소화 할 수 있습니다. 잎과 규칙을 꺼낼 수는 있지만 일반적으로 거기에서 약합니다.
접근 방식에 데이터 불변성을 고려하는 도구가 있나요?
https://en.wikipedia.org/wiki/Affine_transformation데이터 불변성을 고려하는 접근 방식에 어떤 도구가 있나요?
https:// en.wikipedia.org/wiki/Affine_transformation예를 들어 유사한 패턴을 찾기 위해 여러 지점과 관련이있을 수 있지만 제 경우에는 본질적으로 첫 번째 단계에 하나의 지점이 있습니다. 이 점은 시간 척도와 가격, 그리고 시장을 지속적으로 설명하는 불연속 예측 변수인 세 번째 공간 등 다양한 상대 측정 시스템으로 변환/표준화됩니다. 초기 표현에서 3차원을 얻게 됩니다. 각각 고유한 퀀텀 테이블이 있습니다.