대부분의 자금을 비주얼라이저가 관리하던 시절에는 효과가 있었을지도 모릅니다. 지금은 대부분 매트스탯과 MO가 관리합니다. 포럼에 은퇴한 비주얼라이저가 많다는 사실 때문에 혼란스러워하실 필요는 없습니다.
저는 단지 다양한 솔루션의 변형을 제시하는 것일 뿐, 그러한 작업을 직접 수행하지는 않을 것입니다.
매트스탯에 대해. 상관 관계가 없다는 것을 이해합니다. 유럽의 추세와 아시아의 평탄함은 단위 시간당 틱 수로 쉽게 설명 할 수 있습니다. 당신과 지그재그는 같은 결론에 도달 한 것 같습니다. 하지만 스마드랩에서 매수매도는 주식과 양의 상관관계가 있고 외환과 음의 상관관계가 있습니다. 그리고 저는 그가 진실을 말하고 있습니까?
변환 중에 요소의 정렬 순서는 변경되지 않습니다. 즉, 트리의 분할은 같은 위치에 있습니다. 신경망을 사용하는 경우 동일해야하지만 잘 모르겠습니다....
추신. 그렇지 않습니다. 첫째, 모든 것이 0...1 범위로 스케일링됩니다. 둘째, 모든 시리즈를 로그화하면 순서는 변경되지 않지만 가중치와 오프셋이 사용됩니다. 가중치와 오프셋이 같은 계열을 로그화하면 효과가 달라집니다(아마도 소수점 단위로). 그러나 이것은 신경망의 플러스보다는 마이너스에 가깝습니다.
로그 데이터의 경우 당연히 가중치가 달라지며, 절대 또는 상대 증분 또는 데이터의 시리즈보다 작은 값은 덜, 큰 값은 더 많이 고려됩니다. 이는 결국 다양한 의사 결정 문제를 위한 것입니다.
패턴 인식, 누가 그런 종류의 출혈을 감당할 수 있을까요?
또는 다운샘플링이 있는 웨이브렛을 통해.
대부분의 돈을 비주얼라이저가 처리하던 시절에는 이런 방법이 통했을지도 모릅니다. 지금은 대부분 매트스탯과 MO입니다. 포럼에 은퇴한 비주얼라이저가 우세하다는 사실이 혼란스럽지 않으실 겁니다.
여기서 패턴 또는 시장 패턴을 인식하는 것이 첫 번째 벽돌입니다.
MQL 도구로도 이 작업을 수행할 수 있지만 MO를 사용하면 이 방법이 더 발전되고 진보적입니다.
추신
우리는 더 대담하게 미래를 바라볼 수 있습니다.
MO와 MQL은 호환되지 않나요?) 또는 MO는 MQL로 작성할 수 없나요?
MO(ML)는 프로그래밍 언어가 아니라 지식의 한 분야입니다.
대부분의 자금을 비주얼라이저가 관리하던 시절에는 효과가 있었을지도 모릅니다. 지금은 대부분 매트스탯과 MO가 관리합니다. 포럼에 은퇴한 비주얼라이저가 많다는 사실 때문에 혼란스러워하실 필요는 없습니다.
그렇다면 비주얼라이제이션이 갑자기 보이지 않거나 사라진 곳은 어디일까요? 이상하죠.
MO와 MQL은 호환되지 않나요?) 아니면 MO는 MQL로 작성할 수 없나요?
MO(ML)는 프로그래밍 언어가 아니라 지식의 한 분야입니다.
모델과 그 변형 및 기대치를 인식하는 것을 의미합니다.
대부분의 자금을 비주얼라이저가 관리하던 시절에는 효과가 있었을지도 모릅니다. 지금은 대부분 매트스탯과 MO가 관리합니다. 포럼에 은퇴한 비주얼라이저가 많다는 사실 때문에 혼란스러워하실 필요는 없습니다.
저는 단지 다양한 솔루션의 변형을 제시하는 것일 뿐, 그러한 작업을 직접 수행하지는 않을 것입니다.
매트스탯에 대해. 상관 관계가 없다는 것을 이해합니다. 유럽의 추세와 아시아의 평탄함은 단위 시간당 틱 수로 쉽게 설명 할 수 있습니다. 당신과 지그재그는 같은 결론에 도달 한 것 같습니다. 하지만 스마드랩에서 매수매도는 주식과 양의 상관관계가 있고 외환과 음의 상관관계가 있습니다. 그리고 저는 그가 진실을 말하고 있습니까?
어떻게 하면 자신의 자리를 더 오래 유지할 수 있을까요? 누가 그런 문제로 어려움을 겪고 있나요?
저는 기다리는 방법을 알고 있습니다.
참을 줄도 알고요.
나는 걸어 들어가는 법을 안다.
어떻게 잡는지도 모르겠어요
가장 큰 문제는 진입 후 종종 역방향 신호가 있다는 것입니다 ...
그것을 무시하면 (계속 누르고 있으면) 거의 항상 트리거됩니다.
무시하지 않으면 움직임이 발생합니다 (당신은 그것을 잡았어야했습니다).
물론 주제에서 벗어난 이야기지만 물어볼 사람이 없습니다.
그리고 이러한 거래에서 우리는 분명히 더 많은 것을 압착 할 수있었습니다.
대부분의 자금을 비주얼라이저가 관리하던 시절에는 효과가 있었을지도 모릅니다. 지금은 대부분 매트스탯과 MO가 관리합니다. 포럼에 은퇴한 비주얼라이저가 우세하다는 사실이 혼란스럽지 않으실 겁니다.
위에는 중앙은행을 통한 국가가 거래에 더 큰 영향을 미친다고 쓰셨고, 여기에는 매트스탯과 MO 규칙이 있다고 쓰셨는데, 정말 중앙은행이 기술적 분석을 사용하지 않는다고 확신하십니까?
몇 년 전에 저는 중앙 은행의 "방법론"을 게시하여 의사 결정에 사용하는 것이 권장되는 "지표"가 무엇인지 명시했으며 2014 년에 러시아 중앙 은행장은 거래 결정을 내리기위한 척도로 Mashka 360에 대해 이야기했습니다.
물론 주제에서 벗어난 이야기지만 물어볼 사람이 없습니다.
그리고 이 거래에서 더 많은 것을 얻을 수도 있었을 텐데요.
이러한 거래에서 더 많은 것을 짜낼 수는 없습니다. 일반적으로 마감은 정확하고 또 다른 한 가지는 올바른 이익 실현 및 손익분기 점에 대해 생각해야한다는 것입니다.
반대 방향의 진입 신호가 없는 경우 SL 설정의 최소 지점을 검색하여 마지막 신호 방향으로 진입할 수 있습니다.
몇 년 전 중앙은행의 "방법론"을 게시했는데, 의사 결정에 사용할 것을 권장하는 "지표"가 명시되어 있었고, 2014년에 중앙은행장은 거래 결정을 내리기 위한 수단으로 마쉬카 360에 대해 이야기했습니다.
중앙 은행의 방법론 ?? 중앙 은행이 마쉬카를 사용하여 의사 결정을 내리는 ???
감사합니다 !!! 당신은 내 하루를 만들었습니다 !!! 나는 오랫동안 그렇게 열심히 웃지 않았습니다.
변환 중에 요소의 정렬 순서는 변경되지 않습니다. 즉, 트리의 분할은 같은 위치에 있습니다. 신경망을 사용하는 경우 동일해야하지만 잘 모르겠습니다....
추신. 그렇지 않습니다. 첫째, 모든 것이 0...1 범위로 스케일링됩니다. 둘째, 모든 시리즈를 로그화하면 순서는 변경되지 않지만 가중치와 오프셋이 사용됩니다. 가중치와 오프셋이 같은 계열을 로그화하면 효과가 달라집니다(아마도 소수점 단위로). 그러나 이것은 신경망의 플러스보다는 마이너스에 가깝습니다.로그 데이터의 경우 당연히 가중치가 달라지며, 절대 또는 상대 증분 또는 데이터의 시리즈보다 작은 값은 덜, 큰 값은 더 많이 고려됩니다. 이는 결국 다양한 의사 결정 문제를 위한 것입니다.
리턴은 x[i] - x[i-1]의 차이입니다.
때로는 x [i] - x[i-1044 ]가 필요합니다.
첫 번째 옵션은 동일 / 상수 / 고정 증분으로 증분하고 두 번째 옵션은 동적 증분으로 증분하는 것 같습니다.