Candlestick patterns were used to trade the rice market in Japan back in the 1800’s. Steve Nison popularised the idea in the western world and claims that the technique, which is based on the premise that the appearance of certain patterns portend the future direction of the market, is applicable to modern financial markets. Today, he has a...
Не так давно - на заре технического анализа, когда компьютеры были далеко не у каждого биржевика - появлялись люди, которые пытались предсказывать будущие цены по ими же придуманным законам и формулам. Таких людей часто называли шарлатанами. Время шло, усложнялись методы обработки информации, и теперь очень сложно найти равнодушного к...
모니터가 색상을 혼동하는 옵션이 있으며 때로는 잘못된 보정으로 인해 구별하기 어려운 경우가 있습니다.
그들은 무엇을 지었습니까? 비밀이 아니라면그런 옵션이 없습니다
내가 당신에게 차익 거래 차트의 파운드가 잘못된 색상이라고 말한 것을 기억하십시오.
그가 지은 것은 비밀이다
그런 옵션이 없습니다
내가 당신에게 차익 거래 차트의 파운드가 잘못된 색상이라고 말한 것을 기억하십시오.
그가 지은 것은 비밀이다
나는 모든 색상을 가지고있다
시장에 대한 것이 아니라 효과적인 모델 구축에 대한 일반적인 접근 방식에 대해 매우 유용합니다(어느 단계에서든 문제가 발생할 수 있으며 이해조차 하지 못할 것입니다).
비지도 학습(클러스터링) 및 RL( 강화 학습 ). 최적화된 매개변수를 줄이려는 시도에서. 클러스터링을 적용하는 방법에 대해 생각해 본 사람이 있습니까? 두 번째는 더 어렵습니다. 특수 패키지가 필요합니다.
예: https://robotwealth.com/unsupervised-candlestick-classification-for-fun-and-profit-part-1/
https://robotwealth.com/unsupervised-candlestick-classification-for-fun-and-profit-part-2/
비지도 학습(클러스터링) 및 RL(강화 학습). 최적화된 매개변수를 줄이려는 시도에서. 클러스터링을 적용하는 방법에 대해 생각해 본 사람이 있습니까? 두 번째는 더 어렵습니다. 특수 패키지가 필요합니다.
예: https://robotwealth.com/unsupervised-candlestick-classification-for-fun-and-profit-part-1/
https://robotwealth.com/unsupervised-candlestick-classification-for-fun-and-profit-part-2/
강화 학습에 대해 생각하기 시작했습니다. 이것이 교환에 필요한 것 같습니다.
나도 병렬로 파이썬을 마스터하고 있다.. R은 화를 낸다. o_o에서 Kohonen 레이어에 대한 고대 기사가 있었는데, 그는 거기에 프로에 대해 뭔가를 썼습니다. 그래서 특히 예제와 개발이 없었습니다.
https://www.mql5.com/en/articles/1562
나도 병렬로 파이썬을 마스터하고 있다.. R은 화를 낸다. o_o에서 Kohonen 레이어에 대한 고대 기사가 있었는데, 그는 거기에 프로에 대해 뭔가를 썼습니다. 그래서 특히 예제와 개발이 없었습니다.
https://www.mql5.com/ru/articles/1562
일반적으로 당신을 내 저장소에 기고자로 추가할 수 있습니다. 모든 것이 어떻게 작동하는지 설명하겠습니다.
나는 qt와 opennn의 장점에 대해 썼습니다. 솔직히 말해서 mlp(opennn)보다 더 오랫동안 개발된 것은 없습니다.
일반적으로 당신을 내 저장소에 기고자로 추가할 수 있습니다. 모든 것이 어떻게 작동하는지 설명하겠습니다.
아직은 프로그래머가 아니라서 조금 먼저 익숙해져야 할 것 같습니다 :) mb 내년 말
비지도 학습(클러스터링) 및 RL(강화 학습). 최적화된 매개변수를 줄이려는 시도에서. 클러스터링을 적용하는 방법에 대해 생각해 본 사람이 있습니까? 두 번째는 더 어렵습니다. 특수 패키지가 필요합니다.
예: https://robotwealth.com/unsupervised-candlestick-classification-for-fun-and-profit-part-1/
https://robotwealth.com/unsupervised-candlestick-classification-for-fun-and-profit-part-2/
저도 참고합니다. 어떤 식 으로든 손 만 닿지 않습니다.
클러스터링도 흥미로운 방법입니다. 모델을 훈련하기 전에 적용해야 한다고 생각합니다. 이러한 방식으로 상관된 매개변수가 전혀 제거되지 않기 때문입니다.
저도 참고합니다. 어떤 식 으로든 손 만 닿지 않습니다.
특히 다차원 클러스터링을 사용하는 경우 기능이 있는 벡터와 지연이 있는 벡터(예: 증분 ..)를 제출하여 그룹으로 나눌 수 있습니다. 기능의 속성은 미래의 어떤 증분에 해당하는지
예를 들어 NN을 훈련하기 위해 이 세트를 참조하십시오. 데이터 마이닝 유형
예, 훈련 직전 .. 글쎄, 또는 차량의 별도 기능으로