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
네.
그건 그렇고, 많은 python 패키지(R에도 있어야 함)에는 time_steps와 같이 batch_size 외에도 시계열을 분석할 때 사용되는 것과 같은 것이 있습니다. 즉, 길이가 time_steps인 행렬이 모델 내부의 텐서 내부에서 고려되는 입력에 즉시 공급됩니다.
데이터 마이닝과 관련하여 다음 아이디어를 말할 가치가 있습니다. 시장은 서로 연결되어 있으므로 자본의 이동은 하나의 전체 시스템 내에서 발생합니다. 따라서 좋은 심층 모델과 컴퓨팅 리소스 가 있는 경우 이러한 통화 공급의 움직임을 포착할 수 있습니다.
따라서 훈련 시 CopySpread를 통해 히스토리에서 데이터를 언로드하고 막대에 최소 스프레드가 있습니다. 이후 MO는 막대별 분석을 수행한 다음 스프레드의 정확한 회계를 위해 계산이 이루어지는 순간에 필요합니다. 시가, 종가, 고가 또는 저가(이 스프레드를 추가하려는 대상에 따라 다름). 예를 들어 저는 Open price에서 일합니다. 그리고 물론, 바의 최소 스프레드는 바가 열리는 순간의 스프레드와 거의 동일하지 않습니다. 결과적으로 TP나 SL은 실제 설정되는 것과 10~20포인트 차이가 날 수 있습니다. 저것들. 시스템의 수익성은 제안된 MO 모델과 매우 다를 것입니다. 결과적으로 막대에 최소한의 스프레드가 있는 훈련은 현실에서 재현할 수 없습니다.
저것들. 2곳에서 문제가 있습니다.
1 - 우리가 훈련한 역사(기타 스프레드)
2 - 거래 당시(바가 열리는 순간에 결정이 발생한 경우). 다른 스프레드는 다른 TP와 SL을 제공합니다.
공개 가격 과 실제 틱에 대한 훈련된 모델의 결과를 비교하여 이 기능을 알아차렸습니다. 차이가 매우 큽니다. 저것들. 실제 거래에서는 그 차이가 클 것입니다.
스프레드를 사용하지 않거나(따라서 교육 중인 시스템의 기능에서 핍을 버리거나) 실제 틱에 대한 교육을 위해 행렬을 수집한 다음 실제 틱에 대해서도 테스트해야 하며 이는 공개 가격에서 테스트하는 것보다 몇 배나 더 깁니다. 또는 속도를 높이기 위해 먼저 실제 눈금을 살펴보고 필요한 스프레드를 수집하여 사용자 지정 기호를 만들 수 있습니다.
This article highlights using prophet for forecasting the markets. You can find a jupyter notebook with the full code used in this post here. For this article, we’ll be using S&P 500 data from FRED. You can download this data into CSV format yourself or just grab a copy from the my github ‘examples’ directory here. let’s load our data and plot...
Keras is a high-level neural networks API, written in Python and capable of running on top of TensorFlow, CNTK, or Theano. It was developed with a focus on enabling fast experimentation. Being able to go from idea to result with the least possible delay is key to doing good research. Use Keras if you need a deep learning library that: Allows...
Neeraj Bokde, Gualberto Asencio-Cortes and Francisco Martinez-Alvarez
cran.r-project.org
This section discusses about the examples to introduce the use of the PSF package and to compare it with auto.arima() and ets() functions, which are well accepted functions in the R community working over time series forecasting techniques. The data used in this example are ’nottem’ and ’sunspots’ which are the standard time series dataset...
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
그건 그렇고, 많은 python 패키지(R에도 있어야 함)에는 time_steps와 같이 batch_size 외에도 시계열을 분석할 때 사용되는 것과 같은 것이 있습니다. 즉, 길이가 time_steps인 행렬이 모델 내부의 텐서 내부에서 고려되는 입력에 즉시 공급됩니다.
데이터 마이닝과 관련하여 다음 아이디어를 말할 가치가 있습니다.
시장은 서로 연결되어 있으므로 자본의 이동은 하나의 전체 시스템 내에서 발생합니다. 따라서 좋은 심층 모델과 컴퓨팅 리소스 가 있는 경우 이러한 통화 공급의 움직임을 포착할 수 있습니다.
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
또한 데이터마이닝에 관해서는 옵션에 대한 @Mihail Marchukajtes 의 아이디어와 변동성의 미소가 마음에 들었습니다. 파서로만 히치가 나왔다.
나는 여전히 최적화된 자동 회귀 모델 + 적응 요소의 알 수 없는 혼합을 가지고 있습니다. 알 수 없는 쓰레기지만 멋지고, 거기에서 새로 배우는 모든 것을 밀어넣습니다. :)
작동하는 것 같지만 항상 그런 것은 아닙니다.
아이디어가 부족하면 mb intermarket analysis yes 또는 옵션과 같은 외부 정보를 시도합니다. 시장간 시장에는 비정상 프로세스와 본질적으로 동일한 문제가 있습니다. 음, 조금 더 간단합니다.
확산을 고려하려는 경우 문제를 발견했습니다. 그리고 뭔가를 하려면 스프레드가 필요합니다.
따라서 훈련 시 CopySpread를 통해 히스토리에서 데이터를 언로드하고 막대에 최소 스프레드가 있습니다. 이후 MO는 막대별 분석을 수행한 다음 스프레드의 정확한 회계를 위해 계산이 이루어지는 순간에 필요합니다. 시가, 종가, 고가 또는 저가(이 스프레드를 추가하려는 대상에 따라 다름). 예를 들어 저는 Open price에서 일합니다. 그리고 물론, 바의 최소 스프레드는 바가 열리는 순간의 스프레드와 거의 동일하지 않습니다. 결과적으로 TP나 SL은 실제 설정되는 것과 10~20포인트 차이가 날 수 있습니다. 저것들. 시스템의 수익성은 제안된 MO 모델과 매우 다를 것입니다.
결과적으로 막대에 최소한의 스프레드가 있는 훈련은 현실에서 재현할 수 없습니다.
저것들. 2곳에서 문제가 있습니다.
1 - 우리가 훈련한 역사(기타 스프레드)
2 - 거래 당시(바가 열리는 순간에 결정이 발생한 경우). 다른 스프레드는 다른 TP와 SL을 제공합니다.공개 가격 과 실제 틱에 대한 훈련된 모델의 결과를 비교하여 이 기능을 알아차렸습니다. 차이가 매우 큽니다. 저것들. 실제 거래에서는 그 차이가 클 것입니다.
스프레드를 사용하지 않거나(따라서 교육 중인 시스템의 기능에서 핍을 버리거나) 실제 틱에 대한 교육을 위해 행렬을 수집한 다음 실제 틱에 대해서도 테스트해야 하며 이는 공개 가격에서 테스트하는 것보다 몇 배나 더 깁니다. 또는 속도를 높이기 위해 먼저 실제 눈금을 살펴보고 필요한 스프레드를 수집하여 사용자 지정 기호를 만들 수 있습니다.
지금까지 저는 MO 모델을 다음과 같이 봅니다. 모델은 진입 여부를 결정하고 다른 모든 것은 자금 관리 및 거래 전략의 문제입니다.
요컨대: 진입점, 이익 비율, 핍 계산 - 모든 것이 단순한 모델이 아닙니다.게다가 신경망은 촛불의 역사로부터 잘 배운다.
진입/출구 지점의 선택 또는 기타 미묘함을 MO의 어깨로 옮기면 두 번째 모델에서 수행할 것입니다. 또는 모델을 복잡하게 만들면 병렬 텐서를 사용한 딥 러닝만 효과적으로 작동합니다.
지금까지 저는 MO 모델을 다음과 같이 봅니다. 모델은 진입 여부를 결정하고 다른 모든 것은 자금 관리 및 거래 전략의 문제입니다.
요컨대: 진입점, 이익 비율, 핍 계산 - 모든 것이 단순한 모델이 아닙니다.게다가 신경망은 촛불의 역사로부터 잘 배운다.
진입/출구 지점의 선택 또는 기타 미묘함을 MO의 어깨로 옮기면 두 번째 모델에서 수행할 것입니다. 또는 모델을 복잡하게 만들면 병렬 텐서를 사용한 딥 러닝만 효과적으로 작동합니다.
아직 페이스북으로 선지자를 사용해 보셨습니까?
어떤 이유로 나는 설치를 완고하게 거부하고 anaconda, python을 설치했습니다 .. 설치 단계에서 멈추고 그게 .. 친구를 위해 작동합니다.
글쎄, 또 다른 호기심
http://pythondata.com/stock-market-forecasting-with-prophet/
아직 페이스북으로 선지자를 사용해 보셨습니까?
어떤 이유로 나는 설치를 완고하게 거부하고 anaconda, python을 설치했습니다 .. 설치 단계에서 멈추고 그게 .. 친구를 위해 작동합니다.
글쎄, 또 다른 호기심
http://pythondata.com/stock-market-forecasting-with-prophet/
나는 이 기사들을 읽었고 솔직히 브라운 박사의 접근 방식에 깊은 인상을 받지 못했습니다.
하지만 도서관은 흥미롭다. 확실히 그녀와 함께 유행하는 모델은 흥미로울 것입니다.
나는 여전히 Keras 에 머물고 있습니다. 또한 Keras-RL 과 함께 강화 학습을 쉽게 구현할 수 있습니다.
Anaconda를 사용할 때 설치에 대한 참고 사항은 "pip" 대신 "conda"를 통해 패키지를 설치해야 합니다.
어떤 이유로 설치를 완강히 거부합니다 ...
https://cran.r-project.org/web/packages/PSF/vignettes/PSF_vignette.html
포효하지 마십시오))) BP의 "고급"장난감.
https://cran.r-project.org/web/packages/PSF/vignettes/PSF_vignette.html
뭔가 흥미로운 .. 파이썬에 대해 내가 찾을 수 없습니다
많은 nishtyakov가 이미 축적되었습니다. 이제 새로운 봇을 수집할 시간입니다 :)
Anaconda를 사용할 때 설치에 대한 참고 사항은 "pip" 대신 "conda"를 통해 패키지를 설치해야 합니다.
예, condu를 통해 수행하고 베어 파이썬에서 pip를 통해 수행했습니다. 시스템 자체에 일종의 버그가 있습니다. 다운로드한 항목을 컴파일 및 컴파일할 수 없습니다. mb는 손으로 다운로드해야 합니다.
글쎄, 이것은 헛소리다