대상에 대한 질문이 없고 대부분 동의하면 누군가에게 알리고 계속하고, 수정 사항이 있으면 적절하게 듣고 수정하고 진행합니다.
대상의 매개변수는 무엇이든 될 수 있다는 것은 분명하지만, 우리는 이것들을 선택했으며 이의가 없으면 작업할 것입니다.
그런 작은 창이 단순한 추세 추종으로 이어지나요? 저것들. 100개 막대의 추세 - 10개의 창, 3개에는 대략적인 오류(내부 수정)가 있고 평면에서는 3개 중 1개의 추측이 있습니다. 결과적으로 훈련 기간 동안 큰 추세가 있었다면 추세에 대한 매개변수를 선택하고 평평하면 평면에 대한 매개변수를 선택합니다. 저것들. 거래 시스템은 교육 기간 동안 시장 상황에 초점을 맞출 것입니다.
그리고 실제 TS 자체는 예상되는 상황을 결정하고 예상에 따라 하나 또는 다른 거래 알고리즘 을 적용해야 합니다. 그렇다면 신경망에 시장의 미래 단계를 예측하도록 가르치는 것이 어떻겠습니까?
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그리고 실제 TS 자체가 어떤 상황을 예상할지 결정하고 예상에 따라 하나 또는 다른 거래 알고리즘을 적용해야 합니다. 그렇다면 신경망에 시장의 미래 단계를 예측하도록 가르치는 것이 어떻겠습니까?
훈련을 위한 데이터 준비와 관련하여 이것은 별도의 이야기입니다. 우리는 거기에 도달하고 어떤 옵션을 시도할 수 있는지 알려 드리겠습니다. 10바 가격변동을 예측하는 형태로 국회에서 작업한 결과 아직 TS는 아니다. 과제는 OOS 섹션의 실제와 불일치 오류가 최소화되는 모델 또는 모델 그룹을 준비하고 이러한 결과의 입력 및 출력으로 TS를 만드는 것입니다. 예측 자체는 아직 TS가 아닙니다. 예를 들어 현재 표시줄에서 국회가 10 birrs에서 변경 사항이 100 pips 이상이 될 것이라고 말하면 입력하고 그렇지 않은 경우 입력하지 않습니다. AI의 임무는 이 영역이나 저 영역을 더 좋거나 나쁘게 학습하는 것이 아니라 일반화할 수 있도록 하는 것입니다. 즉, 훈련에 플랫보다 트렌드 벡터가 더 많았다면 플랫이 발생했을 때 NN은 여전히 그것을 인식해야 합니다.....순서대로 살펴보겠습니다. 의제에는 두 가지 항목이 있습니다. 전체 시장 또는 특정 시점의 대상 및 선택에 대한 승인. 어떻게 선택하는지 알려주십시오. 초기 데이터로 수정하고 계속 ...
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Micha, 당신은 회귀 목표를 원하지만 당신 자신은 단순할수록 좋다고 말합니다. 저에게는 분류 대상이 훨씬 사용하기 쉽습니다. 더욱이 목표 자체는 미래에 무역에 대한 의사 보고서가 될 것입니다. 즉, 예를 들어 동일한 경우 10개의 막대, 이벤트의 세 가지 변형: 1종 이익 발생, 2종 엘크 발생, 3종 이익도 엘크도 발생하지 않았습니다 ....
아나톨리 자인치코프스키 : 더 이상 핍 수로 목표 자체를 계산하지 않고(이 자체로 오류로 인한 왜곡이 발생함) 확률만 계산합니다.
이제 가슴에 더 많은 공기를 들이마시고 내쉬십시오. 들이쉬고 다시 내쉬십시오. 이제 마지막 게시물을 다시 읽으십시오. 특히 분류에 대해 질문이 없고 프로젝트가 완료된 것으로 간주될 수 있다고 말하는 시작 부분에서 더욱 그렇습니다. 작업 완료 프로젝트 . 지루해져서 회귀에 대한 주제를 옮기기로 했기 때문에 분류는 제쳐두고 회귀 모델에 원리를 적용하려고 합니다. 작업 구성 및 일부 일반 원칙에 대한 언급을 제외하고는 분류에 대한 단어가 없습니다. .... 이제 우리는 예측을 하고 있습니다. 내가 제안한 목적 함수에 대한 강력한 주장이 있습니까? 대상에 대한 대안이 있습니다. 무엇을 제안할 수 있습니까? 당신은 무엇에 동의하고 계속할 수 없습니다 ...
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하나의 중요한 주장. 예측 확률은 약 50%, 즉 55%이면 좋고 오류를 고려하면 거의 모든 NS가 생성하는 것이 하늘을 나는 손가락처럼 나타날 것입니다. 대상의 회귀 버전에서 무언가가 달성될 가능성은 거의 없다고 확신합니다.
훈련을 위한 데이터 준비와 관련하여 이것은 별도의 이야기입니다. 우리는 거기에 도달하고 어떤 옵션을 시도할 수 있는지 알려 드리겠습니다. 10바 가격변동을 예측하는 형태로 국회에서 작업한 결과 아직 TS는 아니다. 과제는 OOS 섹션의 실제와 불일치 오류가 최소화되는 모델 또는 모델 그룹을 준비하고 이러한 결과의 입력 및 출력으로 TS를 만드는 것입니다. 예측 자체는 아직 TC가 아닙니다. 예를 들어 현재 표시줄에서 국회가 10 birrs에서 변경 사항이 100 pips 이상이 될 것이라고 말하면 입력하고 그렇지 않은 경우 입력하지 않습니다. AI의 임무는 이 영역이나 저 영역을 더 좋거나 나쁘게 학습하는 것이 아니라 일반화할 수 있도록 하는 것입니다. 즉, 훈련에 플랫보다 트렌드 벡터가 더 많았다면 플랫이 발생했을 때 NN은 여전히 그것을 인식해야 합니다.....순서대로 살펴보겠습니다. 의제에는 두 가지 항목이 있습니다. 전체 시장 또는 특정 시점의 대상 및 선택에 대한 승인. 어떻게 선택하는지 알려주십시오. 초기 데이터로 수정하고 계속 ...
대상에 대한 질문이 없고 대부분 동의하면 누군가에게 알리고 계속하고, 수정 사항이 있으면 적절하게 듣고 수정하고 진행합니다.
대상의 매개변수는 무엇이든 될 수 있다는 것은 분명하지만, 우리는 이것들을 선택했으며 이의가 없으면 작업할 것입니다.
다음으로 제안된 접근 방식 중 하나를 결정하고 선택하거나 직접 제안해야 합니다.
1. 막대를 건너뛰지 않고 전체 차트에 대한 예측을 작성합니다.
2. 우리는 다음과 같은 시장의 특정 순간에 예측을 합니다. 모스크바 시간 10:00에 유럽이 개장합니다. 즉, 10바(시간) 후 또는 다른 순간에 종가의 변화를 결정하려고 시도하는 것이 바로 이 순간입니다.
즉, 각 막대 또는 특정 시점을 선택해야 합니다. 선택은 당신에게 맡깁니다. 위의 질문에 대해 결정한 대로 계속 진행합니다. 답변을 기다립니다!!!
대상에 대한 질문이 없고 대부분 동의하면 누군가에게 알리고 계속하고, 수정 사항이 있으면 적절하게 듣고 수정하고 진행합니다.
대상의 매개변수는 무엇이든 될 수 있다는 것은 분명하지만, 우리는 이것들을 선택했으며 이의가 없으면 작업할 것입니다.
그런 작은 창이 단순한 추세 추종으로 이어지나요? 저것들. 100개 막대의 추세 - 10개의 창, 3개에는 대략적인 오류(내부 수정)가 있고 평면에서는 3개 중 1개의 추측이 있습니다. 결과적으로 훈련 기간 동안 큰 추세가 있었다면 추세에 대한 매개변수를 선택하고 평평하면 평면에 대한 매개변수를 선택합니다. 저것들. 거래 시스템은 교육 기간 동안 시장 상황에 초점을 맞출 것입니다.
그리고 실제 TS 자체는 예상되는 상황을 결정하고 예상에 따라 하나 또는 다른 거래 알고리즘 을 적용해야 합니다. 그렇다면 신경망에 시장의 미래 단계를 예측하도록 가르치는 것이 어떻겠습니까?
그런 작은 창이 단순한 추세 추종으로 이어지나요? 저것들. 100개 막대의 추세 - 10개의 창, 3개에는 대략적인 오류(내부 수정)가 있고 평면에서는 3개 중 1개의 추측이 있습니다. 결과적으로 훈련 기간 동안 큰 추세가 있었다면 추세에 대한 매개변수를 선택하고 평평하면 평면에 대한 매개변수를 선택합니다. 저것들. 거래 시스템은 교육 기간 동안 시장 상황에 중점을 둘 것입니다.
그리고 실제 TS 자체가 어떤 상황을 예상할지 결정하고 예상에 따라 하나 또는 다른 거래 알고리즘을 적용해야 합니다. 그렇다면 신경망에 시장의 미래 단계를 예측하도록 가르치는 것이 어떻겠습니까?
훈련을 위한 데이터 준비와 관련하여 이것은 별도의 이야기입니다. 우리는 거기에 도달하고 어떤 옵션을 시도할 수 있는지 알려 드리겠습니다. 10바 가격변동을 예측하는 형태로 국회에서 작업한 결과 아직 TS는 아니다. 과제는 OOS 섹션의 실제와 불일치 오류가 최소화되는 모델 또는 모델 그룹을 준비하고 이러한 결과의 입력 및 출력으로 TS를 만드는 것입니다. 예측 자체는 아직 TS가 아닙니다. 예를 들어 현재 표시줄에서 국회가 10 birrs에서 변경 사항이 100 pips 이상이 될 것이라고 말하면 입력하고 그렇지 않은 경우 입력하지 않습니다. AI의 임무는 이 영역이나 저 영역을 더 좋거나 나쁘게 학습하는 것이 아니라 일반화할 수 있도록 하는 것입니다. 즉, 훈련에 플랫보다 트렌드 벡터가 더 많았다면 플랫이 발생했을 때 NN은 여전히 그것을 인식해야 합니다.....순서대로 살펴보겠습니다. 의제에는 두 가지 항목이 있습니다. 전체 시장 또는 특정 시점의 대상 및 선택에 대한 승인. 어떻게 선택하는지 알려주십시오. 초기 데이터로 수정하고 계속 ...
훈련을 위한 데이터 준비와 관련하여 이것은 별도의 이야기입니다. 우리는 거기에 도달하고 어떤 옵션을 시도할 수 있는지 알려 드리겠습니다. 10바 가격변동을 예측하는 형태로 국회에서 작업한 결과 아직 TS는 아니다. 과제는 OOS 섹션의 실제와 불일치 오류가 최소화되는 모델 또는 모델 그룹을 준비하고 이러한 결과의 입력 및 출력으로 TS를 만드는 것입니다. 예측 자체는 아직 TC가 아닙니다. 예를 들어 현재 표시줄에서 국회가 10 birrs에서 변경 사항이 100 pips 이상이 될 것이라고 말하면 입력하고 그렇지 않은 경우 입력하지 않습니다. AI의 임무는 이 영역이나 저 영역을 더 좋거나 나쁘게 학습하는 것이 아니라 일반화할 수 있도록 하는 것입니다. 즉, 훈련에 플랫보다 트렌드 벡터가 더 많았다면 플랫이 발생했을 때 NN은 여전히 그것을 인식해야 합니다.....순서대로 살펴보겠습니다. 의제에는 두 가지 항목이 있습니다. 전체 시장 또는 특정 시점의 대상 및 선택에 대한 승인. 어떻게 선택하는지 알려주십시오. 초기 데이터로 수정하고 계속 ...
Micha, 당신은 회귀 목표를 원하지만 당신 자신은 단순할수록 좋다고 말합니다. 저에게는 분류 대상이 훨씬 사용하기 쉽습니다. 더욱이 목표 자체는 미래에 무역에 대한 의사 보고서가 될 것입니다. 즉, 예를 들어 동일한 경우 10개의 막대, 이벤트의 세 가지 변형: 1종 이익 발생, 2종 엘크 발생, 3종 이익도 엘크도 발생하지 않았습니다 ....
더 이상 핍 수로 목표 자체를 계산하지 않고(이 자체로 오류로 인한 왜곡이 발생함) 확률만 계산합니다.
이제 가슴에 더 많은 공기를 들이마시고 내쉬십시오. 들이쉬고 다시 내쉬십시오. 이제 마지막 게시물을 다시 읽으십시오. 특히 분류에 대해 질문이 없고 프로젝트가 완료된 것으로 간주될 수 있다고 말하는 시작 부분에서 더욱 그렇습니다. 작업 완료 프로젝트 . 지루해져서 회귀에 대한 주제를 옮기기로 했기 때문에 분류는 제쳐두고 회귀 모델에 원리를 적용하려고 합니다. 작업 구성 및 일부 일반 원칙에 대한 언급을 제외하고는 분류에 대한 단어가 없습니다. .... 이제 우리는 예측을 하고 있습니다. 내가 제안한 목적 함수에 대한 강력한 주장이 있습니까? 대상에 대한 대안이 있습니다. 무엇을 제안할 수 있습니까? 당신은 무엇에 동의하고 계속할 수 없습니다 ...
이제 가슴에 더 많은 공기를 들이마시고 내쉬십시오. 들이쉬고 다시 내쉬십시오. 이제 마지막 게시물을 다시 읽으십시오. 특히 분류에 대해 질문이 없고 프로젝트가 완료된 것으로 간주될 수 있다고 말하는 시작 부분에서 더욱 그렇습니다. 작업 완료 프로젝트. 지루해져서 회귀에 대한 주제를 옮기기로 했기 때문에 분류는 제쳐두고 회귀 모델에 원리를 적용하려고 합니다. 작업 구성 및 일부 일반 원칙에 대한 언급을 제외하고는 분류에 대한 단어가 없습니다. .... 이제 우리는 예측을 하고 있습니다. 내가 제안한 목적 함수에 대한 강력한 주장이 있습니까? 대상에 대한 대안이 있습니다. 무엇을 제안할 수 있습니까? 당신은 무엇에 동의하고 계속할 수 없습니다 ...
하나의 중요한 주장. 예측 확률은 약 50%, 즉 55%이면 좋고 오류를 고려하면 거의 모든 NS가 생성하는 것이 하늘을 나는 손가락처럼 나타날 것입니다. 대상의 회귀 버전에서 무언가가 달성될 가능성은 거의 없다고 확신합니다.
훈련을 위한 데이터 준비와 관련하여 이것은 별도의 이야기입니다. 우리는 거기에 도달하고 어떤 옵션을 시도할 수 있는지 알려 드리겠습니다. 10바 가격변동을 예측하는 형태로 국회에서 작업한 결과 아직 TS는 아니다. 과제는 OOS 섹션의 실제와 불일치 오류가 최소화되는 모델 또는 모델 그룹을 준비하고 이러한 결과의 입력 및 출력으로 TS를 만드는 것입니다. 예측 자체는 아직 TC가 아닙니다. 예를 들어 현재 표시줄에서 국회가 10 birrs에서 변경 사항이 100 pips 이상이 될 것이라고 말하면 입력하고 그렇지 않은 경우 입력하지 않습니다. AI의 임무는 이 영역이나 저 영역을 더 좋거나 나쁘게 학습하는 것이 아니라 일반화할 수 있도록 하는 것입니다. 즉, 훈련에 플랫보다 트렌드 벡터가 더 많았다면 플랫이 발생했을 때 NN은 여전히 그것을 인식해야 합니다.....순서대로 살펴보겠습니다. 의제에는 두 가지 항목이 있습니다. 전체 시장 또는 특정 시점의 대상 및 선택에 대한 승인. 어떻게 선택하는지 알려주십시오. 초기 데이터로 수정하고 계속 ...
알겠습니다. 이 얘기를 하고 싶지 않다면 다른 얘기를 합시다.
왜 10개 막대의 시가와 고가/저가 사이의 델타가 아닌 10개 막대의 델타를 사용합니까?
하나의 중요한 주장. 예측 확률은 약 50%, 즉 55%이면 좋고 오류를 고려하면 거의 모든 NS가 생성하는 것이 하늘을 나는 손가락처럼 나타날 것입니다. 대상의 회귀 버전에서 무언가가 달성될 가능성은 거의 없다고 확신합니다.
이 비율은 어디에서 왔습니까? 수행된 테스트가 있습니다. 우리는 여전히 초기 데이터를 결정할 수 없으며 이미 어떤 종류의 결과에 대해 이야기하고 있습니다 ....