시장은 모든 면에서 양면적이다. 음과 양처럼.... 그래서 시장은 살아있는 유기체이기 때문에 오랫동안 안정적으로 거래되는 시스템을 상상하기 어렵습니다. 그래서 델타에주의를 기울이면서 말할 것입니다. 때로는 시장이 군중과 함께, 때로는 군중과 함께 진행됩니다. 오늘날의 파운드처럼. 판매자는 더 많지만 시장은 성장하고 구매자는 더 많아 시장이 하락하는 것을 군중 이혼이라고 하지만 다른 시기에는 시장이 군중과 함께 가고 구매자가 많아 시장이 성장하고 있습니다. 이 방향으로 분류기 역할을 할 수 있다고 생각합니다. 판매자나 구매자의 장단점을 판단할 수 있도록 ...... 그러면 시장 상황 판단의 정확성은 리스크는 최소화하고 수익성은 높은 시스템이 될 것입니다..... 하지만 일단 저는 무엇을 어떻게 적용 할 수 없습니다 .....
맥박을 잃기 전에도 그러한 "과학적"기사를 읽을 수 있습니다. 결국, 러시아어를 구사하는 부문에서도 인터넷에는 마차와 유사한 사이비 과학적 쓰레기의 작은 카트가 있습니다. 누군가는 다른 학위를 취득하거나 "과학적"출판물의 수를 늘려야하므로 그러한 dissers-vysers를 구성합니다. 그러나 그러한 독서를 빵에 퍼뜨릴 수도 없고 주머니에 넣을 수도 없습니다. 간행물의 텍스트에 따르면 "4개의 중요한 Forex 통화 쌍이 조사 중이며 결과가 일일 예측 및 예상 수익에서 일관된 성공을 보여줍니다"라고 추정되는 문구를 증명하거나 반증하는 것이 불가능하기 때문에(4개의 통화 쌍이 조사되었습니다. 및 일일 시간대에 예측 및 예상 수익에서 지속적으로 성공적인 결과를 제공합니다 . 실제로이 기사에는 많은 숫자, 몇 개의 그래프, 저자 아바타의 똑똑한 얼굴 만 있으며 수익 창출 주제에 대한 세부 사항은 없습니다.
일반 저자는 원본 데이터에 대한 링크를 제공합니다. 분류를 위한 샘플과 데이터를 얻는 방법. 그러나 이 경우 대부분의 다른 사이비과학 기사에서와 같이 작성자는 이 작업을 수행하는 것을 두려워합니다. 왜냐하면 일종의 이진 분류기를 숙달한 사람은 누구나 이 모든 경제에서 "이"를 쉽게 다시 확인하고 그들을 잡을 수 있기 때문입니다. 시장 안정성에 대해 이야기하는 것이 아니라 꿈꿀 수 있는 것입니다.
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유라, 말해봐 .... HRSG의 이전 버전에서 그는 샘플을 히트로 나눴지만 지금은 내가 이해하는 한 편향되어 있습니다. 그 이유는 무엇이며 현재 버전의 이진 학습 분류기에서 이분법을 반환할 수 있습니까? 그럴만한 이유가 있군요...... 지금은 설명하기 어렵지만, 필요하다면 제가 예를 들어서 예를 들겠습니다.... 샘플을 반으로 쪼개서 돌려주는게 가능한가요?? ? 상자를 체크할 수 있습니다. 진드기가 있습니다. 우리는 반으로 나눕니다. 아니요, 오프셋으로 나눕니다 ....
누적 델타를 시도하십시오. 실질량별 누적분포...
기록 데이터 형태의 실제 볼륨은 어디에서 얻을 수 있습니까? MetaTrader는 "볼륨"이라고 하는 틱 카운터만 제공합니다. 또한 다른 주방에서 이러한 카운터의 값은 크기에 따라 다를 수 있습니다.
그리고 물론 다른 쌍의 데이터, 심지어 예측과 관련이 없는 이국적인 데이터까지...
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분석된 금융 상품과 상관관계가 있는 다른 금융 상품의 칠면조와 진동을 시도하는 것이 필요할 것입니다. 최소한 제3자 정보 소스에 의존하지 않도록 MetaTrader 자체에서 선택할 수 있습니다.읽기: https://www.researchgate.net/publication/236896558_FOREX_Daily_Trend_Prediction_using_Machine_Learning_Techniques
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유라, 말해봐 .... HRSG의 이전 버전에서 그는 샘플을 히트로 나눴지만 지금은 내가 이해하는 한 편향되어 있습니다.
훈련 부분에서 균형을 이루고(두 클래스의 예제 수가 동일함) 테스트 부분에서 반드시 균형을 이룰 필요는 없습니다. 반으로 나누면 균형 측면에서 운만 바랄 수 있습니다.
PRNG는 샘플을 분할하지 않지만 분할하기 전에 균일 분포로 샘플을 섞습니다.
훈련 부분에서 균형을 이루고(두 클래스의 예제 수가 동일함) 테스트 부분에서 반드시 균형을 이룰 필요는 없습니다. 반으로 나누면 균형 측면에서 운만 바랄 수 있습니다.
PRNG는 샘플을 분할하지 않지만 분할하기 전에 균일 분포로 샘플을 섞습니다.
글쎄, 그가 혼합하고 반으로 나눴다고 가정 해 봅시다. 훈련 및 테스트 샘플에는 두 클래스의 수가 같은 것으로 나타났습니다. 맞습니까?