정확히는 아니지만, 구매에 대한 25개의 규칙과 손으로 판매하는 16개의 규칙만 선택했는데, 이는 아마도 모든 규칙의 0.1% 미만일 것입니다. 위에서 문제는 제 생각에는 너무 많은 규칙이 얻어져서 효과적이지 않다는 것입니다.
거기에는 엿보기가 없습니다 (논리에는 엿보기가 없습니다. 코드에 오류가 있으면 두 가지 코드가 사용됩니다. 하나는 스크립트에서 정보를 제거하기위한 것이고 다른 하나는 다음 형식의 규칙에 따라 작업하기위한 것입니다. 지표, 즉 오류 확률이 더 낮음).
재교육 - 예, 아마도 그렇습니다. 일반적으로 전 세계적으로라면 "추세 따르기" 영역의 제 기능은 추세를 검색하도록 만들어졌으며 Si의 2017년은 글로벌 추세 없이 거의 평평했습니다. 약간 다른 시장입니다.
반면에 다른 TF에서 기능을 수집하면 더 많거나 적은 특정 분류가 나타나며 역 피라미드 또는 확대/축소와 같이 보입니다. 조건부로 월을 하위 집합이 있는 두 부분으로 나누고 같은 주, 일, 시간에 대해 각 하위 집합을 조사했습니다. 이제 다른 기능과 함께 샘플에서 반복되는 것으로 판명된 통계를 수집했습니다.
구매 규칙
파란색 - 이것은 가격이 결정하는 순간 Donchian 채널에 있을 때 - 0 - 10 - 10% 단계 - 가격이 상승하면 구매가 제안되며 일반적으로 합리적입니다.
녹색 - 계획된 ATR 일, 주, 월 영역의 큰 규모 - 즉. 큰 추세, -8 수준에서 +8 수준으로 고장이 있습니다. 예를 들어 월간 TF - 수준 -6에서 과매도 할 때 구매에 대한 규칙은 하나뿐이지만 수준에서 성장하는 것을 볼 수 있습니다. 3, -1, -가 예상됩니다. 2, -4 - 즉 아마도 기본적으로 루블에 대한 달러 선물이 몇 개월에 걸쳐 하락한 것보다 더 많이 성장했고 바 내부에 격변이 있었다는 사실에 많은 강조가 가해집니다. 지시).
회색(?) - 시간당 RSI - 레벨 70 이상 구매 권장(레벨 70 이상 구매 권장 1회).
주황색(사무실 기준) - BB_Up - 신규봉이 열렸을 때 볼터의 상한선을 상회한 가격 - 25명 중 6명은 현재 진입 신호로 과매수를 선호하지만 나머지 19개는 과매도가 없는 것을 선호하며 BB_Down - rest - shelf 또는 flat으로 판단합니다.
노란색 - TimeH - 10시 입장 선호(13시 중 4시) - 즉, 열고 닫을 때 즉시 - 23시 방향(13시 중 2시), 10시 방향에 날카롭고 강한 움직임이 보장되고 나머지 12,15,13,17이 정상이기 때문에 이것은 놀라운 일이 아닙니다. 변동성이 좋은 일일 세션이지만 20시간은 오히려 예외입니다. 아마도 요일을 추가하면 주간 뉴스와 관련된 규칙성이 나올 것입니다. 석유 매장량과 예측은 루블과 관련이 있습니다. 시도해 보겠습니다.
좋은 통계가 나올 때까지 조용히 저녁식사를 하고 싶었는데 완강하게 착각하시는 모습이 잘 안 보이네요....
모든 변환은 원하는 시리즈에 대한 정보의 감소로 이어집니다. 매개 변수 2가있는 Mashka조차도 지연되기 시작하고 동시에 애벌레에 대한 중요하지 않은 정보를 잃습니다. NS는 소수점 이하 10자리까지 모든 숫자가 최종 결정에 결정적인 영향을 미칠 수 있는 실수로 작동하는 미묘한 도구입니다. 입력을 -1에서 30까지의 범주(예: 31개의 범주)로 가져와 숫자의 실수 부분 전체를 완전히 차단합니다. 물질 세계에서 -1과 30 사이의 옵션 수는 소수점 이하 이 주문을 받는 주문 수와 정확히 같습니다. 결과적으로 int를 취하면 31개의 분할 옵션이 있고 int를 취하면 훨씬 더 많은 분할 옵션이 있습니다.
-1에서 30까지의 범주형 입력 um을 사용하는 경우 네트워크가 데이터로부터 학습하고 고품질 결과를 얻을 수 있도록 데이터 자체의 품질이 매우 높아야 하며 모든 데이터가 가격에서 구성되기 때문에 , 그러면 품질이 매우 의심스럽고 실수를 int로 잘라서 국회가 최소한 무엇이든 따라 잡을 가능성을 죽입니다.
사용된 데이터의 품질이 이미 충분히 높은 경우 범주를 입력으로 사용할 수 있습니다. 이는 원칙적으로 NS의 사용을 저해하지 않습니다. 좋은 범주형 예측 변수를 소유하면 NS 없이 TS를 구성할 수 있습니다....
글쎄요....큰소리로 생각하고... 니 헛소리를 보면 가슴이 뛴다...저녁식사도 침묵을 깨고.....
하나의 호수를 다른 호수와 비교할 때 지표가 정말 우리에게 그렇게 중요한가요? 아니요, 물론, 호수가 아닌 호수를 비교하면 대답이 다를 수 있습니다. 연못과 웅덩이 모두 호수에 갈 때 웅덩이에 발을 담그는 것을 두려워해야합니까? 개인적으로, 나는 정확한 범주에서 요점을 보지 못합니다. 아마도 이것은 정보를 위아래로 분석하는 방법을 알고 있는 NN에 중요할 수 있지만 나는 하나가 없으며 트리의 경우 이것으로 충분합니다. 지금 그것을 참조하십시오.
하나의 호수를 다른 호수와 비교할 때 지표가 정말 우리에게 그렇게 중요한가요? 아니요, 물론, 호수가 아닌 호수를 비교하면 대답이 다를 수 있습니다. 연못과 웅덩이 모두 호수에 갈 때 웅덩이에 발을 담그는 것을 두려워해야합니까? 개인적으로, 나는 정확한 범주에서 요점을 보지 못합니다. 아마도 이것은 정보를 위아래로 분석하는 방법을 알고 있는 NN에 중요할 수 있지만 나는 하나가 없으며 트리의 경우 이것으로 충분합니다. 지금 그것을 참조하십시오.
범주형 입력을 사용합니다. 이러한 입력의 품질은 매우 좋아야 합니다. 최소한 작은 작업 모델을 얻으려면. 입력의 품질이 좋지 않으면 범주로 변환하지 않고 지표 자체의 실제 값을 제공하는 것이 좋습니다. 따라서 NA는 이 영역을 적절하게 분할할 수 있는 더 많은 옵션을 갖게 됩니다.
이렇게까지 올 거라고는 생각하지 못했는데, 당신의 조언이 예측 변수를 준비하는 데 정말 중요한 역할을 했습니다. 너에게 너무 덤벼봐 개년아.. 너 참 착해!!!! (불법 없음)
나는 분명히 당신을 분명히 언급 할 비디오를 조금 나중에 게시 할 것입니다 ... 그래서 Mikhail의 비디오를 기다리십시오 :-) 여기에서 Mo 지역에 대한 나의 이해에 대해 이야기 할 것입니다. 이 영상은 초심자 뿐만 아니라 경험자도 재미있을 것 같아요....그래서..기대!!!!
범주형 입력을 사용합니다. 이러한 입력의 품질은 매우 좋아야 합니다. 최소한 작은 작업 모델을 얻으려면. 입력의 품질이 좋지 않으면 범주로 변환하지 않고 지표 자체의 실제 값을 제공하는 것이 좋습니다. 따라서 NA는 이 영역을 적절하게 분할할 수 있는 더 많은 옵션을 갖게 됩니다.
범주형 입력을 사용합니다. 이러한 입력의 품질은 매우 좋아야 합니다. 최소한 작은 작업 모델을 얻으려면. 입력의 품질이 좋지 않으면 범주로 변환하지 않고 지표 자체의 실제 값을 제출하는 것이 좋습니다. 따라서 NA는 이 영역을 적절하게 분할할 수 있는 더 많은 옵션을 갖게 됩니다.
31개의 카테고리.. 아니요, 31개의 단계로 이루어진 이산화와 비슷합니다. Vladimir의 기사 중 하나에서 이것이 사용되었으며 결과는 더 나쁘지 않습니다.
따라서 첫 번째 테스트 주제가 준비되었습니다. 2015-2016년에 교육을 받았고 2017년부터 선택한 트리 규칙에 따른 순 거래가 병합되지 않았습니다. 이미 좋은가요?
NS 없는 거래 반대 - 교육(uh - 조정 및 최적화) 2016-2017
지금까지 나는 여전히 그것을 더 잘하는 방법을 이해하지 못합니다. 결과적으로 규칙을 선택하고 코드로 변환했습니다. 매우 힘든 수작업 ... 일종의 프로세스 자동화가 필요합니다.
훈련에 대한 10%의 오류는 즉시 미래의 50%가 되었습니다.
이것은 재교육이거나 미래를 엿보는 예측자입니다.그래서 당신은 나무가 없으므로 모든 것이 작동합니다) 내 기사에서 숲에 최적화 프로그램을 고정하려고하면 MB 결과가 향상됩니다.
중요도를 결정하기 위해 상호 정보를 사용할 수 있습니다. 코드가 있습니다(필요한 경우).
두 개의 기사를 보았습니다. 스캐폴딩을 위한 옵티마이저가 무엇을 의미하는지 이해하지 못했습니다.
중요도 에 대해, 네트워크나 구매 및 판매 신호가 없는 네트워크와 어드바이저 사이에 어떤 종류의 상호 정보가 있는지 자세히 설명할 수 있습니까? 코드는 필요하지만 내가 알아낼 것은 아닙니다.
훈련에 대한 10%의 오류는 즉시 미래의 50%가 되었습니다.
이것은 재교육이거나 미래를 엿보는 예측자입니다.정확히는 아니지만, 구매에 대한 25개의 규칙과 손으로 판매하는 16개의 규칙만 선택했는데, 이는 아마도 모든 규칙의 0.1% 미만일 것입니다. 위에서 문제는 제 생각에는 너무 많은 규칙이 얻어져서 효과적이지 않다는 것입니다.
거기에는 엿보기가 없습니다 (논리에는 엿보기가 없습니다. 코드에 오류가 있으면 두 가지 코드가 사용됩니다. 하나는 스크립트에서 정보를 제거하기위한 것이고 다른 하나는 다음 형식의 규칙에 따라 작업하기위한 것입니다. 지표, 즉 오류 확률이 더 낮음).
재교육 - 예, 아마도 그렇습니다. 일반적으로 전 세계적으로라면 "추세 따르기" 영역의 제 기능은 추세를 검색하도록 만들어졌으며 Si의 2017년은 글로벌 추세 없이 거의 평평했습니다. 약간 다른 시장입니다.
반면에 다른 TF에서 기능을 수집하면 더 많거나 적은 특정 분류가 나타나며 역 피라미드 또는 확대/축소와 같이 보입니다. 조건부로 월을 하위 집합이 있는 두 부분으로 나누고 같은 주, 일, 시간에 대해 각 하위 집합을 조사했습니다. 이제 다른 기능과 함께 샘플에서 반복되는 것으로 판명된 통계를 수집했습니다.
구매 규칙
파란색 - 이것은 가격이 결정하는 순간 Donchian 채널에 있을 때 - 0 - 10 - 10% 단계 - 가격이 상승하면 구매가 제안되며 일반적으로 합리적입니다.
녹색 - 계획된 ATR 일, 주, 월 영역의 큰 규모 - 즉. 큰 추세, -8 수준에서 +8 수준으로 고장이 있습니다. 예를 들어 월간 TF - 수준 -6에서 과매도 할 때 구매에 대한 규칙은 하나뿐이지만 수준에서 성장하는 것을 볼 수 있습니다. 3, -1, -가 예상됩니다. 2, -4 - 즉 아마도 기본적으로 루블에 대한 달러 선물이 몇 개월에 걸쳐 하락한 것보다 더 많이 성장했고 바 내부에 격변이 있었다는 사실에 많은 강조가 가해집니다. 지시).
회색(?) - 시간당 RSI - 레벨 70 이상 구매 권장(레벨 70 이상 구매 권장 1회).
주황색(사무실 기준) - BB_Up - 신규봉이 열렸을 때 볼터의 상한선을 상회한 가격 - 25명 중 6명은 현재 진입 신호로 과매수를 선호하지만 나머지 19개는 과매도가 없는 것을 선호하며 BB_Down - rest - shelf 또는 flat으로 판단합니다.
노란색 - TimeH - 10시 입장 선호(13시 중 4시) - 즉, 열고 닫을 때 즉시 - 23시 방향(13시 중 2시), 10시 방향에 날카롭고 강한 움직임이 보장되고 나머지 12,15,13,17이 정상이기 때문에 이것은 놀라운 일이 아닙니다. 변동성이 좋은 일일 세션이지만 20시간은 오히려 예외입니다. 아마도 요일을 추가하면 주간 뉴스와 관련된 규칙성이 나올 것입니다. 석유 매장량과 예측은 루블과 관련이 있습니다. 시도해 보겠습니다.
좋은 통계가 나올 때까지 조용히 저녁식사를 하고 싶었는데 완강하게 착각하시는 모습이 잘 안 보이네요....
모든 변환은 원하는 시리즈에 대한 정보의 감소로 이어집니다. 매개 변수 2가있는 Mashka조차도 지연되기 시작하고 동시에 애벌레에 대한 중요하지 않은 정보를 잃습니다. NS는 소수점 이하 10자리까지 모든 숫자가 최종 결정에 결정적인 영향을 미칠 수 있는 실수로 작동하는 미묘한 도구입니다. 입력을 -1에서 30까지의 범주(예: 31개의 범주)로 가져와 숫자의 실수 부분 전체를 완전히 차단합니다. 물질 세계에서 -1과 30 사이의 옵션 수는 소수점 이하 이 주문을 받는 주문 수와 정확히 같습니다. 결과적으로 int를 취하면 31개의 분할 옵션이 있고 int를 취하면 훨씬 더 많은 분할 옵션이 있습니다.
-1에서 30까지의 범주형 입력 um을 사용하는 경우 네트워크가 데이터로부터 학습하고 고품질 결과를 얻을 수 있도록 데이터 자체의 품질이 매우 높아야 하며 모든 데이터가 가격에서 구성되기 때문에 , 그러면 품질이 매우 의심스럽고 실수를 int로 잘라서 국회가 최소한 무엇이든 따라 잡을 가능성을 죽입니다.
사용된 데이터의 품질이 이미 충분히 높은 경우 범주를 입력으로 사용할 수 있습니다. 이는 원칙적으로 NS의 사용을 저해하지 않습니다. 좋은 범주형 예측 변수를 소유하면 NS 없이 TS를 구성할 수 있습니다....
글쎄요....큰소리로 생각하고... 니 헛소리를 보면 가슴이 뛴다...저녁식사도 침묵을 깨고.....
하나의 호수를 다른 호수와 비교할 때 지표가 정말 우리에게 그렇게 중요한가요? 아니요, 물론, 호수가 아닌 호수를 비교하면 대답이 다를 수 있습니다. 연못과 웅덩이 모두 호수에 갈 때 웅덩이에 발을 담그는 것을 두려워해야합니까? 개인적으로, 나는 정확한 범주에서 요점을 보지 못합니다. 아마도 이것은 정보를 위아래로 분석하는 방법을 알고 있는 NN에 중요할 수 있지만 나는 하나가 없으며 트리의 경우 이것으로 충분합니다. 지금 그것을 참조하십시오.
하나의 호수를 다른 호수와 비교할 때 지표가 정말 우리에게 그렇게 중요한가요? 아니요, 물론, 호수가 아닌 호수를 비교하면 대답이 다를 수 있습니다. 연못과 웅덩이 모두 호수에 갈 때 웅덩이에 발을 담그는 것을 두려워해야합니까? 개인적으로, 나는 정확한 범주에서 요점을 보지 못합니다. 아마도 이것은 정보를 위아래로 분석하는 방법을 알고 있는 NN에 중요할 수 있지만 나는 하나가 없으며 트리의 경우 이것으로 충분합니다. 지금 그것을 참조하십시오.
범주형 입력을 사용합니다. 이러한 입력의 품질은 매우 좋아야 합니다. 최소한 작은 작업 모델을 얻으려면. 입력의 품질이 좋지 않으면 범주로 변환하지 않고 지표 자체의 실제 값을 제공하는 것이 좋습니다. 따라서 NA는 이 영역을 적절하게 분할할 수 있는 더 많은 옵션을 갖게 됩니다.
좋아, 나는 마술사에게 특별한 감사를 표하고 싶다!!!!!
이렇게까지 올 거라고는 생각하지 못했는데, 당신의 조언이 예측 변수를 준비하는 데 정말 중요한 역할을 했습니다. 너에게 너무 덤벼봐 개년아.. 너 참 착해!!!! (불법 없음)
나는 분명히 당신을 분명히 언급 할 비디오를 조금 나중에 게시 할 것입니다 ... 그래서 Mikhail의 비디오를 기다리십시오 :-) 여기에서 Mo 지역에 대한 나의 이해에 대해 이야기 할 것입니다. 이 영상은 초심자 뿐만 아니라 경험자도 재미있을 것 같아요....그래서..기대!!!!
범주형 입력을 사용합니다. 이러한 입력의 품질은 매우 좋아야 합니다. 최소한 작은 작업 모델을 얻으려면. 입력의 품질이 좋지 않으면 범주로 변환하지 않고 지표 자체의 실제 값을 제공하는 것이 좋습니다. 따라서 NA는 이 영역을 적절하게 분할할 수 있는 더 많은 옵션을 갖게 됩니다.
품질은 어떻게 측정됩니까?
범주형 입력을 사용합니다. 이러한 입력의 품질은 매우 좋아야 합니다. 최소한 작은 작업 모델을 얻으려면. 입력의 품질이 좋지 않으면 범주로 변환하지 않고 지표 자체의 실제 값을 제출하는 것이 좋습니다. 따라서 NA는 이 영역을 적절하게 분할할 수 있는 더 많은 옵션을 갖게 됩니다.
품질은 어떻게 측정됩니까?
먼저 결정의 순간을 정하십시오. 일종의 이벤트라 하자. 그런 다음 이벤트가 발생한 바로 이 순간에 표시기의 값을 저장합니다.
솔직히 말해서, 당신의 테이블은 완전히 명확하지 않습니다. 뭐가 들어 있어요???