Bibliotheken: BestInterval - Seite 19
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Und es ist durchaus sinnvoll, in die entgegengesetzte Richtung zu gehen und verschiedene Intervalle für verschiedene Wochentage zu suchen. Dann können Sie die Anzahl der Intervalle erhöhen, so dass Sie für jeden Tag 2-3 Segmente erhalten.
Aber nicht für jeden einzelnen Tag, sondern nur für Teile der Woche. Im Moment werden die Stücke aus den Tagen herausgeworfen, aber wir müssen sie aus einer Woche herauswerfen. D.h. aus einem beliebigen zyklischen Zeitintervall.
NS hat hier überhaupt nichts zu suchen, auch nicht hypothetisch.
Ich habe genau das Gleiche getan wie Sie, aber durch den NS. Ich sage nein zu Verlustgeschäften, ja zu Gewinngeschäften.
Nach einem Durchlauf werden (fast) alle Verluste annulliert. Fast, weil das Netzwerk einen gewissen Näherungsfehler haben kann. Eine andere Sache ist, dass der Input nicht die Zeit ist (obwohl, warum nicht), sondern beliebige Zeichen
Beim maschinellen Lernen wird dieser Ansatz als Meta-Partitionierung bezeichnet. Wenn das zweite Modell das erste korrigiert.
Es ist klar, dass dies einfach die Leistung eines guten TS verbessern kann, aber man kann nicht aus Mist ein Bonbon machen.
hat genau das Gleiche getan wie Sie, aber durch den NS.
Ich fürchte, meine Aufgabe wurde nicht verstanden.
Ich fürchte, ich habe meine Aufgabe nicht verstanden.
Ich verstehe, ich sage nur, dass es möglich ist, dasselbe auf eine andere Weise zu tun. Wie man die Ergebnisse analysiert, ist eine andere Frage. Ich würde es in keiner Weise analysieren, da es sich nicht um ein primäres Modell handelt, sondern nur um ein Optimierungsmodell.
Es handelt sich nicht um ein primäres Modell, sondern nur um eine Optimierung.
Die Aufgabe besteht nicht darin, zu optimieren, sondern den gesunden Menschenverstand in jeder TK zu finden, falls es welche gibt.
Und ich habe es erst später gesehen. Es stellte sich heraus, dass es reine Bastelei ist, viel zu schneiden und zu verschenken, wie sich herausstellte. Aber wenn man viele Kürzungen als Zwischenschritt bei der Analyse von gut 2-3 Intervallen betrachtet, sieht die Sache schon etwas anders aus.
Ich kann nicht erkennen, was man mit solchen Rohdaten anfangen soll. Versucht man, ein paar benachbarte Intervalle zu clustern?
Aber nicht für jeden einzelnen Tag, sondern nur für einzelne Wochenabschnitte. Im Moment wird das Chunking aus Tagen gemacht, aber wir müssen es aus einer Woche machen. D.h. aus einem beliebigen zyklischen Zeitintervall.
Das ist genau das, was ich im Sinn hatte.
Ich weiß nicht, was man mit solchen Rohdaten anfangen kann. Versuchen Sie, mehrere benachbarte Intervalle zu gruppieren?
Im Moment wäre das Optimierungskriterium die Summe der Gewinne über 20 Intervalle. Und aus diesen 20 Intervallen muss ich die Intervalle auswählen, bei denen die Wahrscheinlichkeit, dass sie passen, geringer ist. Und dementsprechend sollte das Kriterium auch nur diese berücksichtigen.
Und ich muss aus diesen 20 Intervallen diejenigen auswählen, bei denen die Wahrscheinlichkeit einer Anpassung geringer ist.
Wie ist das möglich? Ein eingebauter Wolfsvorlauf?
Auf welche Weise ist dies möglich? Ein eingebauter Wolfsvorschub?
Wenn ich z.B. zwischen 12:13-14:05 Uhr 500 Trades mit einem PF von 2,4 sehe, neige ich dazu, die Situation als zumindest interessant zu betrachten.
Wenn ich zum Beispiel 500 Trades in der Zeit von 12:13-14:05 mit PF 2.4 sehe, neige ich dazu, die Situation zumindest als interessant zu betrachten.
Wenn sich dieses Intervall von den anderen abhebt, wird es beim Ausschneiden von 2 Plots (nicht 20) hervorgehoben.
Wenn nicht, warum sollte es gesondert betrachtet werden?