L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1835
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Le thème du Graal ne semble pas s'être éteint, il y a une foule enthousiaste dehors)))).
étant entendu qu'il s'agit d'une division d'un ensemble en sous-ensembles. Comme ici, apparemment pas.
dans l'idée que la section rose devrait être divisée en 10 parties apparemment)
non pas en 10 parties mais en 10 sous-ensembles, les sous-ensembles peuvent avoir autant de parties que vous le souhaitez, bien clustering, clustering normal
Je sais. A demandé à l'administration du service KC la possibilité de créer un serveur privé uniquement pour les résidents locaux. Si quelqu'un n'est pas d'accord ou souhaite exprimer de manière agressive son mécontentement à l'égard de son adversaire, il l'invite à se rendre sur la carte et à taillader les couteaux. ***Il n'y a pas de place pour ça.
Eh bien, attendons la réponse de l'administration, ce qu'ils disent...
pas en 10 parties, mais en 10 sous-ensembles, les sous-ensembles peuvent avoir autant de parties que vous le souhaitez, bien clustering, clustering normal
Un sous-ensemble est un groupe - un paternoster - une chaîne d'événements qui se répète. C'est-à-dire qu'à chaque dernier prix de la fenêtre coulissante, vous marquez un couloir et vous recherchez des événements dans ce couloir, puis vous recherchez des chaînes d'événements - des grappes de paternoster parmi elles. Et ensuite, ces modèles sont testés pour la rentabilité.
N'est-ce pas ?
Les sous-ensembles sont des grappes - paternes - de chaînes d'événements qui se répètent. C'est-à-dire que pour chaque dernier prix de la fenêtre coulissante, vous sélectionnez un couloir et dans ce couloir, vous recherchez des événements, puis vous recherchez des chaînes d'événements - paternas - des grappes parmi eux. Et ensuite, ces modèles sont testés pour la rentabilité.
Comme ça ?
Les sous-ensembles sont des grappes - paternes - de chaînes d'événements qui se répètent. C'est-à-dire que pour chaque dernier prix de la fenêtre coulissante, vous sélectionnez un couloir et dans ce couloir, vous recherchez des événements, puis vous recherchez des chaînes d'événements - paternas - des grappes parmi eux. Et ensuite, ces modèles sont testés pour la rentabilité.
C'est vrai ?
Oui, exactement !
C'est vrai !
D'une part, vous réduisez la zone de recherche, d'autre part, vous perdez des résultats aux extrémités, et si la zone est trop large, la recherche prendra beaucoup de temps.
Recherchez/identifiez les grappes pour rechercher les motifs en premier lieu dans quelle section de la rangée.
En général, pour une section stationnaire, à première vue, cela devrait fonctionner, mais lorsque vous changez les conditions de stationnarité, cela devrait s'arrêter. ou vous devez avoir des modèles à l'avance pour d'autres conditions de stationnarité.
problème de similarité. C'est le cas lorsque le début du motif est le même et qu'ils ne diffèrent que par le dernier événement.
Et il reste la question de la reconnaissance du modèle avant qu'il ne se termine (par des caractéristiques incomplètes) dans le test/la réalité.
https://www.mql5.com/en/forum/321503
sur le sujet du développement d'exemples de différenciation de mon article, a apprécié
Je l'ai trouvé par accident grâce à Google, je ne l'aurais pas su.https://www.mql5.com/en/forum/321503
Sur le sujet du développement d'exemples de différenciation de mon article, apprécié
trouvé accidentellement via google, je ne l'aurais jamais su.Les nouvelles possibilités donnent de nouvelles idées / pensées))))