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Ensuite, appliquez 100 barres à l'entrée tout le temps. Le modèle de réseau neuronal serait le suivant : entrée - 100, caché - x, sortie - 5.
Dans ce cas, le modèle des 100 barres statiques sera neutralisé, et je pense qu'il ne conduira pas à la recherche souhaitée d'un éventuel modèle (
Maxim, tu fais fonctionner tes réseaux neuronaux sur monopair, n'est-ce pas ? Avez-vous déjà pensé que vous pouviez créer une rangée pratique qui pourrait ensuite être plus performante sur l'avant ? En fait, disons qu'une forme tête-épaule, par exemple, ne se produit pas très souvent, mais imaginez pouvoir la faire toutes les heures...
Si vous avez le symbole exact du marché, l'approche peut être différente, mais je ne veux pas le faire seul, car je n'ai aucun effet sur le marché.
Oui, j'étais en train de construire un portefeuille, d'abord en utilisant la régression, puis je voulais utiliser NS, mais je ne l'ai pas terminé... on obtient la même non-stationnarité, c'est difficile de choisir les instruments... Il faut surtout trader les indices en utilisant cette stratégie.
Oui, j'étais en train de construire un portefeuille, d'abord en utilisant la régression, puis je voulais utiliser NS, mais je n'ai pas fini... on obtient la même non-stationnarité, il est difficile de prendre les outils... il faut surtout trader les indices en utilisant une telle stratégie.
Je pense peut-être que c'est parce que j'ai ajouté un simple cycle pour augmenter la longueur du modèle et maintenant j'obtiens une bonne image à tout moment. Mais l'eau en avant a le même effet 50/50, donc je dois recourir à certaines méthodes pour y remédier...
A propos, en dehors des incréments eux-mêmes, je donnerais également le temps de chaque barre comme paramètre qualitatif...
Au fait, en dehors des incréments, je donnerais le temps de chaque barre comme paramètre qualitatif...
C'est exactement comme ça que vous devez faire. Et le volume de l'échantillon doit être calculé à partir de la théorie des probabilités.
Je ne comprends pas le volume, 10 000 exemples d'états ne sont-ils pas suffisants pour la formation ?
Je ne comprends pas le volume, 10 000 exemples d'états ne sont-ils pas suffisants pour la formation ?
Tout à fait. Mais vous devez calculer pour chaque paire séparément. Ce sont des chiens différents. Les fonctions de densité de probabilité et les amplitudes sont très différentes.
Tout à fait. Mais il faut calculer pour chaque paire séparément. Ils sont différents. Les fonctions de densité de probabilité et les amplitudes sont très différentes.
Je pense que dans mon approche par portefeuille, il n'est pas nécessaire de compter les paires séparément... il suffit de prendre l'incrément du portefeuille lui-même et les points de temps....