Comment former correctement les valeurs d'entrée pour le NS. - page 7
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Et si, à l'avenir, les hauts et les bas étaient mis à jour ?
Il peut y avoir deux réponses, en fonction du comportement du réseau.
Si le réseau fonctionne bien avec les nouvelles données, utilisez les anciens niveaux, s'il ne fonctionne pas, refaites la formation avec les niveaux mis à jour.
D'après mon expérience, il est préférable de ne pas utiliser comme entrées des données dont la plage de valeurs est illimitée.
D'autres sont possibles, il ne s'agit pas d'une référence, mais de la portée la plus couramment utilisée.
Personnellement, je pense que le vecteur d'entrée doit être comprimé autant que possible dans la visibilité des valeurs d'entrée par la fonction...
Il peut y avoir deux réponses ici, en fonction du comportement du réseau.
Si le réseau fonctionne bien avec les nouvelles données, utilisez les anciens niveaux, s'il ne fonctionne pas, réentraînez-le avec les niveaux mis à jour.
Nous devons donc attendre et voir si cela échoue ou non. Si cela échoue, nous nous recyclons, sinon nous continuons à travailler ? Comment la perspective n'est pas impressionnante.......
Il faut donc attendre de voir si elle échoue ou non. S'il échoue, on se surentraîne, sinon, on continue à travailler ? Je ne suis pas impressionné par cette perspective .......
Vous devriez prendre ces échantillons, où les aigus ne sont pas mis à jour... Je veux dire que si vous prenez le graphique de la paire, alors bien sûr les extremums seront très probablement mis à jour... Et si vous prenez le RSI, alors l'extrema ne sera pas mis à jour...
Il faut donc attendre de voir si elle échoue ou non. Si cela échoue, on reforme, sinon on continue à travailler ? Je ne suis pas impressionné par le prospect........
C'est une possibilité avec toutes les données.
Prenez ces échantillons où les aigus ne seront pas mis à jour... Je veux dire, si vous prenez un graphique en paires, alors bien sûr les extrema sont susceptibles d'être mis à jour... Et si vous prenez le RSI, les extrema ne seront pas mis à jour...
Il ne s'agissait pas d'indicateurs mais de rationner le prix dans une zone donnée où les maximums et les minimums sont sélectionnés.
Prenez ces échantillons où les aigus ne seront pas mis à jour... Je veux dire, si vous prenez un graphique en paires, alors bien sûr les extrema sont susceptibles d'être mis à jour... Et si vous prenez le RSI, alors l'extrema ne sera pas mis à jour...
klot, je crois qu'il a posté la normalisation d'un МА normal en utilisant StdDev.
Il y a une possibilité avec toutes les données.
C'est une possibilité, bien sûr. Mais attendre qu'il baisse ou ne baisse pas n'est pas la question.
Voici la comparaison avec RSDNFunction
Il y a une possibilité, bien sûr. Mais attendre que ça baisse ou que ça ne baisse pas n'est pas la question.
Dans ce cas, il est possible de faire une post-formation dans le processus