L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1835
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Il tema del graal non sembra essersi placato, c'è una folla incredibile là fuori))))
nel senso che è una divisione di un insieme in sottoinsiemi. Come qui apparentemente no.
nell'idea che la sezione rosa dovrebbe essere divisa in 10 parti a quanto pare)
non in 10 parti ma in 10 sottoinsiemi, i sottoinsiemi possono avere tutte le parti che vuoi, ben clustering, clustering normale
Lo so. Ha chiesto all'amministrazione del servizio KC la possibilità di creare un server privato esclusivamente per i residenti locali. Se qualcuno non è d'accordo o vuole esprimere in modo aggressivo la propria insoddisfazione nei confronti dell'avversario lo invita alla mappa e lo fa a colpi di coltelli. ***non c'è posto per questo.
Bene, aspettiamo una risposta dall'amministrazione, cosa dicono...
non in 10 parti, ma in 10 sottoinsiemi, i sottoinsiemi possono avere tutte le parti che vuoi, ben clustering, clustering normale
Un sottoinsieme è un cluster - un paternoster - una catena ripetuta di eventi. Cioè ad ogni ultimo prezzo nella finestra scorrevole si segna un corridoio e si cercano eventi in questo corridoio, poi si cercano catene di eventi - cluster di paternoster tra loro. E poi questi modelli sono testati per la redditività.
Giusto?
I sottoinsiemi sono gruppi - paterne - catene di eventi che si ripetono. Cioè per ogni ultimo prezzo nella finestra scorrevole si seleziona un corridoio e in questo corridoio si cercano eventi, poi si cercano catene di eventi - paterne - cluster tra loro. E poi questi modelli sono testati per la redditività.
Come questo?
I sottoinsiemi sono gruppi - paterne - catene di eventi che si ripetono. Cioè per ogni ultimo prezzo nella finestra scorrevole si seleziona un corridoio e in questo corridoio si cercano eventi, poi si cercano catene di eventi - paterne - cluster tra loro. E poi questi modelli sono testati per la redditività.
È così?
Sì, esattamente!
Proprio così!
da un lato si restringe l'area di ricerca, dall'altro si perdono risultati alle estremità, e se l'area è troppo ampia la ricerca richiederà molto tempo.
Cerca/identifica i cluster per cercare prima i modelli in quale sezione della riga.
In generale per una sezione stazionaria a prima vista dovrebbe funzionare, ma quando si cambiano le condizioni di stazionarietà dovrebbe fermarsi. oppure è necessario avere dei modelli in anticipo per altre condizioni di stazionarietà.
problema di somiglianza. Questo è quando l'inizio del modello è lo stesso e differiscono solo nell'ultimo evento.
E rimane il problema di riconoscere il modello prima che finisca (per caratteristiche incomplete) nel test/realtà.
https://www.mql5.com/en/forum/321503
sul tema dello sviluppo di esempi di differenziazione dal mio articolo, goduto
L'ho trovato per caso tramite Google, non l'avrei saputo.https://www.mql5.com/en/forum/321503
Sul tema dello sviluppo di esempi di differenziazione dal mio articolo, ha goduto
trovato per caso tramite google, non l'avrei mai saputoNuove possibilità danno nuove idee / pensieri))))