elibrarius: Vladimir Perervenkoの記事のバーカラーは、約0.8の精度で非常によく定義されています。しかも、簡単にリピートできる。裸の引用も含めて繰り返しましたが、デジタルフィルター使用時よりも2〜3％悪化していました。 ここまでひどいとは驚きです。楽器やTFによって大きく異なりますが。
В предыдущих двух статьях (1, 2) мы создавали ансамбль нейросетевых классификаторов ELM. Тогда мы говорили о том, как можно улучшить качество классификации. Среди многих возможных направлений я выбрал два: снизить влияние шумовых примеров и выбрать оптимальный порог, по которому непрерывные предсказания нейросетей ансамбля переводятся в метки...
で、ホワイトサイトの結果はどうなんだ？何も見ていない。こんなに簡単にできるなんて、不思議なくらいです。
ホワイトサイト - 2017年3月より
ホワイトサイト - 2017年3月より
信じるか？意外にも、きっとキャッチがあるのだろう。現実を反映しているのなら、なぜこんなバカ高い値段で売らなければならないのだろう。意味があるのか？この場合、mtから白パッチを切り、その後mtの見積もりを更新し、この獣の価値を確認するというのは論理的であり、私も全く同感です。しかし、一番良いのは実際の口座で取引することで、2週間後には話し合いができるかもしれません。しかし、そう簡単にはいきません。
しないんです。私の実体験は、決してそんなものではありません。
イワン・ブトコの信号が何を示すか見てみましょう。
で、白い部分の結果はどうなんだ？見えていないものがある。これだけのことが、簡単にできるのはとても不思議です。アップデートに運がない、サポートがないとのこと。
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もちろん、特にこのような遅い時間軸ではフェイクです。
ここでは、後見隊長からの暴露話はしないが、このような「袋の中の猫」で仕事をすることは、このようなモデルの取引をさらに進める上で非常に危険なことなのだ。すべてが開いている必要があり、データ、指標、バックテスター、クローズドモジュールがある場合、それはリスクであり、指標とバックテスターで偽物を作る方法多くのオプションがありますが、それは意図的なサボタージュの場合ですが、エラーや誤ったモデルもあります。売るにはいいが、個人で使うには有害なものばかりだ。
バーの 色を当てて遊ぶ人が多かったと思いますが、結果はどうだったのでしょうか？Accuracyで言うと、私は0.52くらいでしたね。
テストサンプルの利益グラフは、速報値で最も良いものです
バーの 色を当てる遊びをされた方も多いと思いますが、Accuracyはどうだったのでしょうか。
テストサンプルの利益グラフは、予備データ上では最も優れている
ここまでひどいとは驚きです。楽器やTFによって大きく異なりますが。
Vladimir Perervenkoの記事のバーカラーは、約0.8の精度で非常によく定義されています。しかも、簡単にリピートできる。裸の引用も含めて繰り返しましたが、デジタルフィルター使用時よりも2〜3％悪化していました。
ここまでひどいとは驚きです。楽器やTFによって大きく異なりますが。
具体的な記事を紹介してください。
もしそれが本当で、精度が高いのであれば、このデータをもとに戦略を立ててみてはいかがでしょうか。数学的な期待値は3pips強ですが、それは52％での話であって、80％だったら明らかに聖杯 でしょう。
具体的な記事を指し示していただけますか？
もしこれが本当で、精度が高いのであれば、このデータをもとに戦略を立ててみてはいかがでしょうか。数学的な期待値としては3ポイント強ですが、それは52％での話であって、80％だったら明らかに聖杯です。
さて、最後の1枚はこちら https://www.mql5.com/ru/articles/4722
Sensitivity : 0.8494 Specificity : 0.8230 Pos Pred Value : 0.7921 Neg Pred Value : 0.8731 Prevalence : 0.4427 Detection Rate : 0.3760 Detection Prevalence : 0.4747 Balanced Accuracy : 0.8362 'Positive' Class : -1夜のローソク足の方向性をうまく推測するとバランスが少し良くなり、昼間の間違った推測が大きくなると夜のローソク足2～5本を食ってしまうということでしょうか。さて、最後の1枚はこちら https://www.mql5.com/ru/articles/4722
夜間ローソク足の方向性をうまく推測するとバランスが少し良くなり、昼間の大きなサイズの誤推測は夜間ローソク足2～5本を食ってしまうのでしょう。つまり、すでに用意されているデータのことであり、その用意の仕方については、ここでも、あそこでも述べているのだ。
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では、data1とdata2という2つのデータセットを作ってみましょう。最初のセットでは、予測因子としてデジタルフィルタとその最初の差分、ターゲットとしてZigZagの最初の差分の変化の符号 を使用します。第2セットでは、予測変数はHigh/Low/CloseとCO/HO/LO/HLの最初の差分とし、ターゲットはZigZagの最初の差 分とする。スクリプトは以下のとおりで、Prepare.R ファイルに含まれています。
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バーのことではなさそうですが...。
あと、FXはあまりMOに向いてないと思うので、Moexの取引所に移った方がいいと思います。
バーの 色を当てて遊ぶ人が多かったと思いますが、結果はどうだったのでしょうか？Accuracyで言うと、私は0.52くらいでしたね。
テストサンプルの利益グラフは速報値で最高値
52%はゴミではなく、本当の子宮であり、しかも時間を見ればそれほど悪い結果ではなく、年間SR～1で取引可能です
8割がユーモアか、単なるマーケットギミックか