イメージを認識する(修辞学的テーマ) - ページ 3

 
Globe:
ディアマンは アルパリのツールキットに言及した--これはまさにAutochartist だ。また、パターン認識については、UVからの解があります。ForexTools、すなわちツールft.Dejavu.しかし、テクニカルパターンを認識するのではなく、現在チャート上に形成されているパターンをnバー遡って履歴を検索するのです。Autochartistもft.Dejavuも、どちらも基準画像とチャートの断片との相関関係に基づいているはずです。少なくとも、私ならそうします。FineReaderの技術をオンラインで検索することもできますが、これは明らかにやりすぎです。

Finereaderは、印刷されたアルファベットの認識に特化しており、印刷されたテキストの認識という課題は、すでにほぼ完璧に解決されています。

そのために磨き上げられたニューロネットは、理想的な対応をしてくれるのです...。

アルファベット用にカスタマイズされたNEUROSETコードも自由に利用できます。

 
YuraZ:

こんにちは。


オーダーメイドで書いているので、面白い文字が入ってきます。

文字から例を挙げることはしないが...。 一網打尽

というのが要旨です。

ダブルトップが形成されたら、トップがブルかベアかで「売り」-「買い

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このテーマ自体は興味深いもので、もちろんどんな画像もデジタルに転送することが可能です

を、平均化することで...。 例えば、写真に写っているのが猫なのか犬なのかを区別するためです :-)

(どこかで読んだ記憶があるが、コンピュータは犬と猫を見分けることを学ばなければ、取引はできない。)

犬と猫の違いを見分けるプログラムには、かなりの費用がかかります」と驚くお客さまに申し上げると

規約のやりとりは、たいてい止まってしまうのですが...。







は、ZigZagを使用しました。
 
YuraZ:

認知の仕方を気にしていないようだ...。

というのも、ミッションステートメントから判断するとをダブルトップで売るために...。

そのため、ダブルトップの見分け方、ダブルトップとは何なのか、などということは順番に説明されていない。

ここで、お客様は、私がダブルトップの見分け方を見つけると信じています。

TORは具体的であるべきである。つまり、お客様自身がダブルバーテックスとは 何かを指定する必要があるのです。少なくとも、二重頂点と、二重頂点でない他のすべての形状の具体例を挙げてください。具体的には、あるシンボルのヒストリーデータの一部、つまり、こんな時刻のバーから、こんな時刻のバーまで、こんな数字がある、というようなものである。


この場合、ダブルトップを他のパターンと区別するためのブロックを作る必要があります。そしてさらに、その認識結果に応じて売買シグナルを形成するのです。

つまり、パターン認識、すなわちパターンの分類と、その認識結果に従って形成される売買シグナルという2つのブロックを作るのです。

ニューラルネットワークは、分類作業に非常に適している。

[Deleted]  

多分、エキゾチックに目を向ける:Renko、tic-tac-toe、...。

 
Aleks_Ivan:

多分、エキゾチックに目を向ける:Renko、tic-tac-toe、...。

そして、それが生涯の姿なのです。
[Deleted]  

いいえ、1日1回、5時間8分13秒に行う必要があります。

 
YuraZ:

統計の収集は、数値の再現性だけでなく、その規模にも注目する必要がある

市場が変化している・・・。2007年を例にとると、ユーロは高値から安値まで平均60ピップスで動いていました。

2009年から2010年にかけて、ユーロは平均120ペソでした。

数値についても同様で、少なくとも直近のセクターの平均的な動きでスケールアップすべきです




ずいぶん前(1〜2年前、ここにも書いた)、私はこれで遊んでみようと思ったのです。ちょうど同じような問題を提起しました。

そうすることにした - 投げつけるように...うーん... チャート上に「グリッド」をプロットしてみました(Dash、Dash、RSI、Bollinger、CCI)。セルn-barをm-pip単位で表示します。セルには "グラフ"-1、"空"-0が格納される。

そして、縦に(配列にこだわらないことにした)、出来上がったゼロ単位を文字に変換していったのです。また、その列を単語に変換した。

閉じたバーのすべてが単語であることがわかり、未来を見据えた「先生」は、買う価値がある/売る価値がある/塀の上にいる価値があると言いました。

その後、数字を粗くしたり(セルを大きくしたり)、スケールを変えてみたり(例えば、「head-shoulders」という単語を12pipsで取得)、すべて分析してみたのですが......。

結局は.ぎじかがくがてん)

 

ZZやフラクタルに基づいて「認識装置」のコードを書き、それを1つのインフォーマに入れ、複数のTFで複数の通貨を調べ、何か見つかればメッセージを出す、ということを時々やっています。

その後、総合的に判断して、この被写体に入るか、この画像はダメにするか......という判断をします。

 

数年前、Victorと私は、http://xrust.ucoz.net/forum/8-36-2

 
xrust:

数年前、Victorと私は、http://xrust.ucoz.net/forum/8-36-2

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