트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2062 1...205520562057205820592060206120622063206420652066206720682069...3399 새 코멘트 mytarmailS 2020.11.01 07:56 #20611 막심 드미트리예프스키 : 예를 들어 아시아/태평양 세션에서 시간별로 필터를 만들어 보십시오. 아니요, 도둑질하지 않고 모자(( 카록. 내가 볼 때 우리의 문제는 ... 우리 TS의 설정은 새로운 가격 움직임에 적합하지 않습니다 ... 1) 시장 "OX 모듈"의 객관적인 특성을 포착할 모듈을 개발해야 합니다. 2) "OH 모듈"의 각 상태에 대해 현재 상태에 적합한 행동 규칙을 개발할 필요가 있습니다. 데이터를 생성할 수 있습니다 X - 상태 "오 모듈" Y(목표) - 적절한 행동 3) 각 상태에 대해 적절한 동작을 생성하도록 모델을 훈련시킵니다. 단골 RL을 얻는 과정에서? MetaTrader 5 Python 사용자 포럼을 어지럽히 지 않도록 푸리에 기반 가설 [삭제] 2020.11.01 08:29 #20612 mytarmailS : 아니요, 도둑질하지 않고 모자(( 카록. 내가 볼 때 우리의 문제는 ... 우리 TS의 설정은 새로운 가격 움직임에 적합하지 않습니다 ... 1) 시장 "OX 모듈"의 객관적인 특성을 포착할 모듈을 개발해야 합니다. 2) "OH 모듈"의 각 상태에 대해 현재 상태에 적합한 행동 규칙을 개발할 필요가 있습니다. 데이터를 생성할 수 있습니다 X - 상태 "오 모듈" Y(목표) - 적절한 행동 3) 각 상태에 대해 적절한 동작을 생성하도록 모델을 훈련시킵니다. 단골 RL을 얻는 과정에서? RL은 임의의 환경에서 내보내지 않습니다. 계절과 같은 패턴을 찾기 위해 설정을 찾는 것이 필요합니다. Aleksey Nikolayev 2020.11.01 08:59 #20613 막심 드미트리예프스키 : RL은 임의의 환경에서 내보내지 않습니다. 계절과 같은 패턴을 찾기 위해 설정을 찾는 것이 필요합니다. 장중 패턴을 찾는 데 있어 변동성의 장중 변동이 간섭합니다. 어떻게든 제거해야 합니다. 가능한 방법: 1) 시간의 변동성을 고려한 증분의 재정규화. 2) 분산이 고르게 증가하는 새로운 일중 시간으로 전환합니다. 3) 지그재그를 사용합니다. 무릎 값은 변동성의 변동에 의존하지 않습니다. 피크의 시간은 물론 변동성에 따라 다르지만(높은 곳에 더 자주 나타남) 균일한 시간으로 이동하면 이러한 누적이 사라집니다. mytarmailS 2020.11.01 09:11 #20614 알렉세이 니콜라예프 : 1) 시간의 변동성을 고려한 증분의 재정규화. 어떻게 보십니까? Aleksey Nikolayev 2020.11.01 10:44 #20615 mytarmailS : 어떻게 보십니까? 우리는 Di를 찾고 있습니다 - 하루의 i 번째 분에 대한 증가의 평균 제곱입니다. 그런 다음 모든 증분을 해당 di=sqrt(Di)로 나눕니다. 정규화된 증분을 요약하고 이미 새 시리즈에 있는 SB에서 편차를 찾습니다. 가격은 왜곡되지만 시간은 변하지 않습니다. mytarmailS 2020.11.01 10:56 #20616 알렉세이 니콜라예프 : 우리는 Di를 찾고 있습니다 - 하루의 i 번째 분에 대한 증가의 평균 제곱입니다. 그런 다음 모든 증분을 해당 di=sqrt(Di)로 나눕니다. 정규화된 증분을 요약하고 이미 새 시리즈에 있는 SB에서 편차를 찾습니다. 가격은 왜곡되지만 시간은 변하지 않습니다. 그래프에 코드와 결과를 표시합니다. 그렇지 않으면 명확하지 않습니다. Evgeniy Chumakov 2020.11.01 10:58 #20617 알렉세이 니콜라예프 : 우리는 Di를 찾고 있습니다 - 하루의 i 번째 분에 대한 증가의 평균 제곱입니다. 그런 다음 모든 증분을 해당 di=sqrt(Di)로 나눕니다. 정규화된 증분을 요약하고 이미 새 시리즈에 있는 SB에서 편차를 찾습니다. 가격은 왜곡되지만 시간은 변하지 않습니다. 그리고 결과는 평균 계산의 샘플 수에서 변경되지 않습니까? Evgeniy Chumakov 2020.11.01 10:59 #20618 mytarmailS : 그래프에 코드와 결과를 표시합니다. 그렇지 않으면 명확하지 않습니다. 나는 당신이 시간의 특정 분에 대한 평균을 고려한다는 것을 이해했지만 평균은 일주일, 월, 년 동안 다를 것입니다. Aleksey Nikolayev 2020.11.01 11:24 #20619 예브게니 추마코프 : 그리고 결과는 평균 계산의 샘플 수에서 변경되지 않습니까? 물론 그럴 것이다. 우리는 우리에게 관심의 간격을 기대하지만 너무 작지는 않습니다 (2 개월부터). Aleksey Nikolayev 2020.11.01 11:29 #20620 mytarmailS : 그래프에 코드와 결과를 표시합니다. 그렇지 않으면 명확하지 않습니다. 어렵지 않으니 마음만 먹으면 하실 수 있을 거에요. 유일한 것은 따옴표의 공백과 누락을 처리하려면 close[i]-close[ i-1]가 아니라 close[i]-open[i]을 증분으로 취하는 것이 좋습니다. 1...205520562057205820592060206120622063206420652066206720682069...3399 새 코멘트 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
예를 들어 아시아/태평양 세션에서 시간별로 필터를 만들어 보십시오.
아니요, 도둑질하지 않고 모자((
카록. 내가 볼 때 우리의 문제는 ... 우리 TS의 설정은 새로운 가격 움직임에 적합하지 않습니다 ...
1) 시장 "OX 모듈"의 객관적인 특성을 포착할 모듈을 개발해야 합니다.
2) "OH 모듈"의 각 상태에 대해 현재 상태에 적합한 행동 규칙을 개발할 필요가 있습니다.
데이터를 생성할 수 있습니다
X - 상태 "오 모듈"
Y(목표) - 적절한 행동
3) 각 상태에 대해 적절한 동작을 생성하도록 모델을 훈련시킵니다.
단골 RL을 얻는 과정에서?
아니요, 도둑질하지 않고 모자((
카록. 내가 볼 때 우리의 문제는 ... 우리 TS의 설정은 새로운 가격 움직임에 적합하지 않습니다 ...
1) 시장 "OX 모듈"의 객관적인 특성을 포착할 모듈을 개발해야 합니다.
2) "OH 모듈"의 각 상태에 대해 현재 상태에 적합한 행동 규칙을 개발할 필요가 있습니다.
데이터를 생성할 수 있습니다
X - 상태 "오 모듈"
Y(목표) - 적절한 행동
3) 각 상태에 대해 적절한 동작을 생성하도록 모델을 훈련시킵니다.
단골 RL을 얻는 과정에서?
RL은 임의의 환경에서 내보내지 않습니다. 계절과 같은 패턴을 찾기 위해 설정을 찾는 것이 필요합니다.
장중 패턴을 찾는 데 있어 변동성의 장중 변동이 간섭합니다. 어떻게든 제거해야 합니다. 가능한 방법:
1) 시간의 변동성을 고려한 증분의 재정규화.
2) 분산이 고르게 증가하는 새로운 일중 시간으로 전환합니다.
3) 지그재그를 사용합니다. 무릎 값은 변동성의 변동에 의존하지 않습니다. 피크의 시간은 물론 변동성에 따라 다르지만(높은 곳에 더 자주 나타남) 균일한 시간으로 이동하면 이러한 누적이 사라집니다.
1) 시간의 변동성을 고려한 증분의 재정규화.
어떻게 보십니까?
어떻게 보십니까?
우리는 Di를 찾고 있습니다 - 하루의 i 번째 분에 대한 증가의 평균 제곱입니다. 그런 다음 모든 증분을 해당 di=sqrt(Di)로 나눕니다. 정규화된 증분을 요약하고 이미 새 시리즈에 있는 SB에서 편차를 찾습니다. 가격은 왜곡되지만 시간은 변하지 않습니다.
우리는 Di를 찾고 있습니다 - 하루의 i 번째 분에 대한 증가의 평균 제곱입니다. 그런 다음 모든 증분을 해당 di=sqrt(Di)로 나눕니다. 정규화된 증분을 요약하고 이미 새 시리즈에 있는 SB에서 편차를 찾습니다. 가격은 왜곡되지만 시간은 변하지 않습니다.
그래프에 코드와 결과를 표시합니다. 그렇지 않으면 명확하지 않습니다.
우리는 Di를 찾고 있습니다 - 하루의 i 번째 분에 대한 증가의 평균 제곱입니다. 그런 다음 모든 증분을 해당 di=sqrt(Di)로 나눕니다. 정규화된 증분을 요약하고 이미 새 시리즈에 있는 SB에서 편차를 찾습니다. 가격은 왜곡되지만 시간은 변하지 않습니다.
그리고 결과는 평균 계산의 샘플 수에서 변경되지 않습니까?
그래프에 코드와 결과를 표시합니다. 그렇지 않으면 명확하지 않습니다.
나는 당신이 시간의 특정 분에 대한 평균을 고려한다는 것을 이해했지만 평균은 일주일, 월, 년 동안 다를 것입니다.
그리고 결과는 평균 계산의 샘플 수에서 변경되지 않습니까?
물론 그럴 것이다. 우리는 우리에게 관심의 간격을 기대하지만 너무 작지는 않습니다 (2 개월부터).
그래프에 코드와 결과를 표시합니다. 그렇지 않으면 명확하지 않습니다.
어렵지 않으니 마음만 먹으면 하실 수 있을 거에요. 유일한 것은 따옴표의 공백과 누락을 처리하려면 close[i]-close[ i-1]가 아니라 close[i]-open[i]을 증분으로 취하는 것이 좋습니다.