ML을 추가한 후에는 더 이상 최적화하고 싶지 않습니다. 다시 맞는 바람이 반대편에서 분다.) 규범의 속도라면 적어도 당신은 확실히 시도 할 수 있습니다. 일반적으로 예, 최고의 통합 속도가 아니므로 ML 위에 상인의 추가 기능에 거의주의를 기울이지 않았습니다. 이렇게 통합되고 테스터에서 조건부로 속도 표준을 테스트할 수 있다면 당연히 이것은 기회의 추가 지평을 엽니다.
글쎄, 일반적으로 최고의 속도(내 결정에 비해 속도에 정상적인 차이가 있을 것이라고 생각합니다)는 항상 좋습니다. 로봇이 많고 시간 프레임이 작고 속도가 더 중요할 때 모두 그렇습니다.
예를 들어, 봇은 모델의 신호에 따라 거래하고 거래를 열고 닫습니다. 때로는 너무 길어 잠재적으로 큰 손실을 초래할 수 있습니다. 기본 설정에 따라 보호 정지를 최적화할 수 있습니다. 그리고 거래 성과를 개선하기 위한 모든 종류의 뉘앙스.
막심 드미트리예프스키 # : 우리는 비정상성(또는 주기적인 사이클의 부재)에 대해 이야기하는 것을 좋아하기 때문에 매개변수 그룹을 검색하거나 최적화 표면을 통해 모델을 선택하면 다른 모든 것과 마찬가지로 단기적인 효과를 얻을 수 있습니다. 의미가 있지만 그렇게 중요하지는 않지만 거기에 있습니다.
예! , 발견된 "올바른" 최대값은 단기 효과를 제공하고 AMO는 한동안 작동하지만 발견된 "모든" 전역 최대값 은 즉시 작동하지 않습니다.
mytarmailS # : 아, 막심은 최적화에 대한 똑똑한 아이디어를 많이 듣고 빠르게 조언자를 만들고 비디오까지 만들었습니다))))
그 프로젝트는 이제 1년 정도 되었습니다. 어디에서도 논의되지 않은 다른 원칙에 대해. 자만하지 마세요 😄 기사를 쓰고 싶었지만 아직 준비가 되지 않았습니다. 모든 것이 거의 변경되지 않은 상태로 매우 빠르게 시장에 나오기 때문입니다. 물론 이론에 국한될 수 있지만 나는 이론을 좋아하지 않습니다.
막심 드미트리예프스키 # : 그 프로젝트가 이제 1년 정도 되었습니다. 어디에서도 논의되지 않은 다른 원칙에 대해. 자만하지 마세요 😄 기사를 쓰고 싶었지만 아직 준비가 되지 않았습니다. 모든 것이 거의 변경되지 않은 상태로 매우 빠르게 시장에 나오기 때문입니다. 물론 이론에 국한될 수 있지만 나는 이론을 좋아하지 않습니다.
나는 꽁꽁 묶고 싶지 않지만 수백 또는 다른 MA에 대한 메모 ..합리적인 숫자에 대한 제한 값이 있으며 1.386*ln(N) 이하입니다(여기서 N은 전체 관찰 기록).
반대, 사랑
왜 1.387이 아닌가요?)
모델이 입력과 평균 주기 및 평균 값에 적용되는 경우 - 예측 변수라고 하는 것과 병렬이 됩니다. 매개변수)).
당신이 찾고있는 것을보십시오. 이상과 꿈으로 세계의 고원을 암시
ML을 추가한 후에는 더 이상 최적화하고 싶지 않습니다. 다시 맞는 바람이 반대편에서 분다.) 규범의 속도라면 적어도 당신은 확실히 시도 할 수 있습니다. 일반적으로 예, 최고의 통합 속도가 아니므로 ML 위에 상인의 추가 기능에 거의주의를 기울이지 않았습니다. 이렇게 통합되고 테스터에서 조건부로 속도 표준을 테스트할 수 있다면 당연히 이것은 기회의 추가 지평을 엽니다.
글쎄, 일반적으로 최고의 속도(내 결정에 비해 속도에 정상적인 차이가 있을 것이라고 생각합니다)는 항상 좋습니다. 로봇이 많고 시간 프레임이 작고 속도가 더 중요할 때 모두 그렇습니다.
아니요, 암시되지 않습니다.
우리는 비정상성(또는 주기적인 사이클의 부재)에 대해 이야기하는 것을 좋아하기 때문에 매개변수 그룹을 검색하거나 최적화 표면을 통해 모델을 선택하면 다른 모든 것과 마찬가지로 단기적인 효과를 얻을 수 있습니다. 의미가 있지만 그렇게 중요하지는 않지만 거기에 있습니다.
예! , 발견된 "올바른" 최대값은 단기 효과를 제공하고 AMO는 한동안 작동하지만 발견된 "모든" 전역 최대값 은 즉시 작동하지 않습니다.
이력서 에 대한 질문을 열었습니다
아, 막심은 최적화에 대한 똑똑한 아이디어를 많이 듣고 빠르게 조언자를 만들고 비디오까지 만들었습니다))))
그 프로젝트가 이제 1년 정도 되었습니다. 어디에서도 논의되지 않은 다른 원칙에 대해. 자만하지 마세요 😄 기사를 쓰고 싶었지만 아직 준비가 되지 않았습니다. 모든 것이 거의 변경되지 않은 상태로 매우 빠르게 시장에 나오기 때문입니다. 물론 이론에 국한될 수 있지만 나는 이론을 좋아하지 않습니다.
최적화에 대한 어제의 비디오도 아마도 1년이 된 것 같습니다))))
최적화에 대한 어제의 비디오도 아마도 1년이 된 것 같습니다))))