예, 데모에 있습니다. 그만한 가치가 있습니다. .. 총 1일이 지났고 새 버전이 오늘에서야 설치되었습니다. .. 이것은 많은 것을 고려하지 않지만 이미 할 수 있는 원시 봇입니다 적립 .. 더 이상, 말하자면, 연구 .. 경험에서-시스템의 규범은이 경우와 같이 2 일 안에 작성되지 않습니다. :)
Maxim Dmitrievsky 가 결과를 얻었다면 이것은 그의 기술의 결과일 것이지만 다른 손에서는 모델의 성공을 증명할 수 없습니다.
MO는 도구입니다. 그리고 당신은 개인적으로 그것을 사용하는 방법을 알고 있거나 그렇지 않습니다.
ML의 현재 상태의 장점은 최소한 초기에는 블랙박스로 사용할 수 있는 많은 도구를 사용할 수 있다는 것입니다. 딸랑이로 시작합니다. 6개 모델, 최대 1시간 동안 시도할 수 있습니다. 그러나 가장 중요한 것은 데이터 마이닝, 모델 피팅, 결과 평가와 같은 기계 학습의 전체 주기를 볼 수 있다는 것입니다. 동시에 가장 미미한 것은 모델 자체입니다.
Maxim Dmitrievsky 가 결과를 얻었다면 이것은 그의 기술의 결과일 것이지만 다른 손에서는 모델의 성공을 증명할 수 없습니다.
MO는 도구입니다. 그리고 당신은 개인적으로 그것을 사용하는 방법을 알고 있거나 그렇지 않습니다.
ML의 현재 상태의 장점은 최소한 초기에는 블랙박스로 사용할 수 있는 많은 도구를 사용할 수 있다는 것입니다. 딸랑이로 시작하십시오. 6개 모델, 최대 1시간 동안 시도할 수 있습니다. 그러나 가장 중요한 것은 데이터 마이닝, 모델 피팅, 결과 평가와 같은 기계 학습의 전체 주기를 볼 수 있다는 것입니다. 동시에 가장 미미한 것은 모델 자체입니다.
나는 다른 사람들의 결과를 원하지 않는다. 나는 이해할 필요가 있습니다 - 피부가 양초의 가치가 있습니까?
예, 데모에 있습니다. 그만한 가치가 있습니다. .. 총 1일이 지났고 새 버전이 오늘에서야 설치되었습니다. .. 이것은 많은 것을 고려하지 않지만 이미 할 수 있는 원시 봇입니다 적립 .. 더 이상, 말하자면, 연구 .. 경험에서-시스템의 규범은이 경우와 같이 2 일 안에 작성되지 않습니다. :)
확인. 나는 여전히 당신의 데모 테스트 결과를 기다리고 있습니다.
왜 다른 사람의 결과가 필요합니까?
Maxim Dmitrievsky 가 결과를 얻었다면 이것은 그의 기술의 결과일 것이지만 다른 손에서는 모델의 성공을 증명할 수 없습니다.
MO는 도구입니다. 그리고 당신은 개인적으로 그것을 사용하는 방법을 알고 있거나 그렇지 않습니다.
ML의 현재 상태의 장점은 최소한 초기에는 블랙박스로 사용할 수 있는 많은 도구를 사용할 수 있다는 것입니다. 딸랑이로 시작합니다. 6개 모델, 최대 1시간 동안 시도할 수 있습니다. 그러나 가장 중요한 것은 데이터 마이닝, 모델 피팅, 결과 평가와 같은 기계 학습의 전체 주기를 볼 수 있다는 것입니다. 동시에 가장 미미한 것은 모델 자체입니다.
왜 다른 사람의 결과가 필요합니까?
Maxim Dmitrievsky 가 결과를 얻었다면 이것은 그의 기술의 결과일 것이지만 다른 손에서는 모델의 성공을 증명할 수 없습니다.
MO는 도구입니다. 그리고 당신은 개인적으로 그것을 사용하는 방법을 알고 있거나 그렇지 않습니다.
ML의 현재 상태의 장점은 최소한 초기에는 블랙박스로 사용할 수 있는 많은 도구를 사용할 수 있다는 것입니다. 딸랑이로 시작하십시오. 6개 모델, 최대 1시간 동안 시도할 수 있습니다. 그러나 가장 중요한 것은 데이터 마이닝, 모델 피팅, 결과 평가와 같은 기계 학습의 전체 주기를 볼 수 있다는 것입니다. 동시에 가장 미미한 것은 모델 자체입니다.
나는 다른 사람들의 결과를 원하지 않습니다. 나는 이해할 필요가 있습니다 - 피부가 양초의 가치가 있습니까?
다음은 내가 다시 훈련할 때까지 내가 어제 설치한 모니터링에서 새로운 훈련된 모델입니다. 테스터에서 충분합니다 :) https://www.mql5.com/en/signals/297732 trades on m15
이전에 더 간단한 모델을 거래했습니다.
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응. 어제 시청했습니다. 많이도 놀랐다.
그러나 나는 여전히 본다. 흥미로운 최종 결과입니다.
고맙습니다!
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고맙습니다!
나는 또한 DAX 및 GBPUSD 인덱스에 대해 교육했습니다. 결과도 좋습니다. 다중 통화 시스템을 상관 관계가 없도록 만들고 최적화 프로그램의 바구니를 통해 즉시 실행할 수 있습니다.
그런 다음 헤지 펀드를 열고 거래소에서 거래) 회귀 모델 은 모든 변동성에 완벽하게 적응하고 이론적으로 지수에서 가장 잘 작동해야 합니다.
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그런 다음 헤지 펀드를 열고 거래소에서 거래) 회귀 모델은 모든 변동성에 완벽하게 적응하고 이론적으로 지수에서 가장 잘 작동해야 합니다.
내가 뭔가를 놓쳤다.
아직 회귀 모델 로 전환하셨습니까? 어느 것?
나는 뭔가를 놓쳤다.
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원래 계획된 건데.. RNN 자체에서 어떤 모델을 만드는지 모르겠는데 농담인데 회귀와 확률을 기반으로 하고 있어요 :)
원래 계획된 건데.. RNN 자체에서 어떤 모델을 만드는지 모르겠는데 농담인데 회귀와 확률을 기반으로 하고 있어요 :)
나는 당신이 나에게 보낸 RNN에 대한 설명을 읽었습니다. 코드를 보지 않았습니다. 설명에 따르면 이것은 회귀가 아닙니다.
RNN은 확률, 입력에서의 회귀입니다 :) 1개의 입력에 회귀 기울기를 적용한 예제를 버렸고, 여러 개의 입력에 주기를 다르게 적용하면 어떻게 될까요? :) 주기성을 분석하는 모든 시장 모델이 있을 것입니다.