나는 Rattle에 대한 귀하의 기사를 마스터했습니다. 왜 거기에 맨 가격을 제출했는지 완전히 명확하지 않습니다. 글쎄요, 그게 요점이 아닙니다. 좋은 기사) 귀하의 예를 운전했는데 결과는 정확히 같았습니다. RNN에 대한 모든 질문이 있습니다. R, 특히 LSTM Interested에서 사용 가능한 경우 좋은 패키지를 조언하십시오. 블라디미르는 이미 NS를 사용하기 어려운 쪽에 Python이 낫다고 썼는데 R에 MB가 있음) 꽤 사용하기 쉬운 것으로 밝혀졌다.
나는 Rattle에 대한 귀하의 기사를 마스터했습니다. 왜 거기에 맨 가격을 제출했는지 완전히 명확하지 않습니다. 글쎄요, 그게 요점이 아닙니다. 좋은 기사) 귀하의 예를 운전했는데 결과는 정확히 같았습니다. RNN에 대한 모든 질문이 있습니다. R, 특히 LSTM Interested에서 사용 가능한 경우 좋은 패키지를 조언하십시오. 블라디미르는 이미 NS를 사용하기 어려운 쪽에 Python이 낫다고 썼는데 R에 MB가 있음) 꽤 사용하기 쉬운 것으로 밝혀졌다.
추신 그리고 다시 한 번 학업 과정에 대한 개인 정보를 던지십시오.
나는 도울 수 없다: 나는 네트워킹을 하지 않는다 - 나는 단지 nnet을 덜렁거리는 경험이 있다. 이 경험은 부정적입니다.
코스가 없어요.
내 기사에서는 상당히 많은 예측 변수가 의도적으로 제공되었습니다. 그것들을 선택하는 방법을 배우면 기사 예측자에 대한 학습 파일 외부(OLE 아님) 오류가 포리스트 및 ada에 대해 35% 미만으로 감소될 수 있습니다.
나는 Rattle에 대한 귀하의 기사를 마스터했습니다. 왜 거기에 맨 가격을 제출했는지 완전히 명확하지 않습니다. 글쎄요, 그게 요점이 아닙니다. 좋은 기사) 귀하의 예를 운전했는데 결과는 정확히 같았습니다. RNN에 대한 모든 질문이 있습니다. R, 특히 LSTM Interested에서 사용 가능한 경우 좋은 패키지를 조언하십시오. 블라디미르는 이미 NS를 사용하기 어려운 쪽에 Python이 낫다고 썼는데 R에 MB가 있음) 꽤 사용하기 쉬운 것으로 밝혀졌다.
또한 필터의 주제에 대해 깊이 있고 계산되는 수학 공식을 알고 있다면 간단히 계산하는 데 문제가 없습니다. 아니다?
행운을 빕니다
고마워, 몰랐어.
수학 공식을 아신다면... 그리고 누가 이 공식을 아시나요.)) 필터는 특정 작업을 위해 설계되었으며 베셀 패턴이나 칼만 패턴을 가져와 적용하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 이렇게 하려면 필터 작업을 위한 도구도 필요합니다. 필터가 항상 원래 형태로 사용되는 것은 아닙니다.
R과 SciLab을 공유할 생각이 있었지만 R<->SciLab 데이터를 마샬링하는 것은 다소 힘든 작업이며 적어도 개발 단계에서는 거의 의미가 없습니다.
통계 무선 공학과 같은 영역이 있습니다. 간단히 말해서, 노이즈와 언더 노이즈로부터 신호를 감지하고 분리하는 과학입니다.
일반적으로 신호를 감지하거나 인식하기 전에 모든 종류의 변환을 사용하여 신호의 에너지 스펙트럼을 향상하고 노이즈 성분을 감쇠해야 합니다. 직렬화하고 신호의 추가 처리 및 인식을 단순화합니다.
우리의 경우 신호는 무엇이며 소음은 무엇입니까? 전략에 따라 모든 사람이 스스로 결정합니다.
모든 무선 엔지니어의 일반적인 실수는 금융 시장에 신호가 있다고 믿는 반면, 악몽 속에서도 금융 시장에 신호가 없고 앞으로도 없을 것이라는 상황을 상상할 수 없다는 것입니다. 이것이 필터가 금융 시장에서 실제로 사용되지 않는 이유입니다.
순전히 기술적인 상황이 한 가지 더 있습니다. 금융 시장은 고정적이지 않은 시계열 이며, 그 결과 통계의 가장 큰 부분이 지옥으로 날아가는데, 이는 라디오 엔지니어링에서 훌륭하게 작동합니다. 저는 이 포럼에서 많은 라디오 엔지니어를 경험했습니다. 나는 그들 모두에게 조언했습니다. 돈을 벌고 싶다면 무선 공학을 잊어 버리십시오. 평생 동안.
나는 그것이 여전히 존재한다고 생각한다. H1의 시가를 거래하여 전략을 수립하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 스톱이나 테이크는 없고 mql의 CopyOpen() 함수 와 한 시간에 한 시간에 가격이 어디에 있는지 결정하고 그 방향으로 포지션을 여는 Expert Advisor만 있습니다. 샘플링 레이트가 1/3600Hz인 신호로 작업하고 있는 것으로 나타났습니다. 그렇죠?
* 나는 라디오 엔지니어가 아니라 그들의 조건을 모릅니다. 아마도 시작 가격은 신호가 아닌 다른 것으로 불러야 할 것입니다.
모든 무선 엔지니어의 일반적인 실수는 금융 시장에 신호가 있다고 믿는 반면, 악몽 속에서도 금융 시장에 신호가 없고 앞으로도 없을 것이라는 상황을 상상할 수 없다는 것입니다. 이것이 필터가 금융 시장에서 실제로 사용되지 않는 이유입니다.
순전히 기술적인 상황이 한 가지 더 있습니다. 금융 시장은 고정적이지 않은 시계열이기 때문에 라디오 엔지니어링 분야에서 가장 큰 역할을 하는 통계의 가장 큰 부분이 지옥에 떨어질 것입니다. 저는 이 포럼에서 많은 라디오 엔지니어를 경험했습니다. 나는 그들 모두에게 조언했습니다. 돈을 벌고 싶다면 무선 공학을 잊어버리십시오. 평생 동안.
신호가 없으면 무엇을 찾고 있습니까? 당신은 신호를 찾고 있으며 완고하게 자신에게 그것을 인정하지 않습니다.))
따라서 시장에서 신호가 의미하는 것 - 주어진 시간에 거래에 들어갈 가능성을 나타내는 특정 패턴 세트(특정 공간의 이미지 의미에서). 전형적인 분류 문제. 그런데 분류를 수행하기 전에 이 공간을 직교가 아니면 최소한 선형 독립으로 만드는 것이 바람직합니다. 이는 필터링을 사용하지 않고는 기본적으로 불가능합니다.
R에 관한 것이 아닙니다.
나는 Rattle에 대한 귀하의 기사를 마스터했습니다. 왜 거기에 맨 가격을 제출했는지 완전히 명확하지 않습니다. 글쎄요, 그게 요점이 아닙니다. 좋은 기사) 귀하의 예를 운전했는데 결과는 정확히 같았습니다. RNN에 대한 모든 질문이 있습니다. R, 특히 LSTM Interested에서 사용 가능한 경우 좋은 패키지를 조언하십시오. 블라디미르는 이미 NS를 사용하기 어려운 쪽에 Python이 낫다고 썼는데 R에 MB가 있음) 꽤 사용하기 쉬운 것으로 밝혀졌다.
추신 그리고 다시 한 번 학업 과정에 대한 개인 정보를 던지십시오.
나는 Rattle에 대한 귀하의 기사를 마스터했습니다. 왜 거기에 맨 가격을 제출했는지 완전히 명확하지 않습니다. 글쎄요, 그게 요점이 아닙니다. 좋은 기사) 귀하의 예를 운전했는데 결과는 정확히 같았습니다. RNN에 대한 모든 질문이 있습니다. R, 특히 LSTM Interested에서 사용 가능한 경우 좋은 패키지를 조언하십시오. 블라디미르는 이미 NS를 사용하기 어려운 쪽에 Python이 낫다고 썼는데 R에 MB가 있음) 꽤 사용하기 쉬운 것으로 밝혀졌다.
추신 그리고 다시 한 번 학업 과정에 대한 개인 정보를 던지십시오.
나는 도울 수 없다: 나는 네트워킹을 하지 않는다 - 나는 단지 nnet을 덜렁거리는 경험이 있다. 이 경험은 부정적입니다.
코스가 없어요.
내 기사에서는 상당히 많은 예측 변수가 의도적으로 제공되었습니다. 그것들을 선택하는 방법을 배우면 기사 예측자에 대한 학습 파일 외부(OLE 아님) 오류가 포리스트 및 ada에 대해 35% 미만으로 감소될 수 있습니다.
행운을 빕니다
나는 Rattle에 대한 귀하의 기사를 마스터했습니다. 왜 거기에 맨 가격을 제출했는지 완전히 명확하지 않습니다. 글쎄요, 그게 요점이 아닙니다. 좋은 기사) 귀하의 예를 운전했는데 결과는 정확히 같았습니다. RNN에 대한 모든 질문이 있습니다. R, 특히 LSTM Interested에서 사용 가능한 경우 좋은 패키지를 조언하십시오. 블라디미르는 이미 NS를 사용하기 어려운 쪽에 Python이 낫다고 썼는데 R에 MB가 있음) 꽤 사용하기 쉬운 것으로 밝혀졌다.
추신 그리고 다시 한 번 학업 과정에 대한 개인 정보를 던지십시오.
Python이 없는 경우 - rnn 및 mxnet. 순전히 R.
행운을 빕니다
나는 도울 수 없다: 나는 네트워킹을 하지 않는다 - 나는 단지 nnet을 덜렁거리는 경험이 있다. 이 경험은 부정적입니다.
코스가 없어요.
내 기사에서는 상당히 많은 예측 변수가 의도적으로 제공되었습니다. 그것들을 선택하는 방법을 배우면 기사 예측자에 대한 학습 파일 외부(OLE 아님) 오류가 포리스트 및 ada에 대해 35% 미만으로 감소될 수 있습니다.
행운을 빕니다
Python이 없는 경우 - rnn 및 mxnet. 순전히 R.
행운을 빕니다
고맙습니다 :)
문장을 잘못 구성하고 있습니다. 쓰기: "필요한 필터를 찾을 수 없습니다 *. 어떤 필터에 관심이 있는지 모르기 때문에 몇 가지 참고 사항을 알려 드리겠습니다.
mFilter 패키지 - Baxter-King 필터, Butterworth 필터, Christiano-Fitzgerald 필터, Hodrick-Prescott 필터, 삼각 회귀 필터
패키지 FKF - 고속 칼만 필터 ....
또한 필터의 주제에 대해 깊이 있고 계산되는 수학 공식을 알고 있다면 간단히 계산하는 데 문제가 없습니다. 아니다?
행운을 빕니다
고마워, 몰랐어.
수학 공식을 아신다면... 그리고 누가 이 공식을 아시나요.)) 필터는 특정 작업을 위해 설계되었으며 베셀 패턴이나 칼만 패턴을 가져와 적용하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 이렇게 하려면 필터 작업을 위한 도구도 필요합니다. 필터가 항상 원래 형태로 사용되는 것은 아닙니다.
R과 SciLab을 공유할 생각이 있었지만 R<->SciLab 데이터를 마샬링하는 것은 다소 힘든 작업이며 적어도 개발 단계에서는 거의 의미가 없습니다.
고마워, 몰랐어.
수학 공식을 아신다면... 그리고 누가 이 공식을 아시나요.)) 필터는 특정 작업을 위해 설계되었으며 베셀 패턴이나 칼만 패턴을 가져와 적용하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 이렇게 하려면 필터 작업을 위한 도구도 필요합니다.
R과 SciLab을 공유할 생각이 있었지만 R<->SciLab 데이터를 마샬링하는 것은 다소 힘든 작업이며 적어도 개발 단계에서는 거의 의미가 없습니다.
연락하다.
Matlab을 사용하는 경우 R<-> Matlab을 사용하여 문제를 해결했습니다.
행운을 빕니다
그러나 실제로 당신이 지적한 R 필터의 의사 문제는 훨씬 더 깊은 뿌리를 가지고 있습니다.
왜 그것들이 필요합니까? 필터는 보조 장치입니다. 그리고 R에는 의사결정 블록을 만들기 위한 기성품 솔루션이 있습니다. 기계 학습과 ARMA-ARIMA-ARFIMA-ARCH-GARCH의 두 가지 고속도로를 식별할 수 있습니다. 그리고 그런 필터는 어떻습니까?
필터를 사용하는 이유는 무엇입니까?
통계 무선 공학과 같은 영역이 있습니다. 간단히 말해서, 노이즈와 언더 노이즈로부터 신호를 감지하고 분리하는 과학입니다.
일반적으로 신호를 감지하거나 인식하기 전에 모든 종류의 변환을 사용하여 신호의 에너지 스펙트럼을 향상하고 노이즈 성분을 감쇠해야 합니다 . 직렬화 하고 신호의 추가 처리 및 인식을 단순화합니다.
우리의 경우 신호는 무엇이며 소음은 무엇입니까? 전략에 따라 모든 사람이 스스로 결정합니다.
필터를 사용하는 이유는 무엇입니까?
통계 무선 공학과 같은 영역이 있습니다. 간단히 말해서, 노이즈와 언더 노이즈로부터 신호를 감지하고 분리하는 과학입니다.
일반적으로 신호를 감지하거나 인식하기 전에 모든 종류의 변환을 사용하여 신호의 에너지 스펙트럼을 향상하고 노이즈 성분을 감쇠해야 합니다. 직렬화하고 신호의 추가 처리 및 인식을 단순화합니다.
우리의 경우 신호는 무엇이며 소음은 무엇입니까? 전략에 따라 모든 사람이 스스로 결정합니다.
모든 무선 엔지니어의 일반적인 실수는 금융 시장에 신호가 있다고 믿는 반면, 악몽 속에서도 금융 시장에 신호가 없고 앞으로도 없을 것이라는 상황을 상상할 수 없다는 것입니다. 이것이 필터가 금융 시장에서 실제로 사용되지 않는 이유입니다.
순전히 기술적인 상황이 한 가지 더 있습니다. 금융 시장은 고정적이지 않은 시계열 이며, 그 결과 통계의 가장 큰 부분이 지옥으로 날아가는데, 이는 라디오 엔지니어링에서 훌륭하게 작동합니다. 저는 이 포럼에서 많은 라디오 엔지니어를 경험했습니다. 나는 그들 모두에게 조언했습니다. 돈을 벌고 싶다면 무선 공학을 잊어 버리십시오. 평생 동안.
금융 시장에는 신호가 없으며 앞으로도 없을 것입니다.
나는 그것이 여전히 존재한다고 생각한다. H1의 시가를 거래하여 전략을 수립하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 스톱이나 테이크는 없고 mql의 CopyOpen() 함수 와 한 시간에 한 시간에 가격이 어디에 있는지 결정하고 그 방향으로 포지션을 여는 Expert Advisor만 있습니다. 샘플링 레이트가 1/3600Hz인 신호로 작업하고 있는 것으로 나타났습니다. 그렇죠?
* 나는 라디오 엔지니어가 아니라 그들의 조건을 모릅니다. 아마도 시작 가격은 신호가 아닌 다른 것으로 불러야 할 것입니다.
모든 무선 엔지니어의 일반적인 실수는 금융 시장에 신호가 있다고 믿는 반면, 악몽 속에서도 금융 시장에 신호가 없고 앞으로도 없을 것이라는 상황을 상상할 수 없다는 것입니다. 이것이 필터가 금융 시장에서 실제로 사용되지 않는 이유입니다.
순전히 기술적인 상황이 한 가지 더 있습니다. 금융 시장은 고정적이지 않은 시계열이기 때문에 라디오 엔지니어링 분야에서 가장 큰 역할을 하는 통계의 가장 큰 부분이 지옥에 떨어질 것입니다. 저는 이 포럼에서 많은 라디오 엔지니어를 경험했습니다. 나는 그들 모두에게 조언했습니다. 돈을 벌고 싶다면 무선 공학을 잊어버리십시오. 평생 동안.
신호가 없으면 무엇을 찾고 있습니까? 당신은 신호를 찾고 있으며 완고하게 자신에게 그것을 인정하지 않습니다.))
따라서 시장에서 신호가 의미하는 것 - 주어진 시간에 거래에 들어갈 가능성을 나타내는 특정 패턴 세트(특정 공간의 이미지 의미에서). 전형적인 분류 문제. 그런데 분류를 수행하기 전에 이 공간을 직교가 아니면 최소한 선형 독립으로 만드는 것이 바람직합니다. 이는 필터링을 사용하지 않고는 기본적으로 불가능합니다.
내 이해에 따르면 귀하의 예측 변수는 신호 대 잡음비를 높이려는 시도입니다.