다시 한 번, 무작위 소스, 산술 또는 기하학적 무작위 워크에서 결과를 다시 확인하십시오 . ZZ 및 기타 가짜 표적을 사용하면 50%를 훨씬 넘는 예측을 얻을 수 있으며 쉽게 90%를 얻을 수 있습니다. 무작위로 예측하는 것이 가능하다는 것을 증명해야 하는데 이는 합리적이지 않습니다.
아마, 당신은 당신이 말하는 것을 이해하지만 아아, 당신은 모호하게 자신을 표현합니다. 특정 데이터 세트, 특정 알고리즘에 대해 귀하가 의미하는 바, 무엇이 잘못되었으며 귀하에게 따라야 하는 방식을 보여 달라는 요청에 참여합니다.
입력과 출력을 혼합하는 것은 자신을 속이는 것입니다. 학습 결과는 하늘 높이 솟을 것이며, 실생활에서의 일은 하늘 높이 실패할 것입니다. 나는 이미 지그재그를 사용하여 시장 추세를 결정하는 것이 가능하지만 마지막 값이 없기 때문에 실시간으로 작업할 때 모든 문제가 있다고 두 번 이상 말했습니다. 고전적인 출력 기능이 있으며, 이 기능을 사용하여 결과가 50% 미만이면 입력은 기본적으로 잘못된 것이며 이 경우 정렬해야 하는 것은 입력이지만 출력은 아닙니다.
첫 번째 클래식 목표는 한 바 앞서 Close 변경을 예측하는 것입니다(저를 믿으십시오. 이 정도면 충분합니다). 이것은 간단하게 수행됩니다. Lead((Close[0]-Close[1]),1)는 근사화 또는 예측 네트워크에 사용되며, 여기서 네트워크 응답은 예측된 값의 값입니다. 이러한 네트워크에서 대상은 학습 프로세스에서만 사용됩니다. 네트워크 자체에서 값을 발행하기 때문에 네트워크 운영에 참여하지 않습니다.
두 번째 고전적인 목표는 인식 또는 분류 네트워크에 대한 다음 촛불의 색상 분류입니다. 그러나 그는 미래를 내다보아야 합니다. 그렇지 않으면 그에게서 아무런 의미가 없습니다. 이렇게 하기 위해 우리는 위쪽 촛불을 1로 표시하고 아래쪽 촛불을 -1로 표시한 다음 훈련 샘플을 준비할 때 한 막대 뒤로 이동합니다. 따라서 제로 바가 닫힐 때까지 마지막 값을 알 수 없습니다. 우리는 네트워크를 훈련하고 미래의 촛불에 대한 응답을 기다립니다.
그리고 이제 본질. 위의 목표 중 하나를 훈련할 때 입력이 50% 이상으로 증가할 수 없다면 출력이 너무 어려운 것이 아니라 입력이 쓰레기라는 뜻입니다. 즉, 이를 수행할 수 있는 입력 데이터 집합을 찾아야 합니다. 50% 이상 올리십시오. 답은 가격과 관련하여 원인과 결과를 간단히 이해하는 데 있습니다. 가격의 원인은 무엇이며 가격의 영향은 무엇입니까? 그리고 제가 한 번 이상 이야기한 간단한 공식이 하나 있습니다. 다음과 같습니다.
시장 기대치(옵션 거래는 거래량의 원인) - 거래량(예상대로 거래되지만 가격이 변동됨) - 가격(거래량에 따라 변동) -지표(가격 변동에 따라 변동)
잘??? 아직도 인디케이터 쓰세요???? 지표는 가격 변화의 결과이지만 확실히 원인은 아니기 때문에 기차의 끝에 있습니다. 가격이 그렇게 되었기 때문에 지표의 가치가 그렇게 된 것입니다. 이제 다음 문장을 보시죠....
이렇게 거래량이 많아 가격이 이렇게 되었습니다. 차이가 느껴지시나요???? 그래서 생각...........
인과 모델의 올바른 접근 방식, 즉 입력 데이터가 가격의 원인일 때 모든 전략을 구축할 수 있습니다. 아무리 복잡하고 단순해도 그것이 Close의 이유이기 때문에 작동합니다. 예를 들어 드리겠습니다.
나는 다음과 같은 질문에 대해 생각했습니다. "신호가 나타나면 롤백이 있습니까?" 직접적인 가격예측과는 무관한 작업인 것 같지만!!!!!!
참 신호 또는 거짓 신호에 대한 기본 전략의 일반적인 분류를 위한 데이터 세트가 있습니다. 그리고 내가 한 것은 동일한 입력 데이터에 대한 롤백 대상을 변경하고 50% 이상의 완전히 허용 가능한 모델을 얻었습니다. 여기서 가장 중요한 것은 대상이 오류 없이 깨끗하다는 것입니다. 결과적으로 동일한 입력 데이터 세트에 의미 값이 있는 대상을 적용하고 완전히 적절한 모델을 얻을 수 있습니다. 입력 데이터가 가격의 이유이고 이것이 참 또는 거짓과 같은 질문에 답하기에 충분하기 때문입니다. 신호, 철수 여부, 신호 후 다음 캔들은 무엇인지, 가격이 이익 실현에 도달하는지 등
그리고 믹싱에 관해서는 이런 질문이 아예 여기까지 올라왔다는 사실에 놀랐습니다.... 마치 앉아 있는 나뭇가지를 톱질하는 것과 같습니다. 자신을 속이세요....
이렇게 거래량이 많아 가격이 이렇게 되었습니다. 차이가 느껴지시나요???? 그래서 생각...........
이것은 닭과 계란에 관한 분쟁 카테고리에서입니다) IMHO, 인과 관계를 이해하는 데 실수가 있습니다. 우리는 하루가 끝날 때 종가 를 알고 있습니다. 그렇죠? 거래량도. 그렇다면 어떻게 하나가 다른 하나를 결정할 수 있습니까? 사실 이후에 우리는 이 두 매개변수를 동시에 얻습니다.
알렉세이 나보이코프 : 이것은 닭과 계란에 관한 분쟁 카테고리에서입니다) IMHO, 인과 관계를 이해하는 데 실수가 있습니다. 우리는 하루가 끝날 때 종가 를 알고 있습니다. 그렇죠? 거래량도. 그렇다면 어떻게 하나가 다른 하나를 결정할 수 있습니까? 사실 이후에 우리는 이 두 매개변수를 동시에 얻습니다.
알겠습니다. 교육 프로그램을 할게요. 또는 그런 경우에 말하는 것처럼 매트 부분을 배우십시오. 볼륨은 실시간으로 수신됩니다. 각 막대에 대해 거래량, 델타, 특정 가격에서 막대의 최대 거래량 등이 알려져 있습니다. 시장 상황을 결정하는 데 사용되는 하루가 끝날 때의 거래량과 혼동합니다.
친애하는 프로그래밍 교수 및 조교수 여러분, 코드를 완성하셨습니까?
시도해봐도 될까요? 적어도 재판.
알료샤 :
다시 한 번, 무작위 소스, 산술 또는 기하학적 무작위 워크에서 결과를 다시 확인하십시오 . ZZ 및 기타 가짜 표적을 사용하면 50%를 훨씬 넘는 예측을 얻을 수 있으며 쉽게 90%를 얻을 수 있습니다. 무작위로 예측하는 것이 가능하다는 것을 증명해야 하는데 이는 합리적이지 않습니다.
아마, 당신은 당신이 말하는 것을 이해하지만 아아, 당신은 모호하게 자신을 표현합니다. 특정 데이터 세트, 특정 알고리즘에 대해 귀하가 의미하는 바, 무엇이 잘못되었으며 귀하에게 따라야 하는 방식을 보여 달라는 요청에 참여합니다.
아마, 당신은 당신이 말하는 것을 이해하지만 아아, 당신은 모호하게 자신을 표현합니다. 특정 데이터 세트, 특정 알고리즘에 대해 귀하가 의미하는 바, 무엇이 잘못되었으며 귀하에게 따라야 하는 방식을 보여 달라는 요청에 참여합니다.
Alyosha는 모든 것을 명확하게 설명했습니다. 그의 의견에 동의하든 동의하지 않든 그것은 당신에게 달려 있습니다.
아, 글쎄요, 관점을 받아들이거나 받아들이지 않는 것에 관한 것이라면 우리는 통과했습니다. 빗변의 제곱이 제곱의 합과 같다는 사실과 같은 객관적인 문제라고 생각했습니다. 다리, 다음 "증명", 그리고 당신은 "설득"이 있습니다.
입력과 출력을 혼합하는 것은 자신을 속이는 것입니다. 학습 결과는 하늘 높이 솟을 것이며, 실생활에서의 일은 하늘 높이 실패할 것입니다. 나는 이미 지그재그를 사용하여 시장 추세를 결정하는 것이 가능하지만 마지막 값이 없기 때문에 실시간으로 작업할 때 모든 문제가 있다고 두 번 이상 말했습니다. 고전적인 출력 기능이 있으며, 이 기능을 사용하여 결과가 50% 미만이면 입력은 기본적으로 잘못된 것이며 이 경우 정렬해야 하는 것은 입력이지만 출력은 아닙니다.
첫 번째 클래식 목표는 한 바 앞서 Close 변경을 예측하는 것입니다(저를 믿으십시오. 이 정도면 충분합니다). 이것은 간단하게 수행됩니다. Lead((Close[0]-Close[1]),1)는 근사화 또는 예측 네트워크에 사용되며, 여기서 네트워크 응답은 예측된 값의 값입니다. 이러한 네트워크에서 대상은 학습 프로세스에서만 사용됩니다. 네트워크 자체에서 값을 발행하기 때문에 네트워크 운영에 참여하지 않습니다.
두 번째 고전적인 목표는 인식 또는 분류 네트워크에 대한 다음 촛불의 색상 분류입니다. 그러나 그는 미래를 내다보아야 합니다. 그렇지 않으면 그에게서 아무런 의미가 없습니다. 이렇게 하기 위해 우리는 위쪽 촛불을 1로 표시하고 아래쪽 촛불을 -1로 표시한 다음 훈련 샘플을 준비할 때 한 막대 뒤로 이동합니다. 따라서 제로 바가 닫힐 때까지 마지막 값을 알 수 없습니다. 우리는 네트워크를 훈련하고 미래의 촛불에 대한 응답을 기다립니다.
그리고 이제 본질. 위의 목표 중 하나를 훈련할 때 입력이 50% 이상으로 증가할 수 없다면 출력이 너무 어려운 것이 아니라 입력이 쓰레기라는 뜻입니다. 즉, 이를 수행할 수 있는 입력 데이터 집합을 찾아야 합니다. 50% 이상 올리십시오. 답은 가격과 관련하여 원인과 결과를 간단히 이해하는 데 있습니다. 가격의 원인은 무엇이며 가격의 영향은 무엇입니까? 그리고 제가 한 번 이상 이야기한 간단한 공식이 하나 있습니다. 다음과 같습니다.
시장 기대치(옵션 거래는 거래량의 원인) - 거래량(예상대로 거래되지만 가격이 변동됨) - 가격(거래량에 따라 변동) -지표(가격 변동에 따라 변동)
잘??? 아직도 인디케이터 쓰세요???? 지표는 가격 변화의 결과이지만 확실히 원인은 아니기 때문에 기차의 끝에 있습니다. 가격이 그렇게 되었기 때문에 지표의 가치가 그렇게 된 것입니다. 이제 다음 문장을 보시죠....
이렇게 거래량이 많아 가격이 이렇게 되었습니다. 차이가 느껴지시나요???? 그래서 생각...........
그리고 당신은 할머니를 수다 떨 필요가 없습니다 :-)
인과 모델의 올바른 접근 방식, 즉 입력 데이터가 가격의 원인일 때 모든 전략을 구축할 수 있습니다. 아무리 복잡하고 단순해도 그것이 Close의 이유이기 때문에 작동합니다. 예를 들어 드리겠습니다.
나는 다음과 같은 질문에 대해 생각했습니다. "신호가 나타나면 롤백이 있습니까?" 직접적인 가격예측과는 무관한 작업인 것 같지만!!!!!!
참 신호 또는 거짓 신호에 대한 기본 전략의 일반적인 분류를 위한 데이터 세트가 있습니다. 그리고 내가 한 것은 동일한 입력 데이터에 대한 롤백 대상을 변경하고 50% 이상의 완전히 허용 가능한 모델을 얻었습니다. 여기서 가장 중요한 것은 대상이 오류 없이 깨끗하다는 것입니다. 결과적으로 동일한 입력 데이터 세트에 의미 값이 있는 대상을 적용하고 완전히 적절한 모델을 얻을 수 있습니다. 입력 데이터가 가격의 이유이고 이것이 참 또는 거짓과 같은 질문에 답하기에 충분하기 때문입니다. 신호, 철수 여부, 신호 후 다음 캔들은 무엇인지, 가격이 이익 실현에 도달하는지 등
그리고 믹싱에 관해서는 이런 질문이 아예 여기까지 올라왔다는 사실에 놀랐습니다.... 마치 앉아 있는 나뭇가지를 톱질하는 것과 같습니다. 자신을 속이세요....
입력과 출력을 혼합하는 것은 자신을 속이는 것입니다.
입력에서 출력을 의미합니까?
이렇게 거래량이 많아 가격이 이렇게 되었습니다. 차이가 느껴지시나요???? 그래서 생각...........
이것은 닭과 계란에 관한 분쟁 카테고리에서입니다) IMHO, 인과 관계를 이해하는 데 실수가 있습니다. 우리는 하루가 끝날 때 종가 를 알고 있습니다. 그렇죠? 거래량도. 그렇다면 어떻게 하나가 다른 하나를 결정할 수 있습니까? 사실 이후에 우리는 이 두 매개변수를 동시에 얻습니다.
알겠습니다. 교육 프로그램을 할게요. 또는 그런 경우에 말하는 것처럼 매트 부분을 배우십시오. 볼륨은 실시간으로 수신됩니다. 각 막대에 대해 거래량, 델타, 특정 가격에서 막대의 최대 거래량 등이 알려져 있습니다. 시장 상황을 결정하는 데 사용되는 하루가 끝날 때의 거래량과 혼동합니다.
입력에서 출력을 의미합니까?
네. 여기에서 출구가 입구를 들여다보면 훈련에서는 비현실적으로 아름다운 숫자를 얻을 수 있지만 실제 거래에서는 그렇지 않다는 화제를 모았다.