트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 802

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울라지미르 이제르스키 :

포인트 1에 따르면 다양한 도구에 허용되는 공통 요소가 예측 변수로 잘못 선택되었다고 가정할 수 있습니다.

포인트 2는 포인트 1의 실수에서 이어집니다.

단락 3에 따르면 파동 구조는 고려되지 않을 가능성이 큽니다.

포인트 1에 따르면 다양한 도구에 허용되는 공통 요소가 예측 변수로 잘못 선택되었다고 가정할 수 있습니다.

단락 2에 따르면 단락 1의 오류에서 따릅니다 .

예측 변수의 선택은 대부분 운이기 때문에 그렇게 생각하지 않습니다. 제가 오랫동안 사용하고 있는 것들, 200개 중에서 골라서 받아본 결과.

단락 3에 따르면 파동 구조는 고려되지 않을 가능성이 큽니다.

다음은 sd = 1%인 예측 변수 플롯입니다.


다음은 sd= 10%인 차트입니다.


 
알렉산더 이바노프 :

추신 집 주소를 입력하고...

Kolyma yurt에서 얻는 것에 지쳤습니다.

 
산산이치 포멘코 :

포인트 1에 따르면 다양한 도구에 허용되는 공통 요소가 예측 변수로 잘못 선택되었다고 가정할 수 있습니다.

단락 2에 따르면 단락 1의 오류에서 따릅니다 .

예측 변수의 선택은 대부분 운이기 때문에 그렇게 생각하지 않습니다. 제가 오랫동안 사용하고 있는 것들, 200개 중에서 골라서 받아본 결과.

단락 3에 따르면 파동 구조는 고려되지 않을 가능성이 큽니다.

다음은 sd = 1%인 예측 변수 플롯입니다.


다음은 sd= 10%인 차트입니다.


시간을 도구에 연결하지 않고는 어떤 결론도 내리기가 어렵습니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

Kolyma yurt에서 얻는 것에 지쳤습니다.

ㅋㅋㅋ

 
알렉산더 이바노프 :

ㅋㅋㅋ

먹이를 주지 않은 사슴에

 

젊은 뉴런이지만 Sberbank가 당신을 초대하지 않습니까?

독일 그레프는 AI 개발을 꿈꾼다....

 
알렉산더 이바노프 :

젊은 뉴런이지만 Sberbank가 당신을 초대하지 않습니까?

독일 그레프는 AI 개발을 꿈꾼다....

그게 그가 쓰고 앉아있는 전부야, 다른 별명으로

 
막심 드미트리예프스키 :

그게 그가 쓰고 앉는 전부야, 다른 별명으로

하하하하하)))))

다운시프터 S)))
 
막심 드미트리예프스키 :

먹이를 주지 않은 사슴에

사슴과 무스의 차이점은 무엇입니까? 협약. 반응해야 하는 이유

TS의 수익성은 항상 예측에 달려 있습니다.

NS는 현재 상황에 신속하게 대응하고 미래에 가능한 시나리오를 예측할 수 있도록 설계되었습니다.

나는 POSIBLE을 강조한다.

신경망은 절대 보장할 수 없지만 가정할 뿐입니다.

이에 동의해야 합니까?

 
울라지미르 이제르스키 :

나는 당신의 말, 당신의 사진, 당신의 철학을 결코 이해하지 못했습니다.

그래, 동의해, 나와 무슨 차이가 있어

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