열역학에는 거의 모든 복잡한 역학 시스템에 적용할 수 있는 특별한 개념이 있습니다. 때때로 국가, 경제 또는 인간의 정신과 같은 시스템은 불확실한 상태에 빠지게 됩니다.
이 순간, 체계의 질서가 위협받고 있으며, 그 추가 발전은 두 가지 가능한 시나리오를 따를 수 있습니다: 혼돈 상태로 붕괴하거나 질적으로 새로운 질서 수준으로의 탈출. 예를 들어, 정치적 불안정의 기간은 국가의 분기점, 경제의 경제 위기, 개인의 트라우마적 사건이라고 할 수 있습니다.
제어 이론에서는 세 가지 유형의 시스템이 고려됩니다.
결정론적
무작위의
불확실한
불확실 - 이것은 특정 시점에서 결정론적(사람들이 "슬라브에게 작별 인사" 행진에 대형으로 행진함)으로 행동하거나 무작위로, 예를 들어 지하철에 있는 사람들의 흐름으로 행동할 수 있는 시스템입니다. 모든 것이 무작위이지만 완벽합니다. 큐잉 이론에 의해 설명됩니다. 그러나 이 군중들에게 어떤 분노가 도입된다면(Bomb!), 이 모든 사람들의 추가 행동은 이전 행동과 아무 관련이 없습니다.
무기한 시스템의 징후 중 하나는 인간이 그 시스템에 관여한다는 것입니다.
소비에트 과학에서는 이것이 잘 알려져 있었고 60년대 후반 우리 대학의 "자동화 및 원격 역학" 학부에는 자동 시스템(8개 그룹)과 자동화 시스템(6개 그룹)이라는 두 가지 크게 다른 전문 분야가 있었습니다. 다른 조직에 졸업생을 할당했습니다.
RNN 또는 LSTM을 부분적으로 제외하고 어떤 근사법도 이러한 문제를 해결할 수 없습니다.
통계에 관한 모든 기사, 현재 형태로 시장에 적용하려는 시도 - 무시하고 관심을 기울이지 않을 수 있습니다.
주요 노력은 고정되지 않은 환경에서 작업하는 방법에 초점을 맞춰야 합니다. 그 중 하나는 Alexander가 제안한 것입니다(선험적으로 kotir 자체에서 추출할 수 없는 kotir에 영구적으로 영향을 미치는 징후가 없는 경우).
브라보. 문제의 본질을 이해하면 새로운 차원으로 나아갈 수 있습니다.
나는 아이디어를 던질 것입니다. 아마도 근본적인 분석과 역사적 최소 및 최대와 관련된 현재 가격 위치와 같은 상당히 단순한 것들에 해결책이 있을 것입니다. 우선 뉴스의 요소가 기준통화의 환율에 영향을 미치고, 이를 코드화하기 어려운데, 뉴스에 그런 조언자가 있는지는 모르겠다. 있다면, 그들은 기금을 지출할 가능성이 큽니다. 통화가 BASE 쌍에 있는 국가의 중앙 은행의 정기 보고서에 따른 분석 - 원칙적으로 기본 통화의 BASE를 평가하는 데 필요한 지표의 작은 목록이 있습니다. 펀드에 따른 기본 통화 강화. 분석. 마찬가지로 우리는 펀드를 연구합니다. 인용 통화 분석. 예를 들어, 자금 측면에서 쌍으로 각 통화의 BAZ 변동 비율을 통한 최종 변경. 분석은 통화 쌍의 하나 또는 다른 BASE에 찬성하여 표시되어야 하며 따라서 신호가 형성됩니다. 이러한 분석에 따라 대형 금융 기관은 통화 위험을 재분배하고 펀드에 따라 경제가 속한 국가의 통화를 사거나 팔 수 있습니다. 분석이 약해진다. 이것은 논리적입니다. 이 모든 것이 장기 전략에 적용됩니다.
두 번째 지표는 현재 통화 쌍의 가격 위치입니다. 수평선으로 그라데이션하면 구매 및 판매를 위해 각 선에 대해 특정 가중치를 설정할 수 있으며 여기에서 조건부 중기 거래에 더 적합한 도구를 봅니다.
세 번째 매개변수는 물론 지표입니다. 이것은 빠른 작동 신호입니다. 그러나 이것은 확실히 흥미로운 주제의 이전 854페이지를 어떻게 올바르게 요약했는지 예측하지 않습니다.
작업은 장기 신호를 연결하는 방법입니다 - BASE, 중기 - 가격이 현재 여기에서 가까운 수평선의 가중치(예를 들어 피보나치 선으로 가정) 및 세 번째 매개변수는 신호입니다 지표 자체에서.
이것이 제 생각에 NN 거래 시스템에 진정으로 무언가를 가르칠 수 있는 가장 중요하고 능력 있는 기준입니다. 유일한 어려움은 이를 위한 팀이 필요하다는 것입니다. 따라서 보고서의 데이터 흐름을 처리하기 위한 올바른 알고리즘을 선택하고 NN과 관련하여 적절하게 해석하는 데 도움을 줄 기본 재정가나 거시 경제학자 사이에 친구를 사귀십시오. 그런데 거래 시스템에서 주가의 움직임을 분석하려면 경제학자나 금융가만 있으면 됩니다. 이들은 이미 경제 분야의 전문가입니다. 경제 주제: 국가, 법인 및 개인.
인용문의 역사에 대해 가르치기 위해 - 글쎄요, 당신은 이 길을 성공적으로 통과했고 경험을 얻었습니다. 이제 우리는 적어도 조건부로 내일을 조사할 수 있는 분석을 통해 이 세 가지 기준 매개변수 이상을 얻기 위한 데이터 수집 알고리즘을 시스템에 제안해야 한다는 것을 이해하게 되었습니다. 다양한 만기의 거래에 대한 이벤트(예측) 개발) 및 이미 이러한 매개변수에 의해 NN 시스템은 거래의 특성(빠름, 중기, 장기)을 포함하여 매수 또는 매도를 입력하기 위한 동기 부여된 결정을 내릴 수 있습니다. 그리고 성격은 단순한 이익 수준, 볼륨 또는 승수(승수)에 의해 설정됩니다.
그래서 뉴스 배경을 밀면 재미있을 것입니다.. 결과가 만족스러울지는 모르겠지만 호기심을 위해
+ 비정상성 작업에 대한 새로운 연구를 위해 집중적으로 구글링해야 합니다. RL에서는 이러한 연구가 현재 집중적으로 수행되고 있습니다. 주제는 아직 개발 중이므로 지금은 그것에 앉아 있습니다. 가장 간단한 예는 다양한 피드백이 효과적이며, 분석적으로나 추측적으로 계산하는 것은 불가능하므로 여러 실험을 통해서만 가능합니다. :)
나를 위한? 나는 이미 문제를 해결했습니다. 이제 또 무엇을 할까 고민 중입니다. Python 또는 R. 아직 새로운 아이디어가 없습니다.
둘 다 배워야 하지만 MQL에 대한 안정적이고 입증된 게이트웨이는 R에만 있다는 점을 기억하십시오.
다음 레벨인 keras/tensorflow/로 이동합니다. 아이디어가 너무 많아서 마스터하기에 충분한 지식과 시간이 있을 것입니다.
행운을 빕니다
접촉의 범위에서 낚시를 확인하십시오. 시장 이해에 아주 유용한 정보!!!
분기점
열역학에는 거의 모든 복잡한 역학 시스템에 적용할 수 있는 특별한 개념이 있습니다. 때때로 국가, 경제 또는 인간의 정신과 같은 시스템은 불확실한 상태에 빠지게 됩니다.
이 순간, 체계의 질서가 위협받고 있으며, 그 추가 발전은 두 가지 가능한 시나리오를 따를 수 있습니다: 혼돈 상태로 붕괴하거나 질적으로 새로운 질서 수준으로의 탈출. 예를 들어, 정치적 불안정의 기간은 국가의 분기점, 경제의 경제 위기, 개인의 트라우마적 사건이라고 할 수 있습니다.
제어 이론에서는 세 가지 유형의 시스템이 고려됩니다.
불확실 - 이것은 특정 시점에서 결정론적(사람들이 "슬라브에게 작별 인사" 행진에 대형으로 행진함)으로 행동하거나 무작위로, 예를 들어 지하철에 있는 사람들의 흐름으로 행동할 수 있는 시스템입니다. 모든 것이 무작위이지만 완벽합니다. 큐잉 이론에 의해 설명됩니다. 그러나 이 군중들에게 어떤 분노가 도입된다면(Bomb!), 이 모든 사람들의 추가 행동은 이전 행동과 아무 관련이 없습니다.
무기한 시스템의 징후 중 하나는 인간이 그 시스템에 관여한다는 것입니다.
소비에트 과학에서는 이것이 잘 알려져 있었고 60년대 후반 우리 대학의 "자동화 및 원격 역학" 학부에는 자동 시스템(8개 그룹)과 자동화 시스템(6개 그룹)이라는 두 가지 크게 다른 전문 분야가 있었습니다. 다른 조직에 졸업생을 할당했습니다.
둘 다 배워야 하지만 MQL에 대한 안정적이고 입증된 게이트웨이는 R에만 있다는 점을 기억하십시오.
다음 레벨인 keras/tensorflow/로 이동합니다. 아이디어가 너무 많아서 마스터하기에 충분한 지식과 시간이 있을 것입니다.
행운을 빕니다
신뢰할 수 있는 MQL 게이트웨이는 전혀 문제를 나타내지 않습니다. 여기에 문제가 있지만 모든 MQL 게이트웨이에 공통적입니다.
원칙적으로 나는 이미 R과 Python을 모두 능숙하게 구사할 수 있습니다. 모듈 패키지에 대한 지식 - 여기에서 더 나빠질 것입니다.
모듈 패키지 자체는 아이디어가 아니라 아이디어를 구현하는 장치일 뿐입니다. 그리고 아이디어의 경우 원칙에 대한 지식이면 충분합니다.
아이디어가 전혀 없으면 좋지 않습니다. 그러나 일부 작업을 완료했지만 아직 새 작업을 시작하지 않았을 때 종종 발생합니다.
varbvs 패키지를 살펴보십시오. 패키지는 베이지안 변수 선택 모델을 피팅하고 결과(또는 응답 변수)가 선형 또는 로지스틱 회귀를 사용하여 모델링되는 베이즈 계수를 계산하기 위한 빠른 알고리즘을 구현합니다. 알고리즘은 P. Carbonetto 및 M. Stephens, Bayesian Analysis 7, 2012, 페이지 73-108의 " 회귀에서 베이지안 변수 선택을 위한 확장 가능한 변이 추론 및 유전적 연관 연구에서의 정확성 " 기사에 설명된 변이 근사치를 기반으로 합니다. ). 이 소프트웨어는 백만 개 이상의 변수와 수천 개의 샘플이 있는 대규모 데이터 세트에 적용되었습니다.
예측 변수를 잘 선택하고 좋은 모델을 만듭니다.
행운을 빕니다
고맙습니다! 내 상자에 이미 있습니다. 나는 속도를 좋아합니다. 단 2초입니다(비교를 위해 сaret-rfe는 16분을 소비합니다).
토끼 구매!!!! 행동할 시간이야.....
또한 회귀 문제에 대한 손실 함수에 주의 하는 것이 좋습니다.
러시아어로 된 딥 러닝에 대한 새로운 책이 출간되었습니다.
Goodfellow J., Bengio I., Courville A.오존에 같은 이름을 가진 러시아어로 된 또 다른 책이 있습니다 - https://www.ozon.ru/context/detail/id/142987816/
오존에 같은 이름을 가진 러시아어로 된 또 다른 책이 있습니다 - https://www.ozon.ru/context/detail/id/142987816/
고맙습니다. 전에 구입했습니다. 책상 책.
나는 모두에게 일하라고 조언한다.
행운을 빕니다
패턴은 혼란스럽게 변하고 패턴의 편차는 시간이 지남에 따라 기하급수적으로 증가합니다.
RNN 또는 LSTM을 부분적으로 제외하고 어떤 근사법도 이러한 문제를 해결할 수 없습니다.
통계에 관한 모든 기사, 현재 형태로 시장에 적용하려는 시도 - 무시하고 관심을 기울이지 않을 수 있습니다.
주요 노력은 고정되지 않은 환경에서 작업하는 방법에 초점을 맞춰야 합니다. 그 중 하나는 Alexander가 제안한 것입니다(선험적으로 kotir 자체에서 추출할 수 없는 kotir에 영구적으로 영향을 미치는 징후가 없는 경우).브라보. 문제의 본질을 이해하면 새로운 차원으로 나아갈 수 있습니다.
나는 아이디어를 던질 것입니다. 아마도 근본적인 분석과 역사적 최소 및 최대와 관련된 현재 가격 위치와 같은 상당히 단순한 것들에 해결책이 있을 것입니다. 우선 뉴스의 요소가 기준통화의 환율에 영향을 미치고, 이를 코드화하기 어려운데, 뉴스에 그런 조언자가 있는지는 모르겠다. 있다면, 그들은 기금을 지출할 가능성이 큽니다. 통화가 BASE 쌍에 있는 국가의 중앙 은행의 정기 보고서에 따른 분석 - 원칙적으로 기본 통화의 BASE를 평가하는 데 필요한 지표의 작은 목록이 있습니다. 펀드에 따른 기본 통화 강화. 분석. 마찬가지로 우리는 펀드를 연구합니다. 인용 통화 분석. 예를 들어, 자금 측면에서 쌍으로 각 통화의 BAZ 변동 비율을 통한 최종 변경. 분석은 통화 쌍의 하나 또는 다른 BASE에 찬성하여 표시되어야 하며 따라서 신호가 형성됩니다. 이러한 분석에 따라 대형 금융 기관은 통화 위험을 재분배하고 펀드에 따라 경제가 속한 국가의 통화를 사거나 팔 수 있습니다. 분석이 약해진다. 이것은 논리적입니다. 이 모든 것이 장기 전략에 적용됩니다.
두 번째 지표는 현재 통화 쌍의 가격 위치입니다. 수평선으로 그라데이션하면 구매 및 판매를 위해 각 선에 대해 특정 가중치를 설정할 수 있으며 여기에서 조건부 중기 거래에 더 적합한 도구를 봅니다.
세 번째 매개변수는 물론 지표입니다. 이것은 빠른 작동 신호입니다. 그러나 이것은 확실히 흥미로운 주제의 이전 854페이지를 어떻게 올바르게 요약했는지 예측하지 않습니다.
작업은 장기 신호를 연결하는 방법입니다 - BASE, 중기 - 가격이 현재 여기에서 가까운 수평선의 가중치(예를 들어 피보나치 선으로 가정) 및 세 번째 매개변수는 신호입니다 지표 자체에서.
이것이 제 생각에 NN 거래 시스템에 진정으로 무언가를 가르칠 수 있는 가장 중요하고 능력 있는 기준입니다. 유일한 어려움은 이를 위한 팀이 필요하다는 것입니다. 따라서 보고서의 데이터 흐름을 처리하기 위한 올바른 알고리즘을 선택하고 NN과 관련하여 적절하게 해석하는 데 도움을 줄 기본 재정가나 거시 경제학자 사이에 친구를 사귀십시오. 그런데 거래 시스템에서 주가의 움직임을 분석하려면 경제학자나 금융가만 있으면 됩니다. 이들은 이미 경제 분야의 전문가입니다. 경제 주제: 국가, 법인 및 개인.
인용문의 역사에 대해 가르치기 위해 - 글쎄요, 당신은 이 길을 성공적으로 통과했고 경험을 얻었습니다. 이제 우리는 적어도 조건부로 내일을 조사할 수 있는 분석을 통해 이 세 가지 기준 매개변수 이상을 얻기 위한 데이터 수집 알고리즘을 시스템에 제안해야 한다는 것을 이해하게 되었습니다. 다양한 만기의 거래에 대한 이벤트(예측) 개발) 및 이미 이러한 매개변수에 의해 NN 시스템은 거래의 특성(빠름, 중기, 장기)을 포함하여 매수 또는 매도를 입력하기 위한 동기 부여된 결정을 내릴 수 있습니다. 그리고 성격은 단순한 이익 수준, 볼륨 또는 승수(승수)에 의해 설정됩니다.
이런거... 다 어려운데 제가 알기로는 쉬운길을 안찾으시네요)))
캘린더 API가 발표된 것 같은데 아직까지는 MT5에는 없습니다.
그래서 뉴스 배경을 밀면 재미있을 것입니다.. 결과가 만족스러울지는 모르겠지만 호기심을 위해
+ 비정상성 작업에 대한 새로운 연구를 위해 집중적으로 구글링해야 합니다. RL에서는 이러한 연구가 현재 집중적으로 수행되고 있습니다. 주제는 아직 개발 중이므로 지금은 그것에 앉아 있습니다. 가장 간단한 예는 다양한 피드백이 효과적이며, 분석적으로나 추측적으로 계산하는 것은 불가능하므로 여러 실험을 통해서만 가능합니다. :)