Maxim Dmitrievsky : 예, 읽었습니다 .. 많은 철학이 있습니다. 하지만 구현 자체는 거의 없습니다. 즉, 사람들은 실제적인 것보다 철학하는 것을 더 좋아합니다. :) :) 물론 농담입니다. 하지만 신경망에서 +에서 안정적으로 거래되는 것을 보고 싶습니다. 코드 및 알고리즘 공개 없이 동기 부여 요소로:) .............. 그래서 그가 기쁨으로 보았더라면 ... 농담이 아닙니다. plz Mr. Reshetov Yu 만 여기에서 비틀 필요가 없습니다 ... :-) 이겼다. 전체 Mr. Better with 뉴런이 배수구와 관련된 캠페인을 시작했습니다 ...
거기에서 neuroproject.com과 같은 사이트를 볼 수 있습니다. 오랫동안 거기에 없었습니다. 예, 여기에 기사가 있습니다. Dial type of neural network FANN fann in English. 거기에서 신경이 지표에 연결된다는 것을 읽으십시오. 나는 몇 년 전에이 주제에 대해 알게되었습니다 ... 그런 다음 다른 사람들로 전환했습니다 ...
성공은 긍정적이지만 겸손합니다. 실제 테스트는 아직 끝나지 않았습니다. 나중에 꼭 포스팅하도록 하겠습니다.
병렬로 모델을 만들고 있습니다. 아이디어는 오래되고 단순하며 오랫동안 선택되었습니다. 나는 가격 차이를 고려한 시차 조합을 선택하여 성장 기호 예측의 결과 왜곡이 a) 통계적으로 유의하고 독립 표본에서 재현 가능하며 b) 이러한 시차 변수 사이에 중복이 최대한 없도록 합니다. . 이미 너무 많은 문제가 있습니다. 모두 inf의 이론입니다. 나는 관찰의 독립성에 대한 요구 사항을 준수합니다. 그럼 제가 좀 요약해 보겠습니다. 그러나 나는 솔직히 아직 어떤 기적도 발견하지 못했습니다. ) 나는 500만 분을 운전하고 규칙을 생성합니다. 약한 종속성은 매우 안정적이지만 지금까지는 MO가 작습니다.
하지만 신경망이 없는 모든 것이 있습니다. 마침내 읽기 쉬운 규칙을 얻고 이를 사용하여 어드바이저 코드를 작성할 수 있습니다. 모두 teor.inf의 가능성 덕분입니다.
Roman Shiredchenko : 1 동의합니다. 2 그리고 어떻게 훈련합니까? 특정 지역이 아니라면... 다른 비신경성 TS의 최적화 권장 사항에 따라 재훈련합니다.
그녀는 재교육 기간을 스스로 결정해야 하며 동시에 여러 훈련 기간과 여러 거래 전략을 가지고 있어야 합니다. 이렇게 하면 한 번에 여러 패턴을 잡을 수 있으며 일부 패턴이 누출되기 시작하면 다른 패턴은 수익을 올리기 시작합니다. 그리고 실시간으로 재교육을 받아야 합니다.
과거에 뭔가를 했습니다. 블로그의 예측 태그 아래에서 읽을 수 있습니다.
예, 읽었습니다 .. 많은 철학이 있습니다. 하지만 구현 자체는 거의 없습니다. 즉, 사람들은 실제적인 것보다 철학하는 것을 더 좋아합니다. :) :) 물론 농담입니다. 하지만 신경망에서 +에서 안정적으로 거래되는 것을 보고 싶습니다. 코드 및 알고리즘 공개 없이 동기 부여 요소로:)
..............
그래서 그가 기쁨으로 보았더라면 ... 농담이 아닙니다. plz Mr. Reshetov Yu 만 여기에서 비틀 필요가 없습니다 ... :-)
이겼다. 전체 Mr. Better with 뉴런이 배수구와 관련된 캠페인을 시작했습니다 ...
하나
이것은 시장에서 패턴을 식별하는 것과 동일하며, 이 경우 그리드는 확실히 필요하지 않습니다.
2그러나 특정 사이트에서 그리드를 훈련하는 것은 마이너스이며 모든 요리 기술에도 불구하고 주기적으로 재훈련해야합니다 ...
2 그리고 어떻게 훈련합니까?
특정 지역이 아니라면...
다른 비신경성 TS의 최적화를 위한 권장 사항에 따라 재훈련합니다.
표준 질문, 무엇을 가르치려고 했습니까? ))
이 문제에 대한 나의 접근 방식은 가격 자체(그 차이)와 변수, 가급적이면 최대값에 독립적입니다.
정규화(간격으로 축소)의 경우, 물론 각 변수는 최소값이 아니라 최소값입니다.
이 문제에 대한 나의 접근 방식은 가격 자체(그 차이)와 변수, 가급적이면 최대값에 독립적입니다.
정규화(간격으로 축소)의 경우, 물론 각 변수는 최소값이 아니라 최소값입니다.
이 문제에 대한 나의 접근 방식은 가격 자체(그 차이)와 변수, 가급적이면 최대값에 독립적입니다.
그리고 변수는 무엇입니까? 그런데 어떻게 지내세요? )
병렬로 모델을 만들고 있습니다. 아이디어는 오래되고 단순하며 오랫동안 선택되었습니다. 나는 가격 차이를 고려한 시차 조합을 선택하여 성장 기호 예측의 결과 왜곡이 a) 통계적으로 유의하고 독립 표본에서 재현 가능하며 b) 이러한 시차 변수 사이에 중복이 최대한 없도록 합니다. . 이미 너무 많은 문제가 있습니다. 모두 inf의 이론입니다. 나는 관찰의 독립성에 대한 요구 사항을 준수합니다. 그럼 제가 좀 요약해 보겠습니다. 그러나 나는 솔직히 아직 어떤 기적도 발견하지 못했습니다. ) 나는 500만 분을 운전하고 규칙을 생성합니다. 약한 종속성은 매우 안정적이지만 지금까지는 MO가 작습니다.
하지만 신경망이 없는 모든 것이 있습니다. 마침내 읽기 쉬운 규칙을 얻고 이를 사용하여 어드바이저 코드를 작성할 수 있습니다. 모두 teor.inf의 가능성 덕분입니다.
1 동의합니다.
2 그리고 어떻게 훈련합니까?
특정 지역이 아니라면...
다른 비신경성 TS의 최적화 권장 사항에 따라 재훈련합니다.
표준 질문, 무엇을 가르치려고 했습니까? ))
자가 학습 신경망.
칠면조, 차트를 넣고 레이블로 진입점과 퇴장점을 표시합니다.
그리드는 분명히 패턴을 찾고 있거나 칠면조와 카운터의 위치와 방향을 기억하고 있습니다. + -% 편차.
금에서 배운 빌어먹을 것이 아닙니다.
아마도 Eurobucks에서 그녀를 가르칠 필요가 있었을 것입니다 ...