베이지안 회귀 - 이 알고리즘을 사용하여 Expert Advisor를 만든 사람이 있습니까? - 페이지 22

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MikeZv :
질문에 답을 하지 않으셨습니다...
이 방향으로 달성한 것이 있습니까?

물론 "수년을 보냈다"는 효과가 남아 있지 않았습니다.

[Mikhail Tkachev]

Олег avtomat :
물론 "수년을 보냈다"는 효과가 남아 있지 않았습니다.

5년 동안 연간 100% 이상을 가져오고 20% 이하의 손실을 내는 실제로 작동하는 차량이 있습니까?
주간 최적화 없이만... :)

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MikeZv :
5년 동안 연간 100% 이상을 가져오고 20% 이하의 손실을 내는 실제로 작동하는 차량이 있습니까?
주간 최적화 없이만... :)

CU가 이러한 요구 사항을 충족하려면 최소 5년 전에 생성되어야 합니다. 그러나 이것이 당신의 기준입니다. 다른 기준이 있습니다.

그리고 " 주간 최적화 "에 대해 - 여기에서도 문제의 본질을 이해하지 못합니다.

[Mikhail Tkachev]

Олег avtomat :

그리고 " 주간 최적화 "에 대해 - 여기에서도 문제의 본질을 이해하지 못합니다.

공유하다...

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MikeZv :
공유하다...

어떻게? 이해? ;))

[Mikhail Tkachev]

Олег avtomat :
어떻게? 이해? ;))

네.

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MikeZv :
네.

조각을 잘라? ;))

[Mikhail Tkachev]

Олег avtomat :
조각을 잘라? ;))

" 그러면 당신의 아이러니가 어느 방향으로 향해야 하는지 이해가 올 것입니다. "

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MikeZv :
" 그러면 당신의 아이러니가 어느 방향으로 향해야 하는지 이해가 올 것입니다. "

표시된 방향으로 책을 펼치십시오. 식별의 본질에 대한 이해와 함께 최적화의 본질에 대한 이해가 올 수 있습니다.

[СанСаныч Фоменко]

MikeZv :
이 초기 샘플은 매우 커야 합니다...
하위 집합에는 최소 100개의 거래가 있어야 하고 최소 100개의 하위 집합이 있어야 합니다.

반대의 경우도 마찬가지입니다. 이 방법은 짧은 샘플을 위해 개발되었습니다. 500번의 관찰은 많은 것입니다. 보통 50~100개.

예를 들어. 30개의 예측 변수(입력 데이터)가 있습니다. 이 중에서 목표 변수에 가장 강력한 영향을 미치는 예측 변수의 일부 하위 집합을 선택해야 합니다. 내 예에서 대상과 관련된 10-15개의 예측 변수를 선택합니다. 신뢰 구간 이 있는 통계를 제공합니다.