아아, 그렇게 간단하지 않습니다. 분포의 너비에 관한 것도 아닙니다. 반전의 90%가 발생하는 신뢰 구간을 구축할 수 있습니다. 그리고 나는 그런 구조를 했다 :). 가격이 꽤 오랫동안 이 구간에 머무를 수 있다는 것이 밝혀졌습니다. 즉, 문제는 가격이 이 신뢰 구간을 벗어나는 순간에 대한 예측이 되는 것입니다.
나는 당신의 말에 동의하며 문제는 당신이 지적한 것보다 훨씬 더 많이 분포의 폭에 있다고 생각합니다. 넓은 분포로 인해 발생하는 불확실성은 적에 대한 조준 사격을 허용하지 않으며(중단 측면에서), 실수는 비용이 많이 듭니다.
추신
동료 여러분, 모든 사람들이 이미 기사를 읽었으며 그 일부가 아래에 게시되어 있다고 생각합니다(전체 아카이브가 적합하지 않음). Box-counting 방법을 기반으로 NN에 대한 최적의 입력 수를 계산하는 알고리즘에 대해 질문이 있습니다. 방법에 대한 설명은 기사 말미에 참고 문헌 목록 뒤에 첨부했습니다.
다음은 차트를 거의 동일한 볼륨의 막대로 변환한 예비 결과입니다. 이것은 지금까지 MS Excel에서 다음과 같습니다.
위 - 전통적인 표현(천문 시간, H4 기준, 10/01/07부터 12/17/07까지), 아래 - 같은 기간의 등량 막대. 기간의 시작과 끝 시간이 거의 같으므로 여기에서도 이야기가 동일합니다.
일반적으로 특별한 차이점은 없습니다. 동일한 재난, 프로필 만 있습니다. 긴 역사 에서 막대 수의 차이는 매우 정확하게 나타납니다.
그러나 여전히, 뭔가를 알 수 있습니다. 두 차트를 크기가 같도록 인쇄하면(화면에서 비교하기 불편함) 트렌드와 플랫 영역의 비율에 약간의 차이가 있음을 알 수 있습니다. 매우 자주(항상 그런 것은 아님) 추세 섹션은 일반적인 프레젠테이션에 비해 약간 늘어나는 반면 평평한 섹션은 약간 더 짧습니다.
계산할 때 장기적으로 일반 막대당 평균 부피의 변화를 고려하지 않았습니다. 아마도 완료해야 할 것입니다. 글쎄요, 아직 할 일이 있습니다...
아아, 그렇게 간단하지 않습니다. 분포의 너비에 관한 것도 아닙니다. 반전의 90%가 발생하는 신뢰 구간을 구축할 수 있습니다. 그리고 나는 그런 구조를 했다 :). 가격이 꽤 오랫동안 이 구간에 머무를 수 있다는 것이 밝혀졌습니다. 즉, 문제는 가격이 이 신뢰 구간을 벗어나는 순간에 대한 예측이 되는 것입니다.
나는 당신의 말에 동의하며 문제는 당신이 지적한 것보다 훨씬 더 많이 분포의 폭에 있다고 생각합니다. 넓은 분포로 인해 발생하는 불확실성은 적에 대한 조준 사격을 허용하지 않으며(중단 측면에서), 실수는 비용이 많이 듭니다.
추신
동료 여러분, 모든 사람들이 이미 기사를 읽었으며 그 일부가 아래에 게시되어 있다고 생각합니다(전체 아카이브가 적합하지 않음). Box-counting 방법을 기반으로 NN에 대한 최적의 입력 수를 계산하는 알고리즘에 대해 질문이 있습니다. 방법에 대한 설명은 기사 말미에 참고 문헌 목록 뒤에 첨부했습니다.
2 중성자. 안녕하세요 . 그리고 어떤 시간 간격으로 결과를 얻습니까?
친절한!
TF=1분에 시공을 했습니다.
2 중성자. 안녕하세요 . 그리고 어떤 시간 간격으로 결과를 얻습니까?
친절한!
TF=1분에 시공을 했습니다.
분명한. 그리고 통계, 주, 월, 연도는 어느 기간 동안입니까?
2 중성자. 안녕하세요 . 그리고 어떤 시간 간격으로 결과를 얻습니까?
친절한!
TF=1분에 시공을 했습니다.
분명한. 그리고 통계, 주, 월, 연도는 어느 기간 동안입니까?
와, 얼마나 흥미로운가!
이전 게시물의 그림에서 나는 구성 단계 H = 10 포인트에 대한 진폭에 대한 AP 상단 형성 시간의 의존성을 부여했습니다. 종속성을 찾을 수 없습니다. 그러나 H=20에 대해 얻은 결과를 보십시오.
의존도가 확연히 드러난다! 유라, 나는 후자의 부재에 대해 내 말을 듣습니다. 당신은 절대적으로 옳습니다. 형성 시간은 EZ의 진폭에 달려 있습니다.
피온에게
2004년 초부터 지금까지의 분.
분포에는 두 가지 값 범위가 있어야 한다고 생각합니다. 하나는 플랫이고 다른 하나는 추세이며 계절에 적합한 역사 섹션을 선택할 수 있습니다.
두 가지 방법이 있습니다. 첫 번째는 보편적입니다 ... 눈으로, 두 번째는 계산 기간 동안 회귀선 의 표준 편차 에 의한 것입니다.
다음은 차트를 거의 동일한 볼륨의 막대로 변환한 예비 결과입니다. 이것은 지금까지 MS Excel에서 다음과 같습니다.
위 - 전통적인 표현(천문 시간, H4 기준, 10/01/07부터 12/17/07까지), 아래 - 같은 기간의 등량 막대. 기간의 시작과 끝 시간이 거의 같으므로 여기에서도 이야기가 동일합니다.
일반적으로 특별한 차이점은 없습니다. 동일한 재난, 프로필 만 있습니다. 긴 역사 에서 막대 수의 차이는 매우 정확하게 나타납니다.
그러나 여전히, 뭔가를 알 수 있습니다. 두 차트를 크기가 같도록 인쇄하면(화면에서 비교하기 불편함) 트렌드와 플랫 영역의 비율에 약간의 차이가 있음을 알 수 있습니다. 매우 자주(항상 그런 것은 아님) 추세 섹션은 일반적인 프레젠테이션에 비해 약간 늘어나는 반면 평평한 섹션은 약간 더 짧습니다.
계산할 때 장기적으로 일반 막대당 평균 부피의 변화를 고려하지 않았습니다. 아마도 완료해야 할 것입니다. 글쎄요, 아직 할 일이 있습니다...
PS 유라(Reshetov), 안녕하세요! 그토록 오랫동안 어디에 있었니?