현재 Deductor Studio 프로그램에서 2018년 결과를 기반으로 2015-2017년 훈련 후 거의 즉시 사용 가능한 하나의 의사 결정 트리에서 이러한 결과를 얻었습니다.
그리고 이것이 유망한 방향이라고 확신하는 이유를 알 수 있습니까? 매월 100%의 테스트는 우선 매우 적습니다. 둘째, 테스트는 실제 게임과 다른 상관관계를 보입니다. 단순히 일정에 맞기 때문에 테스트에서 작동하는 경우가 많지만 실제 생활에서는 배수 장치가 있습니다. 내 연습에서 테스트는 실제 게임보다 수십 배 더 나은 결과를 보여 주지만 알고리즘에 따라 다릅니다. 데모에서 전략을 시도해야 할까요? 데모가 최소 10-50%를 보여주고 허용 가능한 감소와 마진 수준을 보였다면 커뮤니티에 훨씬 더 많은 관심을 갖게 되었을 것입니다. 제 생각에는 테스트를 전략의 효율성에 대한 확인으로 제시하는 것은 전혀 가치가 없습니다.
그리고 이것이 유망한 방향이라고 확신하는 이유를 알 수 있습니까? 매월 100%의 테스트는 우선 매우 적습니다. 둘째, 테스트는 실제 게임과 다른 상관관계를 보입니다. 단순히 일정에 맞기 때문에 테스트에서 작동하는 경우가 많지만 실제 생활에서는 배수 장치가 있습니다. 내 연습에서 테스트는 실제 게임보다 수십 배 더 나은 결과를 보여 주지만 알고리즘에 따라 다릅니다. 데모 전략을 시도해야 할까요? 데모가 최소 10-50%를 보여주고 허용 가능한 감소와 마진 수준을 보였다면 커뮤니티에 훨씬 더 많은 관심을 갖게 되었을 것입니다. 제 생각에는 테스트를 전략의 효율성에 대한 확인으로 제시하는 것은 전혀 가치가 없습니다.
이것이 유망한 방향인 이유는 하지만 패턴을 빠르게 찾고 복잡한 연결을 찾을 수 있기 때문입니다. 통계적 패턴(자주 반복되는 이벤트 또는 예측 변수)을 식별한 후 다양한 상황의 차트를 포함하여 이러한 패턴을 연구하는 프로세스가 따릅니다. ATC 구축에 대한 표준 접근 방식으로 우리는 눈으로만 패턴을 찾기 때문에 명백한 것을 볼 수 있습니다. 그리고 올바른 (유용한) 패턴을 더 잘 찾기 위해서는 특정 주제 영역과 관련하여 기계 학습 방법을 개발할 필요가 있으며 이것이 제안 된 것입니다.
제공된 테스트 결과를 평가하는 것이 옳지 않습니다. 이것은 교육 이외의 영역입니다. 과거에 식별된 패턴이 작동한 영역입니다.
지금은 MOEX 거래소의 파생상품 시장에 주목하고 있는데, 아시다시피 실제 호가가 있는 데모 계정이 없어 데모 계정을 생성할 수 없습니다. 하지만 작업 주기가 끝난 후에는 최소한의 예치금 으로 실계좌를 개설할 계획입니다.
글쎄, 기대에 대해, 나는 같은 하락으로 또는 조금 더 많은 월간 5-10%의 증가의 결과를 매우 좋은 것으로 간주합니다.
최근에는 예측자, 기능 작성, 수정/명확화 작업을 하고 있습니다.
현재 Deductor Studio 프로그램에서 2018년 결과를 기반으로 2015-2017년 훈련 후 거의 즉시 사용 가능한 하나의 의사 결정 트리에서 이러한 결과를 얻었습니다.
최근에는 예측자, 기능 작성, 수정/명확화 작업을 하고 있습니다.
현재 Deductor Studio 프로그램에서 2018년 결과를 기반으로 2015-2017년 훈련 후 거의 즉시 사용 가능한 하나의 의사 결정 트리에서 이러한 결과를 얻었습니다.
그리고 이것이 유망한 방향이라고 확신하는 이유를 알 수 있습니까? 매월 100%의 테스트는 우선 매우 적습니다. 둘째, 테스트는 실제 게임과 다른 상관관계를 보입니다. 단순히 일정에 맞기 때문에 테스트에서 작동하는 경우가 많지만 실제 생활에서는 배수 장치가 있습니다. 내 연습에서 테스트는 실제 게임보다 수십 배 더 나은 결과를 보여 주지만 알고리즘에 따라 다릅니다. 데모에서 전략을 시도해야 할까요? 데모가 최소 10-50%를 보여주고 허용 가능한 감소와 마진 수준을 보였다면 커뮤니티에 훨씬 더 많은 관심을 갖게 되었을 것입니다. 제 생각에는 테스트를 전략의 효율성에 대한 확인으로 제시하는 것은 전혀 가치가 없습니다.
그리고 이것이 유망한 방향이라고 확신하는 이유를 알 수 있습니까? 매월 100%의 테스트는 우선 매우 적습니다. 둘째, 테스트는 실제 게임과 다른 상관관계를 보입니다. 단순히 일정에 맞기 때문에 테스트에서 작동하는 경우가 많지만 실제 생활에서는 배수 장치가 있습니다. 내 연습에서 테스트는 실제 게임보다 수십 배 더 나은 결과를 보여 주지만 알고리즘에 따라 다릅니다. 데모 전략을 시도해야 할까요? 데모가 최소 10-50%를 보여주고 허용 가능한 감소와 마진 수준을 보였다면 커뮤니티에 훨씬 더 많은 관심을 갖게 되었을 것입니다. 제 생각에는 테스트를 전략의 효율성에 대한 확인으로 제시하는 것은 전혀 가치가 없습니다.
이것이 유망한 방향인 이유는 하지만 패턴을 빠르게 찾고 복잡한 연결을 찾을 수 있기 때문입니다. 통계적 패턴(자주 반복되는 이벤트 또는 예측 변수)을 식별한 후 다양한 상황의 차트를 포함하여 이러한 패턴을 연구하는 프로세스가 따릅니다. ATC 구축에 대한 표준 접근 방식으로 우리는 눈으로만 패턴을 찾기 때문에 명백한 것을 볼 수 있습니다. 그리고 올바른 (유용한) 패턴을 더 잘 찾기 위해서는 특정 주제 영역과 관련하여 기계 학습 방법을 개발할 필요가 있으며 이것이 제안 된 것입니다.
제공된 테스트 결과를 평가하는 것이 옳지 않습니다. 이것은 교육 이외의 영역입니다. 과거에 식별된 패턴이 작동한 영역입니다.
지금은 MOEX 거래소의 파생상품 시장에 주목하고 있는데, 아시다시피 실제 호가가 있는 데모 계정이 없어 데모 계정을 생성할 수 없습니다. 하지만 작업 주기가 끝난 후에는 최소한의 예치금 으로 실계좌를 개설할 계획입니다.
글쎄, 기대에 대해, 나는 같은 하락으로 또는 조금 더 많은 월간 5-10%의 증가의 결과를 매우 좋은 것으로 간주합니다.
Alexey는 디자이너를 고용하고 ava는 매우 나쁩니다.
내 아바타에 대해 이야기합시다.
더 구체적으로, 무엇이 문제입니까?
이제 MOEX 거래소의 파생상품 시장에 주목하고 있는데, 아시다시피 실제 호가가 있는 데모 계정이 없어 데모 계정을 만들 수 없습니다. 하지만 작업 주기가 끝난 후에는 최소한의 예치금 으로 실계좌를 개설할 계획입니다.
있다.
있다.
내가 본 것은 쓰레기와 함께 왜곡된 인용문뿐이었습니다.
브로커 오프닝 포함.내가 본 것은 쓰레기와 함께 왜곡된 인용문뿐이었습니다.
브로커 오프닝 포함.J2T를 사용해 보셨습니까? 내가 기억하는 한(나는 그들의 유리를 실제 오프닝의 유리와 비교했다) - 거래는 동일했습니다.
그리고 MQ의 데모는 당신에게 어울리지 않습니까?
J2T를 사용해 보셨습니까? 내가 기억하는 한(나는 그들의 유리를 실제 오프닝의 유리와 비교했다) - 거래는 동일했습니다.
아니, 나는 그것을 시도하지 않았습니다. 그들은 실제로 지연 없이 데모 계정 에 대한 인용문을 왜곡하지 않고 방송합니까?
그렇다면 거기에서 데모 계정을 여는 것을 고려할 것입니다.
J2T를 사용해 보셨습니까? 내가 기억하는 한(나는 그들의 유리를 실제 오프닝의 유리와 비교했다) - 거래는 동일했습니다.
그리고 MQ의 데모는 당신에게 어울리지 않습니까?
나를 위해 거래 클래스를 개발한 사람은 Otkritie의 데모 계정 과 비교하여 뭔가 제대로 작동하지 않는다고 말했습니다.
나는 이 주제에 대한 연구를 직접 수행한 것이 아니라 내가 신뢰하는 다양한 출처에서 제공된 정보를 사용함을 솔직히 말하겠습니다.