기고글 토론 "데이터 과학 및 기계 학습(파트 01): 선형 회귀" 새 코멘트 MetaQuotes 2022.08.22 08:17 새로운 기고글 데이터 과학 및 기계 학습(파트 01): 선형 회귀 가 게재되었습니다: 이제 우리는 트레이더로서 우리의 시스템과 우리 자신이 숫자가 나타내는 것에 따라 결정을 내리도록 훈련해야 할 때입니다. 우리의 눈과 우리의 직감이 우리에게 확신을 주는 것이 아닙니다. 세상은 그렇게 흘러 가는 것이니 파도의 방향에 맞서 봅시다. 단순 선형 회귀에는 하나의 종속 변수와 하나의 독립 변수가 있습니다. 여기에서 우리는 예를 들어 단순 이동 평균의 변화에 따라 주가가 어떻게 변하는지와 같은 두 변수 간의 관계를 이해해보고자 합니다. 복잡한 데이터 주가에 대해 그려질 때 무작위로 흩어져 있는 지표 값이 있다고 가정합니다(실생활에서 일어나는 일과 같이). 이 경우 지표/독립 변수는 주가/종속 변수에 대한 좋은 예측 변수가 아닐 수 있습니다. 작성자: Omega J Msigwa 새 코멘트 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
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이제 우리는 트레이더로서 우리의 시스템과 우리 자신이 숫자가 나타내는 것에 따라 결정을 내리도록 훈련해야 할 때입니다. 우리의 눈과 우리의 직감이 우리에게 확신을 주는 것이 아닙니다. 세상은 그렇게 흘러 가는 것이니 파도의 방향에 맞서 봅시다.
단순 선형 회귀에는 하나의 종속 변수와 하나의 독립 변수가 있습니다. 여기에서 우리는 예를 들어 단순 이동 평균의 변화에 따라 주가가 어떻게 변하는지와 같은 두 변수 간의 관계를 이해해보고자 합니다.
복잡한 데이터
주가에 대해 그려질 때 무작위로 흩어져 있는 지표 값이 있다고 가정합니다(실생활에서 일어나는 일과 같이).
이 경우 지표/독립 변수는 주가/종속 변수에 대한 좋은 예측 변수가 아닐 수 있습니다.
작성자: Omega J Msigwa