기고글 토론 "Python과 MQL5로 로봇 개발하기(1부): 데이터 전처리" - 페이지 2

 
Maxim Dmitrievsky #:

모든 기호는 증분과 같은 유사 고정 기호여야 합니다. 교육에서 원시 가격을 제거해야 합니다.

새로운 피처가 자동으로 생성됩니다.

초기 피처를 증분으로 설정합니다. 그러면 생성된 특징 중 하나는 가격과 동일한 원본 데이터의 누적 합계가 됩니다. 우리는 이 기능이 가격이라는 것을 알 수 없습니다. 단지 주목할 만한 것으로 판명되어 훈련 세트에 추가될 것입니다.

 
Maxim Dmitrievsky #:

교육에서 원가를 제거해야 합니다.

가격이 예측되는 경우입니다. 증분이 예측되면 훈련에서 원시 증분을 제거해야 할까요? 증분값을 가져갈까요?

[삭제]  
fxsaber #:

문서에 새로운 기능이 자동으로 생성됩니다.

원래 속성을 증분으로 설정합니다. 그러면 생성된 속성 중 하나가 가격과 동일한 원본 데이터의 누적 합계가 됩니다. 우리는 이 기능이 가격이라는 것을 알 수 없습니다. 단지 주목할 만한 것으로 판명되어 훈련 세트에 추가될 것입니다.

그러지 마세요.

 
Maxim Dmitrievsky #:

그럴 필요는 없습니다.

자동 기능 생성을 사용하지 않나요?

[삭제]  
fxsaber #:

자동 기능 생성을 사용하지 않으시나요?

증분의 누적 합계를 피처로 사용하지 마세요.

 
Maxim Dmitrievsky #:

증분 누적 합계를 지표로 사용하지 않도록 설정합니다.

따라서 이것은 자동으로 생성되는 속성 중 하나입니다!

[삭제]  
fxsaber #:

자동으로 생성되는 표지판 중 하나입니다!

기능 생성 기능에서 이 기능이 보이지 않습니다.

 
Maxim Dmitrievsky #:

모든 기호는 증분과 같이 의사 고정형이어야 합니다.

가격이 어떤 메타 가격의 증분이라고 가정해 봅시다. 그러면 이 가격이 메타 가격을 예측하는 데 적합하다는 것이 밝혀집니다. 그러나 메타 가격을 예측할 수 있다면 가격과 메타 가격 사이에는 모호하지 않은 관계가 있기 때문에 단순 가격도 예측할 수 있다는 것을 자동으로 의미합니다.

[삭제]  
fxsaber #:

가격이 어떤 메타 가격의 증분이라고 가정해 보겠습니다. 그러면 이 가격이 메타 가격을 예측하는 데 적합하다는 것이 밝혀집니다. 그러나 메타 가격을 예측할 수 있다면 가격과 메타 가격 사이에는 모호하지 않은 관계가 있기 때문에 단순 가격도 예측할 수 있다는 것을 자동으로 의미합니다.

그렇다면 가격은 의사 고정적이어야 합니다. 이는 추세 시장에서는 관찰되지 않습니다.

 
Maxim Dmitrievsky #:

기능 생성 기능에서 이 기능이 보이지 않습니다.

저는 MO가 제로이므로 기사에 의존하고 있습니다.

수동 접근 방식 (사람이 기능을 선택)과 자동 접근 방식 (알고리즘의 도움으로) 이 있습니다.

제가 올바르게 이해했다면 자동은 인간이 선택할 수 있는 영역이 더 넓습니다. 인간이 누적 금액을 선택할 수 있다면 오토마톤은 훨씬 더 그렇습니다.