Bir mayın tarlasında pazar görgü kuralları veya görgü kuralları - sayfa 52
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Ve hata vektörünün uzunluğu yeni bir şey... biz geçmedik - :)
Bir üçgenin bir kenar uzunluğunu nasıl arıyorsunuz? Doğru şekilde! - Kökün altındaki karelerin toplamını alırsınız.
Yani burada sadece siz onu veri vektörünün uzunluğuna normalleştirirsiniz. Yani yeni bir şey yok. Her şey bilimdir.
İşte tüm ağırlıklar üzerinde "sıkıştırma" döngülerinden birine bir örnek:
Ayrıca bir dizideki tüm ağırlıklara sahibim ve indeksleme yaklaşık olarak aynı
Lütfen açıklığa kavuşturun, gelecekteki +1 çubuğunun "rengini" mi tahmin ediyorsunuz yoksa mevcut çubuğun geçmişini dikkate alarak hareketi bir şekilde daha karmaşık mı değerlendiriyorsunuz?
Anlaşıldı, senks. Söyleyin bana, NS'nizden en uygun sonucu nasıl değerlendiriyorsunuz, yani. Deneyin ayarlandığı toplam hacmin çubuklarının yüzde kaçı başarılı olacak? 1000 bardan %99'unu doğru tahmin ettim. Değerlendirmeniz veya halihazırda var olan sonuç nedir?
Yani... siz soruyu düşünürken (ve Novosib ile olan zaman farkını göz önünde bulundurarak, büyük olasılıkla uyuyorsunuz), merak uğruna, AR yöntemini kullanarak çubuğun rengini tahmin etmeye karar verdim. Ndya - tahmin etmez, tam bir bok çıkar. Model belirlemeden x[n]-x[n-1] (H+L)/2 serisinde yönü ("+" veya "-") "kafaya" tahmin etmeye çalıştım. Benzer şekilde, beklendiği gibi - saçmalık, çünkü bu bir elmas taklidi değil. Ancak bir seriyi işlemek için eski bir fikri hatırladım ve hemen ilginç bir sonuç aldım (15 dakikalık EURUSD'de, 5000 numunelik bir bölüm):
En can sıkıcı olan şey, hiçbir hatanın olmaması... Ama haklısın Seryoga, bardaki "yönü", kök-ortalama-kare "barların nefesini" (tasavvufa çekmiş olduğum bir şey), sen biliyorsun. iyi bir strateji oluşturabilir. Sonuçlarınız neler? Sonuçta, sistemin ne kadar yalan söylemesine izin verildiğini tahmin ettin, değil mi?
Anlaşıldı, senks. Söyleyin bana, NS'nizden en uygun sonucu nasıl değerlendiriyorsunuz, yani. Deneyin ayarlandığı toplam hacmin çubuklarının yüzde kaçı başarılı olacak? 1000 bardan %99'unu doğru tahmin ettim. Değerlendirmeniz veya halihazırda var olan sonuç nedir?
YALNIZCA beklenen hareketin yönünü tahmin etmekten bahsedersek, doğru tahmin edilen hareketlerin yüzdesi şu formüle göre tahmin edilir: p=n(+)/N , burada N toplam deney sayısıdır, n(+) doğru tahmin edilen işaretlerin sayısı.
Beklenen hareketi, genliğini hesaba katarak tahmin etmekten bahsediyorsak, bu konuda yukarıda açıklanan algoritmaya göre bir tahmin bulutu oluşturarak ve bunun üzerinden düz bir çizgi çizerek tahminin güvenilirliğini değerlendirmek doğrudur. en küçük kareler yöntemi Seçilen algoritmanın tahmininin doğruluğunu karakterize eden eğimin tanjantı ve deneysel noktaların dağılımı riskleri gösterir.
Eğitim numunesi (kırmızı) ve test numunesi (eğitime katılmayan) için böyle bir yapı örneği:
Ama haklısın Seryoga, bardaki "yönü", kök-ortalama kare "barların nefesini" (tasavvuftan çektiğim bir şey) bilerek, iyi bir strateji oluşturabilirsiniz. Sonuçlarınız neler? Sonuçta, sistemin ne kadar yalan söylemesine izin verildiğini tahmin ettin, değil mi?
Değerlendirildi. Bu, bu başlığın ilk bölümünün konusudur. Okumak. Bu değerlendirmenin sonuçlarına göre, sistem istatistiksel olarak önemli bir avantaj sağlıyorsa (>%50 doğru giriş), o zaman MM için en uygun parametreleri açık bir şekilde belirler ve piyasayı maksimuma sıkıştırmanıza izin verir.
Not: Sonunda onu elde etmenin ne kadar uzun sürdüğü inanılmaz! Ve aynı zamanda senden kaç tane aşağılayıcı isim duydum? Daha ne kadar dinleyeceğim...
nötron için
Если говорить о прогнозе ТОЛЬКО направления ожидаемого движения, то оценивается процент правильно угаданных движений по формуле: p=n(+)/N , где N - полное число экспериментов, n(+) - число правильно угаданных знаков.
Beklenen hareketi, genliğini hesaba katarak tahmin etmekten bahsediyorsak, bu konuda yukarıda açıklanan algoritmaya göre bir tahmin bulutu oluşturarak ve bunun üzerinden düz bir çizgi çizerek tahminin güvenilirliğini değerlendirmek doğrudur. en küçük kareler yöntemi Seçilen algoritmanın tahmininin doğruluğunu karakterize eden eğimin tanjantı ve deneysel noktaların dağılımı riskleri gösterir.
Eğitim numunesi (kırmızı) ve test numunesi (eğitime katılmayan) için böyle bir yapı örneği:
Değerlendirildi. Bu, bu başlığın ilk bölümünün konusudur. Okumak. Bu değerlendirmenin sonuçlarına göre, sistem istatistiksel olarak önemli bir avantaj sağlıyorsa (>%50 doğru giriş), o zaman MM için en uygun parametreleri açık bir şekilde belirler ve piyasayı maksimuma sıkıştırmanıza izin verir.
Super duper NS sisteminizde tahminlerinizin yüzde kaçının olduğunu açıkça söyleyebilirsiniz . Ayrıca sadece rengi tahmin ettiğinizi söylediniz, genliğin bununla ne ilgisi var? Ve konu başka bir şey hakkındaydı. Sizi her şeyi okumaya zorlamanıza gerek yok, özellikle de numaralarınız zaten değişmiş olabileceğinden.
Not: Sonunda onu elde etmenin ne kadar uzun sürdüğü inanılmaz! Ve aynı zamanda senden kaç tane aşağılayıcı isim duydum? Daha ne kadar dinleyeceğim...
Seryoga, ne kadar da alt üst olmuş bir psikolojin ve şişirilmiş bir kendini beğenmişliğin var. Devam edin ve böyle saçma sapan şeyler yazmayın. Ayrıca, hafızanız kısa ve normal ve prensipte iyi insanlara şizofren nasıl dediğinizi unuttunuz. Ay-ay, doHtur
Not : AR modellerini kullanmanın NS'nizden daha kötü sonuçlar vermeyeceğini nihayet anlamanızın ne kadar zaman alacağı şaşırtıcı.