从理论到实践 - 页 337 1...330331332333334335336337338339340341342343344...1981 新评论 Mihail Marchukajtes 2018.04.25 18:36 #3361 Alexander_K2:不过，实际的时间间隔是https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page337#comment_7230221。 事实上，0意味着时间戳，以秒为单位，没有变化，而报价有变化。(显然，这是将收到的报价时间在快于1秒的情况下四舍五入为0）。 而由于我的工作离散度=1秒，那些0被转为1，得到了一个离散的对数分布，这是不正确的。 PS 再说一遍，什么--我对这句话的流传感到不可思议的幸运，而我无意中，以为自己在做一件好事，把它扭曲得很厉害，以至于我根本没有交易？是这样吗？我一直在想，在这么短的间隔时间内，你会做什么？假设你得到一个满意的结果，但它在一秒钟内使用了ticks。然后呢？想一想如何将其应用于每天1-3次交易的真实交易中....为什么我们需要这么多的蜱虫数据???? 观察 "国家主义者 "关于究竟!!!!，总是很有趣的。现在，我将称你为 "统计学"，这些人把报价看作是一个非平稳的时间序列，仅此而已。谁使用诸如 "分布"、"分散 "或 "马尔科夫定律 "或 "不是马尔科夫定律 "这样的词语，正如该领域的专家所说。 现在你是STATISTICS!!!!!:-) Mihail Marchukajtes 2018.04.25 18:47 #3362 Alexander_K2:米沙！你是我们亲爱的人。所有这些带有Erlang flow的垃圾都是为你而写的!将初始BP转换为150阶Erlang流--得到M15的模拟价格。把他们的回报，并把它们输入一个神经网络。所有。因此，让我们研究一下什么是价格模拟？它们与正常的15分钟会有什么不同。并解释什么是回报，因为每个人都在谈论它，但说实话，我不明白这个词的含义????。 Yuriy Asaulenko 2018.04.25 18:54 #3363 Alexander_K2:米沙！你是我们亲爱的人。所有这些带有Erlang flow的垃圾都是为你而写的!将初始BP转换为150阶Erlang流--得到M15的模拟价格。把他们的回报，并把它们输入一个神经网络。所有。事实上，我有和迈克尔一样的问题--为什么要做这些事？如何处理这一切？ 蜱虫实际上是必要的，但在进入交易前的最后几十秒。在休息时间，即使每天有5-10个交易，他们也不会对1楼的现有信息做出任何贡献。而且，即使它增加了准确性，它的真正用途也没有带来任何好处--你将在交易中获得+/-百分之几的利润，仅此而已。 顺便说一下，在你最近发布的图表中已经可以看到，人们可以不使用蜱虫，不使用厄兰斯，也不使用许多其他技巧--而且不会影响任何东西。不要吸引不必要的实体（c）。 Mihail Marchukajtes 2018.04.25 18:59 #3364 Alexander_K2:当前价格与前一个价格之间的差异。这应该产生一个静止的系列，其中任何神经网络，一般来说，任何具有单一输入的神经网络，将以非常高的概率预测下一个后续的电流值。好了，回国人员现在得到了照顾。虽然我不确定这个系列会不会是固定的。它将被规范化，但不是静止的，如果下一个预测的准确性很高，那么你至少应该在每小时的时间框架上工作，以赚取利润，并有足够的时间来建立一个模型。那你为什么需要蜱虫???? 也不要对归国人员自吹自擂。他们不太可能像你说的那样好。太容易了。到现在，每个人都会成为百万富翁.... Mihail Marchukajtes 2018.04.25 19:07 #3365 Yuriy Asaulenko:实际上我有和米哈伊尔一样的问题--这一切的意义何在？这一切有什么可做的？滴答声实际上是必要的，但在进入交易前的最后几十秒。在休息时间，即使每天有5-10个交易，他们也不会对1楼的现有信息做出任何贡献。而且，即使它增加了准确性，它的真正用途也没有带来任何好处--你将在交易中获得+/-百分之几的利润，仅此而已。顺便说一下，在你最近发表的图表中，已经可以看到可以不使用蜱虫和厄兰斯。不要吸引不必要的实体（c）。同意。市场必须有一个平衡!!!!。在建立TS整体的简单性和复杂性之间。这里有一个模型的例子：太简单的模型不会长期工作，会被接受为随机的。太复杂的会工作得更久，但更糟糕。低于规定的盈利门槛。你应该选择这样的模型，不要太大，也不要太小。这个结论是我从我的经验中得出的，.... 在训练一个相同的训练文件时，我得到了几个模型。而且，无论我选择多少个，总是那个在获得的模型之间具有平均输入数和多项式大小的 模型获胜。作为一个例子。 1.4个输入，多项式尺寸小 2.5个输入多项式大小的中号 3.8个输入多项式大小的大。 多项式大小的比较自然会在模型之间发生。因此，作为一项规则，2号模型获胜，它有5个输入和中等多项式大小。无论我试着让模型有更多的输入（从理论上讲，模型的参数化程度越高，它就越智能），作为一项规则，它们都会合并成反馈。 Renat Akhtyamov 2018.04.25 19:11 #3366 Alexander_K2: 再一次--我犯了一个严重的错误--我用一个指数扭曲了我的流量，然后开始收集正确的流量。它将被纠正。这就对了... 很久以前我就说过，天平出来了。只有那些坐在经纪人那边写HFT套利的人才需要使用Tics。 你不可能赢得他们，相信我。 secret 2018.04.25 19:11 #3367 Alexander_K2:当前价格与前一个价格之间的差异。这应该产生一个静止的系列，其中任何神经网络，一般是任何有单一输入的神经网络，都会预测当前值的下一个最高概率。随机数发生器 也会产生一个静止的系列。这条线又开始幽默了，好啊) Yuriy Asaulenko 2018.04.25 19:15 #3368 Mihail Marchukajtes:同意。市场必须有一个平衡!!!!。在TS整体结构的简单性和复杂性之间。让我给你举一个模型的例子：太简单的模型将不会长期工作，并将被接受为随机。太复杂的会工作得更久，但更糟糕。低于规定的盈利门槛。你应该选择这样的模型，不要太大，也不要太小。这个结论是我从我的经验中得出的，.... 在训练一个相同的训练文件时，我得到了几个模型。而且，无论我选择多少个，总是那个在获得的模型之间具有平均输入数和多项式大小的模型获胜。作为一个例子。 1.4个输入，多项式尺寸小 2.5个输入多项式大小的中号 3.8个输入多项式大小的大。 多项式大小的比较自然会在模型之间发生。因此，作为一项规则，2号模型获胜，它有5个输入和中等多项式大小。我曾试图让模型有更多的输入（从理论上讲，更多的参数化模型是更聪明的），作为一项规则，它们都被合并成了反馈。是的，一定有这样的东西。有一次，我参加了凯尔迪什研究所的一个研讨会，会上讨论了复杂系统的数学模型。简而言之。 简单的模型--描述得很差。 中等复杂度--好得多。 复杂性高 - 变得不稳定或没有明显的收益。 也就是说，对于过程模型来说，有一些最佳的复杂性和一个不应该超越的复杂性极限。 Maxim Kuznetsov 2018.04.25 20:40 #3369 Alexander_K2: 回到事实--为什么多克在他的时间间隔=Gamma+Koshi的tick垃圾中得到了0，而我清澈的二阶流却无拘无束地快乐？毕竟，这是关键，先生们！！！。而你却想把它扔进泥潭。要我猜吗？ 在理论思考和搜索中，物理学的过程和说 "细微差别 "被遗忘。为了用DDE对ticks进行可靠的分析，你首先应该回答什么是ticks，它们是如何组成的（最小过程模型），我们计算什么，为什么，什么是DDE，它在什么模式下工作，是否有数据损失，我们如何选择时间间隔和为什么。而且还有很多。由于某些原因，如何检查中间的结果是不可能的...... 你的 "清澈的溪流 "是s2 s3 s15的一个近似物。你想最终得到什么？ 某种分形指标或什么？ 不同的框架是如何相互自相似的。 对于一个相当好奇的线程，要想获得良好的礼仪，你需要一个明确的介绍--我们在做什么，基于什么，为什么，为了什么。到目前为止，最有用的东西是批评和罕见的参考资料。 Yuriy Asaulenko 2018.04.25 21:01 #3370 Maxim Kuznetsov:到目前为止，最大的好处只是没有得到充分回应的批评和偶尔的参考。这里的批评是毫无意义的。他们是疯了）。 我想我现在要闭嘴了。厌倦了，我承认。 1...330331332333334335336337338339340341342343344...1981 新评论 原因: 取消 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
不过，实际的时间间隔是https://www.mql5.com/ru/forum/221552/page337#comment_7230221。
事实上，0意味着时间戳，以秒为单位，没有变化，而报价有变化。(显然，这是将收到的报价时间在快于1秒的情况下四舍五入为0）。
而由于我的工作离散度=1秒，那些0被转为1，得到了一个离散的对数分布，这是不正确的。
PS
再说一遍，什么--我对这句话的流传感到不可思议的幸运，而我无意中，以为自己在做一件好事，把它扭曲得很厉害，以至于我根本没有交易？是这样吗？
我一直在想，在这么短的间隔时间内，你会做什么？假设你得到一个满意的结果，但它在一秒钟内使用了ticks。然后呢？想一想如何将其应用于每天1-3次交易的真实交易中....为什么我们需要这么多的蜱虫数据????
观察 "国家主义者 "关于究竟!!!!，总是很有趣的。现在，我将称你为 "统计学"，这些人把报价看作是一个非平稳的时间序列，仅此而已。谁使用诸如 "分布"、"分散 "或 "马尔科夫定律 "或 "不是马尔科夫定律 "这样的词语，正如该领域的专家所说。
现在你是STATISTICS!!!!!:-)
米沙！你是我们亲爱的人。所有这些带有Erlang flow的垃圾都是为你而写的!将初始BP转换为150阶Erlang流--得到M15的模拟价格。把他们的回报，并把它们输入一个神经网络。所有。
因此，让我们研究一下什么是价格模拟？它们与正常的15分钟会有什么不同。并解释什么是回报，因为每个人都在谈论它，但说实话，我不明白这个词的含义????。
米沙！你是我们亲爱的人。所有这些带有Erlang flow的垃圾都是为你而写的!将初始BP转换为150阶Erlang流--得到M15的模拟价格。把他们的回报，并把它们输入一个神经网络。所有。
事实上，我有和迈克尔一样的问题--为什么要做这些事？如何处理这一切？
蜱虫实际上是必要的，但在进入交易前的最后几十秒。在休息时间，即使每天有5-10个交易，他们也不会对1楼的现有信息做出任何贡献。而且，即使它增加了准确性，它的真正用途也没有带来任何好处--你将在交易中获得+/-百分之几的利润，仅此而已。
顺便说一下，在你最近发布的图表中已经可以看到，人们可以不使用蜱虫，不使用厄兰斯，也不使用许多其他技巧--而且不会影响任何东西。不要吸引不必要的实体（c）。
当前价格与前一个价格之间的差异。这应该产生一个静止的系列，其中任何神经网络，一般来说，任何具有单一输入的神经网络，将以非常高的概率预测下一个后续的电流值。
好了，回国人员现在得到了照顾。虽然我不确定这个系列会不会是固定的。它将被规范化，但不是静止的，如果下一个预测的准确性很高，那么你至少应该在每小时的时间框架上工作，以赚取利润，并有足够的时间来建立一个模型。那你为什么需要蜱虫????
也不要对归国人员自吹自擂。他们不太可能像你说的那样好。太容易了。到现在，每个人都会成为百万富翁....
实际上我有和米哈伊尔一样的问题--这一切的意义何在？这一切有什么可做的？
滴答声实际上是必要的，但在进入交易前的最后几十秒。在休息时间，即使每天有5-10个交易，他们也不会对1楼的现有信息做出任何贡献。而且，即使它增加了准确性，它的真正用途也没有带来任何好处--你将在交易中获得+/-百分之几的利润，仅此而已。
顺便说一下，在你最近发表的图表中，已经可以看到可以不使用蜱虫和厄兰斯。不要吸引不必要的实体（c）。
同意。市场必须有一个平衡!!!!。在建立TS整体的简单性和复杂性之间。这里有一个模型的例子：太简单的模型不会长期工作，会被接受为随机的。太复杂的会工作得更久，但更糟糕。低于规定的盈利门槛。你应该选择这样的模型，不要太大，也不要太小。这个结论是我从我的经验中得出的，....
在训练一个相同的训练文件时，我得到了几个模型。而且，无论我选择多少个，总是那个在获得的模型之间具有平均输入数和多项式大小的 模型获胜。作为一个例子。
1.4个输入，多项式尺寸小
2.5个输入多项式大小的中号
3.8个输入多项式大小的大。
多项式大小的比较自然会在模型之间发生。因此，作为一项规则，2号模型获胜，它有5个输入和中等多项式大小。无论我试着让模型有更多的输入（从理论上讲，模型的参数化程度越高，它就越智能），作为一项规则，它们都会合并成反馈。
再一次--我犯了一个严重的错误--我用一个指数扭曲了我的流量，然后开始收集正确的流量。它将被纠正。
这就对了...
很久以前我就说过，天平出来了。
只有那些坐在经纪人那边写HFT套利的人才需要使用Tics。
你不可能赢得他们，相信我。
当前价格与前一个价格之间的差异。这应该产生一个静止的系列，其中任何神经网络，一般是任何有单一输入的神经网络，都会预测当前值的下一个最高概率。
同意。市场必须有一个平衡!!!!。在TS整体结构的简单性和复杂性之间。让我给你举一个模型的例子：太简单的模型将不会长期工作，并将被接受为随机。太复杂的会工作得更久，但更糟糕。低于规定的盈利门槛。你应该选择这样的模型，不要太大，也不要太小。这个结论是我从我的经验中得出的，....
在训练一个相同的训练文件时，我得到了几个模型。而且，无论我选择多少个，总是那个在获得的模型之间具有平均输入数和多项式大小的模型获胜。作为一个例子。
1.4个输入，多项式尺寸小
2.5个输入多项式大小的中号
3.8个输入多项式大小的大。
多项式大小的比较自然会在模型之间发生。因此，作为一项规则，2号模型获胜，它有5个输入和中等多项式大小。我曾试图让模型有更多的输入（从理论上讲，更多的参数化模型是更聪明的），作为一项规则，它们都被合并成了反馈。
是的，一定有这样的东西。有一次，我参加了凯尔迪什研究所的一个研讨会，会上讨论了复杂系统的数学模型。简而言之。
简单的模型--描述得很差。
中等复杂度--好得多。
复杂性高 - 变得不稳定或没有明显的收益。
也就是说，对于过程模型来说，有一些最佳的复杂性和一个不应该超越的复杂性极限。
回到事实--为什么多克在他的时间间隔=Gamma+Koshi的tick垃圾中得到了0，而我清澈的二阶流却无拘无束地快乐？毕竟，这是关键，先生们！！！。而你却想把它扔进泥潭。
要我猜吗？
在理论思考和搜索中，物理学的过程和说 "细微差别 "被遗忘。为了用DDE对ticks进行可靠的分析，你首先应该回答什么是ticks，它们是如何组成的（最小过程模型），我们计算什么，为什么，什么是DDE，它在什么模式下工作，是否有数据损失，我们如何选择时间间隔和为什么。而且还有很多。由于某些原因，如何检查中间的结果是不可能的......
你的 "清澈的溪流 "是s2 s3 s15的一个近似物。你想最终得到什么？ 某种分形指标或什么？ 不同的框架是如何相互自相似的。
对于一个相当好奇的线程，要想获得良好的礼仪，你需要一个明确的介绍--我们在做什么，基于什么，为什么，为了什么。到目前为止，最有用的东西是批评和罕见的参考资料。
到目前为止，最大的好处只是没有得到充分回应的批评和偶尔的参考。
这里的批评是毫无意义的。他们是疯了）。
我想我现在要闭嘴了。厌倦了，我承认。