그리고 당신은 그것을 믿습니까??? 놀랍게도, 하지만 어딘가에 함정이 있다고 확신합니다. 이것이 현실의 반영이라면 왜 그런 터무니없는 돈에 판매하기 때문입니다. 논리적인가요? 그것은 논리적이며, 이 경우에는 이미 mt에 있는 따옴표의 후속 업데이트로 mt에서 흰색 영역을 차단하는 데 절대적으로 동의합니다. 그러면 이 짐승이 가치 있는 것이 무엇인지 분명해질 것입니다. 그러나 실제 거래가 최고이며 몇 주 안에 무언가에 대해 이야기하는 것이 가능할 것입니다. 하지만 그렇게 간단할 수는 없다
마이클 마르쿠카이테스 : 그리고 당신은 그것을 믿습니까??? 놀랍게도, 하지만 어딘가에 함정이 있다고 확신합니다. 이것이 현실의 반영이라면 왜 그런 터무니없는 돈에 판매하기 때문입니다. 논리적인가요? 그것은 논리적이며, 이 경우에는 이미 mt에 있는 따옴표의 후속 업데이트로 mt에서 흰색 영역을 차단하는 데 절대적으로 동의합니다. 그러면 이 짐승이 가치 있는 것이 무엇인지 분명해질 것입니다. 그러나 실제 거래가 최고이며 몇 주 안에 무언가에 대해 이야기하는 것이 가능할 것입니다. 하지만 그렇게 간단할 수는 없다
마이클 마르쿠카이테스 : 글쎄, 흰색 부분의 결과는 무엇입니까???? 아무것도 보지 못했습니다. 이 모든 것이 너무 간단하다는 것이 매우 이상합니다. 그리고 neroshel을 희생시키면서 내가 아는 한 더 이상 지원 및 업데이트되지 않지만 나는 실수 할 수 있고 실수 할 것입니다.
도서관 :
난 믿지 않아. 내 실제 경험은 그렇게 좋은 적이 없었습니다.
Ivan Butko의 신호가 무엇을 보여줄지 봅시다
글쎄요, 물론 가짜입니다. 특히 느린 시간대에는 그렇습니다.
나는 여기에서 Captain Evidence의 폭로를 공유하지 않을 것이지만, 그러한 모델의 추가 거래와 관련하여 그러한 "돼지 꽂이"와 함께 일하는 것은 매우 위험합니다. 모든 것이 열려 있어야 합니다. 데이터, ML, 백테스터, 닫힌 모듈이 있는 경우 이는 위험합니다. ML 및 지표 및 백테스터에서 가짜를 구성하기 위한 많은 옵션이 있습니다. 그러나 오류나 잘못된 모델도 있습니다. 판매용으로는 모두 좋지만 개인용으로는 유독합니다.
많은 사람들 이 막대의 색상을 추측하고 정확도 측면에서 어떤 결과를 얻었는지 알고 있습니다. 나는 즉시 0.52의 넌센스를 얻습니다.
테스트 샘플의 손익 차트는 예비 데이터에서 가장 좋은 차트입니다.
Vladimir Perervenko och의 기사에서 막대의 색상. 약 0.8의 정확도로 잘 정의됩니다. 그리고 반복하기 쉽습니다. 나는 반복했다. 네이키드 따옴표에서는 디지털 필터보다 2-3% 더 나빴습니다. 기분이 너무 안 좋은 게 이상해요. 많은 것이 여전히 악기와 TF에 달려 있지만.
도서관 : Vladimir Perervenko och의 기사에서 막대의 색상. 약 0.8의 정확도로 잘 정의됩니다. 그리고 반복하기 쉽습니다. 나는 반복했다. 네이키드 따옴표에서는 디지털 필터보다 2-3% 더 나빴습니다. 기분이 너무 안 좋은 게 이상해요. 많은 것이 여전히 악기와 TF에 달려 있지만.
특정 기사를 가리킬 수 있습니까?
이것이 사실이고 정확도가 매우 높으면 이 데이터를 기반으로 전략을 세우는 것이 어떻겠습니까? 매트가 있어요. 기대치는 3점 조금 넘는데 이건 52%이고, 80%라면 분명 성배 가 있겠지.
В предыдущих двух статьях (1, 2) мы создавали ансамбль нейросетевых классификаторов ELM. Тогда мы говорили о том, как можно улучшить качество классификации. Среди многих возможных направлений я выбрал два: снизить влияние шумовых примеров и выбрать оптимальный порог, по которому непрерывные предсказания нейросетей ансамбля переводятся в метки...
이제 우리는 data1과 data2의 두 데이터 세트를 형성할 것입니다. 첫 번째 세트에서 예측자는 디지털 필터와 첫 번째 차이 가 될 것이며 목표는 ZigZag의 첫 번째 차이의 변화의 부호가 될 것입니다. 두 번째 세트에서 예측 변수는 고가/저가/종가 호가 간의 첫 번째 차이와 CO/HO/LO/HL 호가 간의 차이 가 될 것이며 목표는 지그재그의 첫 번째 차이가 될 것입니다 . 스크립트는 아래에 나와 있으며 Prepare.R 파일에 있습니다.
"
술집은 아닌거같은데..
그리고 FX는 MO에 그다지 편리하지 않다고 생각합니다. Moex exchange로 가시는 것이 좋습니다.
글쎄, 흰색 부분의 결과는 무엇입니까???? 아무것도 보지 못했습니다. 이 모든 것이 너무 간단하다는 것이 매우 이상합니다.
흰색 영역 - 2017년 3월부터
흰색 영역 - 2017년 3월부터
그리고 당신은 그것을 믿습니까??? 놀랍게도, 하지만 어딘가에 함정이 있다고 확신합니다. 이것이 현실의 반영이라면 왜 그런 터무니없는 돈에 판매하기 때문입니다. 논리적인가요? 그것은 논리적이며, 이 경우에는 이미 mt에 있는 따옴표의 후속 업데이트로 mt에서 흰색 영역을 차단하는 데 절대적으로 동의합니다. 그러면 이 짐승이 가치 있는 것이 무엇인지 분명해질 것입니다. 그러나 실제 거래가 최고이며 몇 주 안에 무언가에 대해 이야기하는 것이 가능할 것입니다. 하지만 그렇게 간단할 수는 없다
난 믿지 않아. 내 실제 경험은 그렇게 좋은 적이 없었습니다.
Ivan Butko의 신호가 무엇을 보여줄지 봅시다
글쎄, 흰색 부분의 결과는 무엇입니까???? 아무것도 보지 못했습니다. 이 모든 것이 너무 간단하다는 것이 매우 이상합니다. 그리고 neroshel을 희생시키면서 내가 아는 한 더 이상 지원 및 업데이트되지 않지만 나는 실수 할 수 있고 실수 할 것입니다.
난 믿지 않아. 내 실제 경험은 그렇게 좋은 적이 없었습니다.
Ivan Butko의 신호가 무엇을 보여줄지 봅시다
글쎄요, 물론 가짜입니다. 특히 느린 시간대에는 그렇습니다.
나는 여기에서 Captain Evidence의 폭로를 공유하지 않을 것이지만, 그러한 모델의 추가 거래와 관련하여 그러한 "돼지 꽂이"와 함께 일하는 것은 매우 위험합니다. 모든 것이 열려 있어야 합니다. 데이터, ML, 백테스터, 닫힌 모듈이 있는 경우 이는 위험합니다. ML 및 지표 및 백테스터에서 가짜를 구성하기 위한 많은 옵션이 있습니다. 그러나 오류나 잘못된 모델도 있습니다. 판매용으로는 모두 좋지만 개인용으로는 유독합니다.
많은 사람들 이 막대의 색상을 추측하고 정확도 측면에서 어떤 결과를 얻었는지 알고 있습니다. 나는 즉시 0.52의 넌센스를 얻습니다.
테스트 샘플의 손익 차트는 예비 데이터에서 가장 좋은 차트입니다.
많은 사람들 이 막대의 색상을 추측하고 정확도 측면에서 어떤 결과를 얻었는지 알고 있습니다. 나는 즉시 0.52의 넌센스를 얻습니다.
테스트 샘플의 손익 차트는 예비 데이터에서 가장 좋은 차트입니다.
기분이 너무 안 좋은 게 이상해요. 많은 것이 여전히 악기와 TF에 달려 있지만.
Vladimir Perervenko och의 기사에서 막대의 색상. 약 0.8의 정확도로 잘 정의됩니다. 그리고 반복하기 쉽습니다. 나는 반복했다. 네이키드 따옴표에서는 디지털 필터보다 2-3% 더 나빴습니다.
기분이 너무 안 좋은 게 이상해요. 많은 것이 여전히 악기와 TF에 달려 있지만.
특정 기사를 가리킬 수 있습니까?
이것이 사실이고 정확도가 매우 높으면 이 데이터를 기반으로 전략을 세우는 것이 어떻겠습니까? 매트가 있어요. 기대치는 3점 조금 넘는데 이건 52%이고, 80%라면 분명 성배 가 있겠지.
특정 기사를 가리킬 수 있습니까?
이것이 사실이고 정확도가 매우 높으면 이 데이터를 기반으로 전략을 세우는 것이 어떻겠습니까? 매트가 있어요. 기대치는 3점 조금 넘지만, 이것은 52%이고, 80%라면 분명히 성배일 것이다.
음, 여기 최신 https://www.mql5.com/ru/articles/4722가 있습니다.
Sensitivity : 0.8494 Specificity : 0.8230 Pos Pred Value : 0.7921 Neg Pred Value : 0.8731 Prevalence : 0.4427 Detection Rate : 0.3760 Detection Prevalence : 0.4747 Balanced Accuracy : 0.8362 'Positive' Class : -1나는 양초의 잘 추측 된 밤 방향이 균형을 약간 증가시키고 주간 잘못된 추측이 큰 크기를 가지고 2-5 개의 밤 양초를 먹는다고 믿습니다.음, 여기 최신 https://www.mql5.com/ru/articles/4722가 있습니다.
나는 양초의 잘 추측 된 밤 방향이 균형을 약간 증가시키고 주간 잘못된 추측이 큰 크기를 가지고 2-5 개의 밤 양초를 먹는다고 믿습니다.그래서 그는 이미 준비된 데이터를 언급하며 준비 방법은 여기 에 설명되어 있습니다.
"
이제 우리는 data1과 data2의 두 데이터 세트를 형성할 것입니다. 첫 번째 세트에서 예측자는 디지털 필터와 첫 번째 차이 가 될 것이며 목표는 ZigZag의 첫 번째 차이의 변화의 부호가 될 것입니다. 두 번째 세트에서 예측 변수는 고가/저가/종가 호가 간의 첫 번째 차이와 CO/HO/LO/HL 호가 간의 차이 가 될 것이며 목표는 지그재그의 첫 번째 차이가 될 것입니다 . 스크립트는 아래에 나와 있으며 Prepare.R 파일에 있습니다.
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술집은 아닌거같은데..
그리고 FX는 MO에 그다지 편리하지 않다고 생각합니다. Moex exchange로 가시는 것이 좋습니다.
많은 사람들 이 막대의 색상을 추측하고 정확도 측면에서 어떤 결과를 얻었는지 알고 있습니다. 나는 즉시 0.52의 넌센스를 얻습니다.
테스트 샘플의 손익 차트는 예비 데이터에서 가장 좋은 차트입니다.
52%는 말도 안되는 소리는 아니지만 진실은 자궁이고, 그런데 시간만 되면 그렇게 나쁜 결과만 아니라면 꽤 거래가 가능하고 연간 SR ~ 1
80%는 일종의 유머 또는 가까운 시장 농담입니다.