그러나 확률론적 예측을 제공하도록 그리드를 가르치려고 하면 어떻게 될까요?... 하지만 일반적으로 하는 것과는 다릅니다. 신호 레벨은 예측의 확률에 해당하지만 방법은 다음과 같습니다.
0에서 100%까지의 확률을 10개의 섹션으로 나눕니다. 이 섹션은 0, 10, 20 ... 90, 100%에 해당합니다. 그런 다음 예를 들어 신호 10% 수준에서 비슷한 경우에 100개 중 10개 정답이 나와야 하며, 사이트마다 그렇게 해야 합니다. 각 섹션을 세고 각 섹션의 표준 편차를 계산하면 ff가 간단하고 이해할 수 있는 것으로 판명되어 모든 확률 섹션의 평균 표준 편차를 줄입니다. 물론 이 경우 통계적 신뢰도 요구사항은 훈련을 위한 표본의 증가로 이어지지만, 우리가 입력하는 것과 같은 확률적 모델을 직접 사용하는 것도 가능할 것이다. 확률 예측이 70%를 초과할 때. 생각 - 출력 뉴런의 수준을 확률로 어리석게 해석하지 않고 가장 순수한 형태로 확률론적 예측을 학습합니다.
섹션으로의 ZY 분할은 보간이 필요할 수 있지만 훈련 중에 결과를 보간하고 컴퓨팅 성능에 대한 요구 사항을 줄일 필요 없이 단순성을 위해 수행됩니다.
당신은 경제 달력 의 API에 대해 뭔가를 쓴 것 같습니다. 정상적으로 작동하고 개발되는지 알고 싶습니다. 그렇지 않으면 이 주제가 포럼에서 어떻게든 사라졌습니다. (통계 라이브러리에서 실망한 후) 알아낼 가치가 있는지 약간 의심됩니다.
테스터에서 사용할 수 없고, 그 이후에 바로 관심이 사라졌기 때문입니다. 이전에는 MT4에서 webbreests를 통해 테스터의 정보를 최소한 끌어올 수 있었습니다. 오늘날 웹 품종이나 웹 소켓은 테스터에서 작동하지 않습니다. 파이썬에서 할 수 있습니다. quadl.com과 같은 데이터베이스를 사용하세요.
막심 드미트리예프스키 : 테스터에서 사용할 수 없고, 그 이후에 바로 관심이 사라졌기 때문입니다. 이전에는 MT4에서 webbreests를 통해 테스터의 정보를 최소한 끌어올 수 있었습니다. 오늘날 웹 품종이나 웹 소켓은 테스터에서 작동하지 않습니다. 파이썬에서 할 수 있습니다. quadl.com과 같은 데이터베이스를 사용하세요.
테스터의 액세스 불가능은 슬프지만 일부 목발로 여전히 우회할 수 있습니다. 예를 들어 미리 준비된 파일에서 뉴스를 읽으려고 시도할 수 있습니다. 온라인 버그는 훨씬 더 심각한 문제이며, MK가 이에 대해 작동하지 않는다면 이 API에 묶일 의미가 없습니다. 통계 라이브러리의 예를 사용하면 광범위한 거래자 사이의 관심 부족이 MC 사이의 관심 상실로 이어진다는 것을 알 수 있습니다. 따라서이 주제에 대한 포럼에 대한 관심 부족은 놀랍습니다.
그러나 확률론적 예측을 제공하도록 그리드를 가르치려고 하면 어떻게 될까요?... 하지만 일반적으로 하는 것과는 다릅니다. 신호 레벨은 예측의 확률에 해당하지만 방법은 다음과 같습니다.
0에서 100%까지의 확률을 10개의 섹션으로 나눕니다. 이 섹션은 0, 10, 20 ... 90, 100%에 해당합니다. 그런 다음 예를 들어 신호 10% 수준에서 비슷한 경우에 100개 중 10개 정답이 나와야 하며, 사이트마다 그렇게 해야 합니다. 각 섹션을 세고 각 섹션의 표준 편차를 계산하면 ff가 간단하고 이해할 수 있는 것으로 판명되어 모든 확률 섹션의 평균 표준 편차를 줄입니다. 물론 이 경우 통계적 신뢰도 요구사항은 훈련을 위한 표본의 증가로 이어지지만, 우리가 입력하는 것과 같은 확률적 모델을 직접 사용하는 것도 가능할 것이다. 확률 예측이 70%를 초과할 때. 생각 - 출력 뉴런의 수준을 확률로 어리석게 해석하지 않고 가장 순수한 형태로 확률론적 예측을 학습합니다.
섹션으로의 ZY 분할은 보간이 필요할 수 있지만 훈련 중에 결과를 보간하고 컴퓨팅 성능에 대한 요구 사항을 줄일 필요 없이 단순성을 위해 수행됩니다.
TP/SL에 대한 훈련 신호의 마크업으로 이것을 시도했습니다. 교육 사이트의 성공적인 사례 중 90%도 새 데이터에 대해 50/50을 제공합니다. 저것들. 아무것도 벌지 않습니다. 그러나 다른 사람이 시도해야 할 필요가 있습니다. 어딘가에서 실수를 한 것일 수 있습니다.
테스터의 액세스 불가능은 슬프지만 일부 목발로 여전히 우회할 수 있습니다. 예를 들어 미리 준비된 파일에서 뉴스를 읽으려고 시도할 수 있습니다. 온라인 버그는 훨씬 더 심각한 문제이며, MK가 이에 대해 작동하지 않는다면 이 API에 묶일 의미가 없습니다. 통계 라이브러리의 예를 사용하면 광범위한 거래자 사이의 관심 부족이 MC 사이의 관심 상실로 이어진다는 것을 알 수 있습니다. 따라서이 주제에 대한 포럼에 대한 관심 부족은 놀랍습니다.
항상 기계 학습은 거래에 적합하지 않다고 말했습니다.
Forex는 상황이 항상 바뀌고 특수한 전술과 전략을 사용하여 상황에 따라 행동해야 하는 전쟁 게임과 같이 접근해야 합니다.
Forex에서는 추세와 저항/지지 수준을 고려하는 것으로 충분합니다. 제 생각에는 Gerchik도 항상 이것에 대해 이야기합니다. 하지만 이것으로 충분하지 않습니다.
결과는 견인, 가속, 가격 변화율 , 쇠퇴, 반전 및 여러 시간 요인과 같은 많은 "사소한" 요인과 큰 추세에서 미니 추세 를 정의하는 것과 같은 개념에 의해 영향을 받습니다. 동적으로 추세의 시작과 끝을 결정할 수 없기 때문에 항상 큰 추세를 따라 이동합니다.
이해하고 이해하는 사람과 이해하지 못하는 사람은 결코 이해하지 못할 것입니다.
당신은 경제 달력 의 API에 대해 뭔가를 쓴 것 같습니다. 정상적으로 작동하고 개발되는지 알고 싶습니다. 그렇지 않으면 이 주제가 포럼에서 어떻게든 사라졌습니다. (통계 라이브러리에서 실망한 후) 알아낼 가치가 있는지 약간 의심됩니다.
테스터에서 작동하지 않습니다. 온라인에는 여전히 버그가 있습니다.
그러나 확률론적 예측을 제공하도록 그리드를 가르치려고 하면 어떻게 될까요?... 하지만 일반적으로 하는 것과는 다릅니다. 신호 레벨은 예측의 확률에 해당하지만 방법은 다음과 같습니다.
0에서 100%까지의 확률을 10개의 섹션으로 나눕니다. 이 섹션은 0, 10, 20 ... 90, 100%에 해당합니다. 그런 다음 예를 들어 신호 10% 수준에서 비슷한 경우에 100개 중 10개 정답이 나와야 하며, 사이트마다 그렇게 해야 합니다. 각 섹션을 세고 각 섹션의 표준 편차를 계산하면 ff가 간단하고 이해할 수 있는 것으로 판명되어 모든 확률 섹션의 평균 표준 편차를 줄입니다. 물론 이 경우 통계적 신뢰도 요구사항은 훈련을 위한 표본의 증가로 이어지지만, 우리가 입력하는 것과 같은 확률적 모델을 직접 사용하는 것도 가능할 것이다. 확률 예측이 70%를 초과할 때. 생각 - 출력 뉴런의 수준을 확률로 어리석게 해석하지 않고 가장 순수한 형태로 확률론적 예측을 학습합니다.
섹션으로의 ZY 분할은 보간이 필요할 수 있지만 훈련 중에 결과를 보간하고 컴퓨팅 성능에 대한 요구 사항을 줄일 필요 없이 단순성을 위해 수행됩니다.
당신은 경제 달력 의 API에 대해 뭔가를 쓴 것 같습니다. 정상적으로 작동하고 개발되는지 알고 싶습니다. 그렇지 않으면 이 주제가 포럼에서 어떻게든 사라졌습니다. (통계 라이브러리에서 실망한 후) 알아낼 가치가 있는지 약간 의심됩니다.
테스터에서 작동하지 않습니다. 온라인에는 여전히 버그가 있습니다.
테스터에서 사용할 수 없고, 그 이후에 바로 관심이 사라졌기 때문입니다. 이전에는 MT4에서 webbreests를 통해 테스터의 정보를 최소한 끌어올 수 있었습니다. 오늘날 웹 품종이나 웹 소켓은 테스터에서 작동하지 않습니다. 파이썬에서 할 수 있습니다. quadl.com과 같은 데이터베이스를 사용하세요.
테스터의 액세스 불가능은 슬프지만 일부 목발로 여전히 우회할 수 있습니다. 예를 들어 미리 준비된 파일에서 뉴스를 읽으려고 시도할 수 있습니다. 온라인 버그는 훨씬 더 심각한 문제이며, MK가 이에 대해 작동하지 않는다면 이 API에 묶일 의미가 없습니다. 통계 라이브러리의 예를 사용하면 광범위한 거래자 사이의 관심 부족이 MC 사이의 관심 상실로 이어진다는 것을 알 수 있습니다. 따라서이 주제에 대한 포럼에 대한 관심 부족은 놀랍습니다.
Bayes 기반 방법을 사용하여 가격에 대한 뉴스의 영향 정도를 직접 평가하고 싶습니다.
추신. 나는 MK 달력에 대한 약간의 영어 포럼을 읽었습니다. 낙관주의는 증가하지 않았고 오히려 그 반대였습니다.그러나 확률론적 예측을 제공하도록 그리드를 가르치려고 하면 어떻게 될까요?... 하지만 일반적으로 하는 것과는 다릅니다. 신호 레벨은 예측의 확률에 해당하지만 방법은 다음과 같습니다.
0에서 100%까지의 확률을 10개의 섹션으로 나눕니다. 이 섹션은 0, 10, 20 ... 90, 100%에 해당합니다. 그런 다음 예를 들어 신호 10% 수준에서 비슷한 경우에 100개 중 10개 정답이 나와야 하며, 사이트마다 그렇게 해야 합니다. 각 섹션을 세고 각 섹션의 표준 편차를 계산하면 ff가 간단하고 이해할 수 있는 것으로 판명되어 모든 확률 섹션의 평균 표준 편차를 줄입니다. 물론 이 경우 통계적 신뢰도 요구사항은 훈련을 위한 표본의 증가로 이어지지만, 우리가 입력하는 것과 같은 확률적 모델을 직접 사용하는 것도 가능할 것이다. 확률 예측이 70%를 초과할 때. 생각 - 출력 뉴런의 수준을 확률로 어리석게 해석하지 않고 가장 순수한 형태로 확률론적 예측을 학습합니다.
섹션으로의 ZY 분할은 보간이 필요할 수 있지만 훈련 중에 결과를 보간하고 컴퓨팅 성능에 대한 요구 사항을 줄일 필요 없이 단순성을 위해 수행됩니다.
그러나 다른 사람이 시도해야 할 필요가 있습니다. 어딘가에서 실수를 한 것일 수 있습니다.
그러나 현재로서는 가격의 행동에 패턴이 없으며 가격이 SB라고 생각합니다.
MO 장치의 효과적인 적용을 위해 "네이키드" 가격대를 사용하는 것은 불가능합니다.
안전보장이사회에 없는 것, 즉 일시적인 패턴을 고려할 필요가 있습니다.
요일에 대한 가격 역학의 의존성은 무엇보다도 "작동"하고 더 나쁩니다 - 활동의 일일 변동
테스터의 액세스 불가능은 슬프지만 일부 목발로 여전히 우회할 수 있습니다. 예를 들어 미리 준비된 파일에서 뉴스를 읽으려고 시도할 수 있습니다. 온라인 버그는 훨씬 더 심각한 문제이며, MK가 이에 대해 작동하지 않는다면 이 API에 묶일 의미가 없습니다. 통계 라이브러리의 예를 사용하면 광범위한 거래자 사이의 관심 부족이 MC 사이의 관심 상실로 이어진다는 것을 알 수 있습니다. 따라서이 주제에 대한 포럼에 대한 관심 부족은 놀랍습니다.
Bayes 기반 방법을 사용하여 가격에 대한 뉴스의 영향 정도를 직접 평가하고 싶습니다.
추신. 나는 MK 달력에 대한 약간의 영어 포럼을 읽었습니다. 낙관주의는 증가하지 않았고 오히려 그 반대였습니다.시장이 아닌 거래에 의존한다면 전체 인프라는 뚫을 수 없는 늪입니다.
시장이 아닌 거래에 의존한다면 전체 인프라는 뚫을 수 없는 늪입니다.
네, 트레이더가 주류(지표, 그리드, 마팅게일 등)에 맞도록 모든 것이 정리되어 있거나 모든 것을 남겨두는 것 같습니다.
"과시하지 마, Ivanov 동지! "Valenki"라는 노래를 들어라!"