하나의 VR 에서 관계를 찾고 싶습니다. 예, 그리고 이 VR 에 언제든지 존재 해야 하는 그러한 관계.
이 두 가지 상황(굵게 강조 표시된 부분)은 아무리 생각해도 이상해 보입니다.
굵게 표시된 것과 정확히 일치합니다. 당신에게 이상하게 보이며 이 스레드의 여러 사람들이 정확히 이러한 문제를 해결하려고 노력하고 있습니다. 더욱이, 우리는 이러한 문제를 정확하게 해결할 수 있도록 하는 상당히 하이테크 도구가 우리보다 먼저 발명되고 구현되었기 때문에 세계에서 이 지점에 있는 유일한 사람이 아닙니다.
그래서.
1. 언제든지 참석
이것은 모델을 과적합(과적합)하는 문제입니다. 우리 모델이 사용 가능한 과거 데이터에서 미래에 발생할 것이 보장되는 특정 패턴을 식별할 수 있다면 언제든지 귀하의 존재를 알 수 있습니다. 이는 목표 변수와 관련된 예측 변수에 대한 모델을 구축하여 달성할 수 있습니다. 여기에서 "주요 구성 요소"(오히려 오래된 도구)라는 도구가 테스트되었으며, 이를 통해 미래에 사용 가능한 과거 데이터에서 찾을 수 있는 동일한 패턴을 갖게 될 예측자에서 쓰레기(노이즈)를 걸러낼 수 있습니다.
2. 하나의 VR 에서 관계를 찾고 싶은 분
관계를 검색하기 위해 다양한 아이디어를 기반으로 하는 상당히 다양한 도구 세트가 있습니다. 여기서 우리는 NS 또는 nnet에 대해 논의합니다. 내 경험상 이것은 가장 효율적인 알고리즘입니다. 훨씬 더 효율적이고 가장 중요하게 더 시각적인 것은 효과의 내림차순으로 ada, randonforest, SVM입니다.
randonforest를 가장 확실한 것으로 간주해 보겠습니다.
아이디어는 무엇입니까?
예를 들어, 예측 값이 있는 경우 BUY 및 SELL을 예측하는 알고리즘을 가르칩니다. 이 알고리즘은 하나의 막대와 관련된 예측 변수 값의 조합인 트리를 만듭니다. 한 트리는 BUY를 예측하고 다른 트리는 SELL을 예측합니다. 입력에 약 5000개의 막대를 적용하면 알고리즘은 200-300가지 종류의 나무를 찾습니다. 막대의 수가 더 증가한다고 해서 나무의 수가 증가하는 것은 아닙니다. 청구항 1에 따라 문제를 해결하면 결과 모델은 과거 데이터에서와 거의 동일한 오류로 미래에 예측할 것입니다.
트레이더 박사 : 첫 번째 수업은 데이터 분석이 아니라 바로 이 프레임워크에 대한 자습서와 비슷합니다. 그러나 발표자는 다른 많은 쓸모없는 교육에서와 같이 전형적인 "나는 Forex 전문가입니다. 이제 눈을 뜨면 수백만 달러를 벌게 될 것입니다"가 없어도 적절해 보입니다. 이것은 적절한 것이 끝까지 이야기될 것이라는 희망을 줍니다.
이것은 대담합니다. 거기에는 확실히 눈보라가 없을 것입니다.
pandas는 데이터 마이닝을 위한 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나인 것 같습니다. python 자체는 광범위한 작업에 매우 편리한 언어입니다.
아무도 수익성 있는 거래를 가르치지 않을 것입니다. 그들은 데이터를 취하는 방법, 데이터에 대한 모델을 구축하고 모델의 결과를 평가하는 방법을 가르칠 것입니다.
그런 어조로 의사 소통하지 말자. 여기 경험을 배우고 공유하며 서로 도울 준비가 된 사람들이 있으며, 당신은 소문의 입장을 취하고 여기에서 당신은 바보이고 모든 것을 알고 있습니다), 더 나은 이해를 도와주세요 당신의 의견과 경험에
VR을 제공하는 것만으로는 충분하지 않다는 데 동의합니다. 정보를 최대한 압축하고 올바른 결정을 내리는 데 방해가 되는 초과분을 버려야 합니다. 우리는 10개의 지표(믿지 않음)를 가지고 있으며 그 중 9개를 걸러냈습니다. 예를 들어 RSI만 남겨두고 정보를 압축했지만 ind에는 여전히 값 범위가 있기 때문에 충분하지 않습니다. 그리고 그것은 -70에서 70 사이의 값에서 절대적으로 작동하지 않는 것으로 밝혀졌으므로 여기에서도 압축 등을 해야 합니다. 문제는 그것을 수행하는 방법입니다.
이에 대한 생각이 있지만 그런 선택자를 구현하기에는 아직 지식이 충분하지 않습니다 ...
내 첫 번째 시도는 꽤 오래 전에 현재 가격에서 되돌아가 과거에 거의 동일한 상황을 찾은 다음 이러한 상황을 결과, 종료 방법, 예를 들어 현재 상황으로 정렬했습니다. 10 과거에 아날로그가 발견되었습니다. 8 아날로그는 가격 인상으로 끝났고 2는 하락으로 끝났으므로 증가 할 것입니다 ... 그러나 공포))) 모든 것이 반대로 판명되었다는 것입니다. 가격은 자주 그리고 구매 측의 강한 편향으로 이러한 상황에서 크게 떨어졌고 종종 다시 테스트를 거쳤습니다.
그런 다음 일종의 지표를 구현하고 구매에 대한 모든 예측의 누적 합계와 마을에 대한 합계를 취하여 그 차이를 플롯하고 특정 지수를 얻었습니다. 가격과 비교했을 때 거의 반대되는 것으로 나타났습니다. 가격, 상관 관계는 -0.7 ~ -0.9였습니다. 단순히 시장이 자체 통계와 반대되는 경우 생각하고 다시 생각할 것이 있습니다.
금융 VR의 경우 패턴을 구별할 필요가 있습니다 .
여러분, 제 고문을 연결하겠습니다. R 시스템에서 정보를 송수신하는 논리를 보여줍니다.
작동하려면 https://www.mql5.com/en/code/11112 에서 라이브러리를 복사해야 합니다.
mt4R.mqh 파일에 지침이 있습니다.
어리석은 진술. 1년 전 EURUSD와 현재 EURUSD는 동일한 이름을 가진 두 개의 다른 BP입니다.
욕설. 귀하의 Expert Advisors가 EURUSD에 반대하는 경우 샘플 외부에서 1년 동안 병합됩니다. 이는 패턴을 찾지 못했음을 의미합니다. 거래 소음.
사과와 오렌지를 비교하는 학생의 언급은 물론 다른 작업에도 유효하지만 시장에서 이러한 과일을 구별하는 방법을 분명히 모릅니다.하나의 VR 에서 관계를 찾고 싶습니다. 예, 그리고 이 VR 에 언제든지 존재 해야 하는 그러한 관계.
이 두 가지 상황(굵게 강조 표시된 부분)은 아무리 생각해도 이상해 보입니다.
굵게 표시된 것과 정확히 일치합니다. 당신에게 이상하게 보이며 이 스레드의 여러 사람들이 정확히 이러한 문제를 해결하려고 노력하고 있습니다. 더욱이, 우리는 이러한 문제를 정확하게 해결할 수 있도록 하는 상당히 하이테크 도구가 우리보다 먼저 발명되고 구현되었기 때문에 세계에서 이 지점에 있는 유일한 사람이 아닙니다.
그래서.
1. 언제든지 참석
이것은 모델을 과적합(과적합)하는 문제입니다. 우리 모델이 사용 가능한 과거 데이터에서 미래에 발생할 것이 보장되는 특정 패턴을 식별할 수 있다면 언제든지 귀하의 존재를 알 수 있습니다. 이는 목표 변수와 관련된 예측 변수에 대한 모델을 구축하여 달성할 수 있습니다. 여기에서 "주요 구성 요소"(오히려 오래된 도구)라는 도구가 테스트되었으며, 이를 통해 미래에 사용 가능한 과거 데이터에서 찾을 수 있는 동일한 패턴을 갖게 될 예측자에서 쓰레기(노이즈)를 걸러낼 수 있습니다.
2. 하나의 VR 에서 관계를 찾고 싶은 분
관계를 검색하기 위해 다양한 아이디어를 기반으로 하는 상당히 다양한 도구 세트가 있습니다. 여기서 우리는 NS 또는 nnet에 대해 논의합니다. 내 경험상 이것은 가장 효율적인 알고리즘입니다. 훨씬 더 효율적이고 가장 중요하게 더 시각적인 것은 효과의 내림차순으로 ada, randonforest, SVM입니다.
randonforest를 가장 확실한 것으로 간주해 보겠습니다.
아이디어는 무엇입니까?
예를 들어, 예측 값이 있는 경우 BUY 및 SELL을 예측하는 알고리즘을 가르칩니다. 이 알고리즘은 하나의 막대와 관련된 예측 변수 값의 조합인 트리를 만듭니다. 한 트리는 BUY를 예측하고 다른 트리는 SELL을 예측합니다. 입력에 약 5000개의 막대를 적용하면 알고리즘은 200-300가지 종류의 나무를 찾습니다. 막대의 수가 더 증가한다고 해서 나무의 수가 증가하는 것은 아닙니다. 청구항 1에 따라 문제를 해결하면 결과 모델은 과거 데이터에서와 거의 동일한 오류로 미래에 예측할 것입니다.
경험 많은 이론가는 실제로 행운을 빕니다.
고마워요.
우리는 몇 년 동안 연습했습니다. 그것이 그들이 이론으로 눈을 돌린 이유입니다. 당신은 아직 진실의 한 조각을 보지 못했을 뿐입니다. 행운을 빕니다.
첫 번째 수업은 데이터 분석이 아니라 바로 이 프레임워크에 대한 자습서와 비슷합니다. 그러나 발표자는 다른 많은 쓸모없는 교육에서와 같이 전형적인 "나는 Forex 전문가입니다. 이제 눈을 뜨면 수백만 달러를 벌게 될 것입니다"가 없어도 적절해 보입니다. 이것은 적절한 것이 끝까지 이야기될 것이라는 희망을 줍니다.
이것은 대담합니다. 거기에는 확실히 눈보라가 없을 것입니다.
pandas는 데이터 마이닝을 위한 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나인 것 같습니다. python 자체는 광범위한 작업에 매우 편리한 언어입니다.
아무도 수익성 있는 거래를 가르치지 않을 것입니다. 그들은 데이터를 취하는 방법, 데이터에 대한 모델을 구축하고 모델의 결과를 평가하는 방법을 가르칠 것입니다.
이것은 대담합니다. 거기에는 확실히 눈보라가 없을 것입니다.
pandas는 데이터 마이닝을 위한 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나인 것 같습니다. python 자체는 광범위한 작업에 매우 편리한 언어입니다.
아무도 수익성 있는 거래를 가르치지 않을 것입니다. 그들은 데이터를 취하는 방법, 데이터에 대한 모델을 구축하고 모델의 결과를 평가하는 방법을 가르칠 것입니다.
경험 많은 이론가는 실제로 행운을 빕니다.
주식 투기에 대한 나의 경험은 Borovoy의 수표로 시작되었습니다. 그리고 그 전에 그는 또 20년 동안 실물 부문에 투자했습니다.
그리고 당신은 수표에 의해 이미 태어날 수 있었습니까?
안톤 즈베레프
그런 어조로 의사 소통하지 말자. 여기 경험을 배우고 공유하며 서로 도울 준비가 된 사람들이 있으며, 당신은 소문의 입장을 취하고 여기에서 당신은 바보이고 모든 것을 알고 있습니다), 더 나은 이해를 도와주세요 당신의 의견과 경험에
VR을 제공하는 것만으로는 충분하지 않다는 데 동의합니다. 정보를 최대한 압축하고 올바른 결정을 내리는 데 방해가 되는 초과분을 버려야 합니다. 우리는 10개의 지표(믿지 않음)를 가지고 있으며 그 중 9개를 걸러냈습니다. 예를 들어 RSI만 남겨두고 정보를 압축했지만 ind에는 여전히 값 범위가 있기 때문에 충분하지 않습니다. 그리고 그것은 -70에서 70 사이의 값에서 절대적으로 작동하지 않는 것으로 밝혀졌으므로 여기에서도 압축 등을 해야 합니다. 문제는 그것을 수행하는 방법입니다.
이에 대한 생각이 있지만 그런 선택자를 구현하기에는 아직 지식이 충분하지 않습니다 ...
내 첫 번째 시도는 꽤 오래 전에 현재 가격에서 되돌아가 과거에 거의 동일한 상황을 찾은 다음 이러한 상황을 결과, 종료 방법, 예를 들어 현재 상황으로 정렬했습니다. 10 과거에 아날로그가 발견되었습니다. 8 아날로그는 가격 인상으로 끝났고 2는 하락으로 끝났으므로 증가 할 것입니다 ... 그러나 공포))) 모든 것이 반대로 판명되었다는 것입니다. 가격은 자주 그리고 구매 측의 강한 편향으로 이러한 상황에서 크게 떨어졌고 종종 다시 테스트를 거쳤습니다.
그런 다음 일종의 지표를 구현하고 구매에 대한 모든 예측의 누적 합계와 마을에 대한 합계를 취하여 그 차이를 플롯하고 특정 지수를 얻었습니다. 가격과 비교했을 때 거의 반대되는 것으로 나타났습니다. 가격, 상관 관계는 -0.7 ~ -0.9였습니다. 단순히 시장이 자체 통계와 반대되는 경우 생각하고 다시 생각할 것이 있습니다.