피터 코노우 : 펀드 데이터 디지털화 없이도 가격 외에도 거래량, 미결제약정, 가격 수준 및 거래량, 시간 매개변수(세션, 시즌 등)가 있습니다. 뉴스는 이미 디지털화되었습니다...
즉, 시장 매개 변수의 메뉴는 여기에서 논의되고 사용되는 것보다 훨씬 풍부하며 ML의 잠재력은 연구에서 완전히 실현되지 않습니다.
사용 가능한 매개변수를 조건부 시스템으로 수집하고 해당 값의 흐름을 MO 알고리즘으로 구성하여 통계 데이터베이스를 기반으로 "교차" 종속성 계수를 계산합니다.
이 데이터에 대한 회계 논리를 디지털화하고 시스템화하십시오. 당장은 못해) 수치, 주가지수, 총수입, 국내 중앙은행 금리, 예상 총 수치, 기관 추정치, 신용등급, 산업 수치, 국가간 무역 회전율 등… 그리고 그것을 사용하는 방법? 이것에서 테크니컬 애널 은 별도의 노래입니다 ... 기본에서.
이 데이터에 대한 회계 논리를 디지털화하고 시스템화하십시오. 당장은 할 수 없다) 숫자, 주가지수, 총수입, 해당 국가의 중앙은행 금리, 예상 총 수치, 기관 추정치, 신용등급, 산업 수치, 국가간 교역 회전율 등으로부터… 그리고 그것을 사용하는 방법? 이것에서 테크니컬 애널 은 별도의 노래입니다 ... 기본에서.
자, 일단 디지털화된 기초자료가 바로 기술적 분석의 대상이 된다는 사실부터 시작하겠습니다. 자신만의 디지털화 방법을 찾는 데 방해가 되는 것은 무엇입니까? 또 다른 문제는 정보의 맞춤형 디지털화가 주관적이고 일반적인 데이터 흐름에 맞지 않는다는 것입니다. 즉, 의미를 숫자로 변환하는 시스템은 알고리즘에 직접 가지 않고 머리에서만 작동합니다. 이것은 문제예요.
사용 가능한 시장 지표에 관해서. 이러한 모든 구성 요소는 ML이 상관 관계를 계산할 시스템 모델에 배치해야 합니다. 이 같은...
TL;DR: Нет На просторах Сети полным полно материалов, мануалов, готовых решений, сборок и прочего добра, посвященного прогнозированию цен на криптовалютные и традиционные биржевые активы, пахнущего быстрыми и легкими доходами с минимумом усилий. И хоть пишут их разные люди, с разными подходами, на разных платформах и с разными парадигмами, у...
이것은 모든 선형 확장의 속성입니다. 신호가 다시 작동하지 않으면 분해가 잘못된 것입니다. 논리의 문제입니다. 모든 아날로그는 정현파로 분해될 수 있습니다. 여기서 목표가 다릅니다. 외부 영향의 기준에 따라 가격 변동을 선택하고 나눕니다. 그러면 이해가 됩니다. 그리고 가격과 예측의 행동에 대한 보다 의미 있는 분석의 가능성이 나타납니다.
이것은 모든 선형 확장의 속성입니다. 신호가 다시 작동하지 않으면 분해가 잘못된 것입니다. 논리의 문제입니다. 모든 아날로그는 정현파로 분해될 수 있습니다. 여기서 목표가 다릅니다. 외부 영향의 기준에 따라 가격 변동을 선택하고 나눕니다 . 그러면 이해가 됩니다. 그리고 가격과 예측의 행동에 대한 보다 의미 있는 분석의 가능성이 나타납니다.
가격 변동은 많은 요인에 의해 결정되며 주요 요인을 강조 표시하고 이를 확장하여 가격 변동과 연결합니다. 실제로 이것은 직장에서 수행되는 작업입니다. 단일 유형의 가격 변동은 분해를 선택하여 동일한 유형의 가격 변동을 이해하는 한 구별하여 나눕니다. 요인 자체를 이해하지 못하고 본질을 모를 수 있지만 이러한 요인을 식별하고 고려할 수 있다는 점을 이해하면 많은 것을 얻을 수 있습니다.
펀드 데이터 디지털화 없이도 가격 외에도 거래량, 미결제약정, 가격 수준 및 거래량, 시간 매개변수(세션, 시즌 등)가 있습니다. 뉴스는 이미 디지털화되었습니다...
이 데이터에 대한 회계 논리를 디지털화하고 시스템화하십시오. 당장은 못해) 수치, 주가지수, 총수입, 국내 중앙은행 금리, 예상 총 수치, 기관 추정치, 신용등급, 산업 수치, 국가간 무역 회전율 등… 그리고 그것을 사용하는 방법? 이것에서 테크니컬 애널 은 별도의 노래입니다 ... 기본에서.
멋져요 기대고 있어요...
그리고 과학자들이 하는 일은...
주성분 계열 분할(PCA)
크기 10의 슬라이딩 창에 있는 따옴표
구성 요소는 8 조각으로 밝혀졌습니다.
알고리즘 자체에서 구성 요소를 천천히 변화하는 구성 요소와 빠르게 변화하는 구성 요소, 크게 기여하는 구성 요소와 약한 구성 요소로 분류하고 정렬합니다.
분해(푸리에, 웨이블릿, pca)의 강력한 속성은 가산성입니다.
즉, 모든 구성 요소를 pc1+pc2+...+pc8을 함께 추가하면 동일한 가격이 반환되며 이 속성을 가산성이라고 합니다.
이제 구성 요소 대신 동일한 지표를 사용한 다음 함께 추가하면 무엇을 얻을 수 있을까요? 이것은 우리가 확률론에 대해 훈련할 때 뉴런의 출력에서 얻는 것과 정확히 같습니다)
지표는 이미 구성 요소 위에 사용할 수 있습니다. 이러한 분해로 생성할 수 있는 기능이 얼마나 되는지 상상해 보세요.
데이터를 필터링하고 불필요한(나쁜 구성 요소)를 찾아 제거할 수 있습니다.
일부 구성 요소를 변경하고 다시 넣을 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
일부 구성 요소의 속도를 높이거나 낮추거나 진폭을 변경할 수 있습니다.
각 구성 요소를 다른 구성 요소 또는 2-3개에 상대적으로 분석할 수 있습니다.
구성 요소가 개별적으로 전체 예측에 합산되는 것으로 예측할 수 있습니다(추가적임).
한 구성 요소는 다른 구성 요소에서 예측할 수 있습니다.
할 수 있다...
할 수 있다..
할 수 있다..
할 수 있다..
할 수 있다..
과학자들이 무언가를 이해하고 싶을 때 하는 일
신경망이 실제 시장에서 지표로 작동하고 자산 움직임을 잘 예측한다는 것입니다. 또한, 또 다른 실험적인 것이 진입점을 제공하려고 합니다. 다음은 지난 10시간 동안의 마지막 4개 신호이며 모든 신호는 공개됩니다.
잘 했어!!! 새로 추가된 사항은 무엇입니까?
이 데이터에 대한 회계 논리를 디지털화하고 시스템화하십시오. 당장은 할 수 없다) 숫자, 주가지수, 총수입, 해당 국가의 중앙은행 금리, 예상 총 수치, 기관 추정치, 신용등급, 산업 수치, 국가간 교역 회전율 등으로부터… 그리고 그것을 사용하는 방법? 이것에서 테크니컬 애널 은 별도의 노래입니다 ... 기본에서.
Habré에 대한 좋은 기사: 신경망은 전자 화폐를 꿈꾸는가?
나는 읽기를 제안하지 않습니다, 나는 나 자신을 위해 링크를 남겼습니다
분해(푸리에, 웨이블릿, pca)의 강력한 속성은 가산성입니다.
이것은 모든 선형 확장의 속성입니다. 신호가 다시 작동하지 않으면 분해가 잘못된 것입니다. 논리의 문제입니다. 모든 아날로그는 정현파로 분해될 수 있습니다. 여기서 목표가 다릅니다. 외부 영향의 기준에 따라 가격 변동을 선택하고 나눕니다. 그러면 이해가 됩니다. 그리고 가격과 예측의 행동에 대한 보다 의미 있는 분석의 가능성이 나타납니다.
이것은 모든 선형 확장의 속성입니다. 신호가 다시 작동하지 않으면 분해가 잘못된 것입니다. 논리의 문제입니다. 모든 아날로그는 정현파로 분해될 수 있습니다. 여기서 목표가 다릅니다. 외부 영향의 기준에 따라 가격 변동을 선택하고 나눕니다 . 그러면 이해가 됩니다. 그리고 가격과 예측의 행동에 대한 보다 의미 있는 분석의 가능성이 나타납니다.
무슨 뜻인가요?
자, 일단 디지털화된 기초자료가 바로 기술적 분석의 대상이 된다는 사실부터 시작하겠습니다.
우리는 기술과 기본에 대해 서로 다른 생각을 가지고 있습니다. 기본 = 사회에서 확립된 기준으로 표현된 실제 데이터. Gazprom의 대차 대조표는 기본 데이터입니다. 그리고 주식의 판매 와 그 견적은 기술적입니다. 나는 설득하지 않고 내가 이해하는대로 설명합니다.
무엇을 알고 있습니까?
가격 변동은 많은 요인에 의해 결정되며 주요 요인을 강조 표시하고 이를 확장하여 가격 변동과 연결합니다. 실제로 이것은 직장에서 수행되는 작업입니다. 단일 유형의 가격 변동은 분해를 선택하여 동일한 유형의 가격 변동을 이해하는 한 구별하여 나눕니다. 요인 자체를 이해하지 못하고 본질을 모를 수 있지만 이러한 요인을 식별하고 고려할 수 있다는 점을 이해하면 많은 것을 얻을 수 있습니다.
잘 했어!!! 새로 추가된 사항은 무엇입니까?