음성인식이 생각나네요. 음성이 녹음되어 주파수 형태로 변환되어 개별 문자, 단어 등을 인식합니다. 언어는 종종 잘 정립된 구를 사용하므로 높은 확률로 다음 단어를 추측할 수 있습니다. 이 접근 방식이 시장에 이전되면 어떻게 될까요? 스펙트럼을 얻고 "문자", "단어", "구"의 패턴을 강조 표시하십시오.
class seed=None¶ Container for the Mersenne Twister pseudo-random number generator. exposes a number of methods for generating random numbers drawn from a variety of probability distributions. In addition to the distribution-specific arguments, each method takes a keyword argument size that defaults to . If size is , then a single value is...
대략적으로 말하면, 논리는 다음과 같습니다. 시리즈를 차별화하고, 어떤 방식으로든(반드시 고정된 간격은 아님) 희석하고, 선형 종속성을 찾습니다. 이것은 내 생각에 종속성을 찾는 보편적인 것입니다.
처음에는 주간TF로 전환하는 이야기인 줄 알았는데, 먼저 차별화를 시켜보니 그렇지 않다. 그리고 나는 약간 붙어 있습니다. 나는 그것이 작동하는 "물리적"감각을 보지 못합니다. 우리가 그것을 가격 흐름으로 생각한다면 우리는 가격을 모니터링하는 데 자신을 제한합니다. 신호로 간주하면 예비 필터링없이 다운 샘플링이 발생하며 이것은 앨리어싱 및 가상 주파수 - 신호 왜곡입니다.
처음에는 주간TF로 전환하는 이야기인 줄 알았는데, 먼저 차별화를 시켜보니 그렇지 않다. 그리고 나는 약간 붙어 있습니다. 나는 그것이 작동하는 "물리적"감각을 보지 못합니다. 우리가 그것을 가격 흐름으로 생각한다면 우리는 가격을 모니터링하는 데 자신을 제한합니다. 신호로 간주하면 예비 필터링없이 다운 샘플링이 발생하며 이것은 앨리어싱 및 가상 주파수 - 신호 왜곡입니다.
댓글_15957283
이 접근 방식의 장점은 무엇입니까? 범위를 사용하거나 틱 볼륨으로 정규화 하거나 하루 중 특정 시간의 평균 변동성을 사용하여 정규화하지 않는 이유는 무엇입니까?
댓글_15959144
음성인식이 생각나네요. 음성이 녹음되어 주파수 형태로 변환되어 개별 문자, 단어 등을 인식합니다. 언어는 종종 잘 정립된 구를 사용하므로 높은 확률로 다음 단어를 추측할 수 있습니다. 이 접근 방식이 시장에 이전되면 어떻게 될까요? 스펙트럼을 얻고 "문자", "단어", "구"의 패턴을 강조 표시하십시오.
https://www.mql5.com/ru/forum/286022/page169#comment_15898101
https://www.mql5.com/en/forum/286022/page169#comment_15898212
Mersenne Vortex를 확인할 수 있습니까?
이 기사 의 학살? 특정 시간을 제외하고 시리즈에서 모든 시간을 제외하지 않는 한 이것은 일일 시간대로 전환되지 않습니까?
Mersenne Vortex를 확인할 수 있습니까?
이 기사 의 소멸? 특정 시간을 제외하고 시리즈에서 모든 시간을 제외하지 않는 한 이것은 일일 시간대로 전환되지 않습니까?
나중에 볼게요
예, 예, 일일 주기, 그러나 다른 지연으로 증분을 취할 수 있습니다.
대략적으로 말하면, 논리는 다음과 같습니다. 우리는 시리즈를 차별화하고, 어떤 방식으로든(반드시 고정된 간격은 아님) 얇게 만들고, 선형 종속성을 찾습니다. 이것은 내 생각에 종속성을 찾는 보편적인 것입니다.
나중에 볼게요
예, 예, 일일 주기, 그러나 다른 지연으로 증분을 취할 수 있습니다.
대략적으로 말하면, 논리는 다음과 같습니다. 우리는 시리즈를 차별화하고, 어떤 방식으로든(반드시 고정된 간격은 아님) 얇게 만들고, 선형 종속성을 찾습니다. 이것은 내 생각에 종속성을 찾는 보편적인 것입니다.
초기부터 지금은 찾지 못했을 것 같지만
Mersenne Vortex를 확인할 수 있습니까?
https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.0/reference/generated/numpy.random.RandomState.html
생성기 = np.random.RandomState(0)
값 = 0 + np.cumsum(generator.normal(0, 0.1, size=date_time.size))
시원한. 나는 무작위로 예측할 수 없었다. 몇 가지 생각이 있지만.
1. 암호 방지 생성기를 가져옵니다.
2. 초기 hrc에 대한 예측을 계산하고 예측 오차를 계산합니다(svc hrc-forecast). PRSP보다 더 나쁘면 "내일도 오늘과 같을 것"이 최고의 예측입니다.
나중에 볼게요
예, 예, 일일 주기, 그러나 다른 지연으로 증분을 취할 수 있습니다.
대략적으로 말하면, 논리는 다음과 같습니다. 시리즈를 차별화하고, 어떤 방식으로든(반드시 고정된 간격은 아님) 희석하고, 선형 종속성을 찾습니다. 이것은 내 생각에 종속성을 찾는 보편적인 것입니다.
처음에는 주간TF로 전환하는 이야기인 줄 알았는데, 먼저 차별화를 시켜보니 그렇지 않다. 그리고 나는 약간 붙어 있습니다. 나는 그것이 작동하는 "물리적"감각을 보지 못합니다. 우리가 그것을 가격 흐름으로 생각한다면 우리는 가격을 모니터링하는 데 자신을 제한합니다. 신호로 간주하면 예비 필터링없이 다운 샘플링이 발생하며 이것은 앨리어싱 및 가상 주파수 - 신호 왜곡입니다.
가장 현실적인 설명 은 우주 마이크로파 복사의 영향인 것 같다))) 그러면 일주기와 연주기가 있어야 한다.
처음에는 주간TF로 전환하는 이야기인 줄 알았는데, 먼저 차별화를 시켜보니 그렇지 않다. 그리고 나는 약간 붙어 있습니다. 나는 그것이 작동하는 "물리적"감각을 보지 못합니다. 우리가 그것을 가격 흐름으로 생각한다면 우리는 가격을 모니터링하는 데 자신을 제한합니다. 신호로 간주하면 예비 필터링없이 다운 샘플링이 발생하며 이것은 앨리어싱 및 가상 주파수 - 신호 왜곡입니다.
가장 현실적인 설명 은 우주 마이크로파 복사의 영향인 것 같다))) 그러면 일주기와 연주기가 있어야 한다.
링크 주셔서 감사합니다)) 나는 자연 순환에 관한 것을 찾고있었습니다.
예를 들어, 동일한 지연이 있는 이전 시간에 대한 지연이 24인 시간당 증분의 종속성. 저것들. 과거를 보고 현재를 예측하다
이것은 평균 증분이 0에서 벗어나는 한 작동합니다(연간 샘플을 가정해 봅시다). 각각 구매 또는 판매가 있습니다. 모든 것이 기사에 있습니다.
일일 단위로 나누는 이유는 명확합니다. 미국 세션은 하나의 프로세스이고 유럽 세션은 다른 프로세스입니다. 저것들. 우리는 현재 유럽 세션을 어제, 특정 시간 또는 몇 시간의 연속으로 간주하여 다른 모든 것을 차단합니다.
월별 주기도 다소 명확합니다. 나머지는 모르겠다
Z.Y. 나는 공적분(조건부) 도구에 대해 동일한 작업을 수행하고, 공적분을 개선하고, 시간 단위로 수행하려고 했습니다. 전체 시리즈보다 낫지 만 영감을 얻지는 못했습니다.