It’s unexpected, surprising—and for me incredibly exciting. To be fair, at some level I’ve been working towards this for nearly 50 years. But it’s just in the last few months that it’s finally come together. And it’s much more wonderful, and beautiful, than I’d ever imagined. In many ways it’s the ultimate question in natural science: How does...
일반적인 추세 알고리즘, 매개변수 없음, 조정 없음, 하나의 신호 라인을 매끄럽게 하는 하나의 눈금만 있습니다.
예, 얼음처럼 보이지 않지만 다시 말하지만 매개 변수와 최적화가 없는 로봇, MO 없이 적응성 및 스펙트럼 분석만 있으면 일반 표시기로는 이 작업을 수행할 수 없습니다. 7개월 동안 1700p.
이러한 로봇을 구현하려면 MT4, 주성분 방법 및 Pearson 상관 계수 계산을 작성해야 합니다.
R에서는 모든 것이 이미 거기에 있고 mt4 xs에는 두 줄의 코드입니다.
이 문제를 해결하려면 코딩하는 내용을 이해해야 합니다. "주요 구성 요소 방법"을 계산하는 방법을 모르겠습니다. 모든 것을 단계별로 설명하면 단계적으로 수행할 수 있습니다. 그렇지 않으면 Wikipedia에서도 도움이 되지 않습니다. 대안 솔루션은 사람들이 이해할 수 없는 구문과 공식을 해독하는 데 도움을 주고 작업 결과가 공개되는 이 작업과 함께 별도의 분기를 만드는 것입니다.
이 문제를 해결하려면 코딩하는 내용을 이해해야 합니다. "주요 구성 요소 방법"을 계산하는 방법을 모르겠습니다. 모든 것을 단계별로 설명하면 단계적으로 수행할 수 있습니다. 그렇지 않으면 Wikipedia에서도 도움이 되지 않습니다. 대안 솔루션은 사람들이 이해할 수 없는 구와 공식을 해독하는 데 도움을 주고 작업 결과가 공개되는 이 작업으로 별도의 분기를 만드는 것입니다.
멋진 기사. 거기에서도 거래를 위해. 단순한 규칙은 복잡하고 종종 예측할 수 없는 행동을 일으키며 종종 되돌릴 수도 없습니다. 시스템의 행동에서 행동의 규칙을 모델링하는 것은 종종 불가능합니다.
글은 폭탄인데 하나도 이해가 안가는데 입 벌리고 읽었는데... 감사합니다!
많은 랜덤 규칙이 어쨌든 다른 방식으로 일종의 일반 구조로 수렴된다면 랜덤 포레스트 알고리즘과 유추할 수 있다는 아이디어가 떠올랐습니다. 이 알고리즘의 제작자는 많은 테스트를 수행했으며 둘 다 어느 쪽도 규칙의 형성이나 파괴의 순서, 그냥 어리석게 무작위로, 항상 비슷한 결과를 얻을 수 있습니다 ...
예를 들어 1주일 동안 5분 차트를 사용하고 특정 큰 패턴인 "BP"에 대해 다른 슬라이딩 창을 사용하여 그 안에 샘플을 생성하면 (자연스럽게 규모의 정규화)
그런 다음 이 샘플에서 숲을 훈련 하면 BP 내부에 많은 무작위 규칙이 생성됩니다.
그런 다음 BP를 샘플의 규모로 확장하고 이전에 생성된 자체 내부 규칙에 따라 BP를 예측합니다...
나는 두뇌를 치솟는 것이 아니라 한때 작동했던 시스템에 대해 생각하자고 제안합니다. 다양한 트레이더의 다년간의 경험을 기반으로 합니다.
예: 변동성 돌파, 평균 회귀(무슨 일이 있어도), 패턴(주기), 차익 거래
이 모든 차량은 이벤트 기반입니다. 이벤트가 발생하면 트리거됩니다. 그리고 그들은 MO에서와 같이 모든 것을 연속적으로 근사하지 않습니다.
거래에 명확한 규칙이없는 MO는 정말 멍청한 돼지입니다.
동의합니다) 다년간의 경험이 최종적인 답만 주는 것은 아닙니다.
동의합니다. 중재를 좋아하지 않습니다.
나는 이벤트에 과매수/과매도 시너지를 추가하지만 사실은 아닙니다.
나는 Moshka Mashka를 만났고 그가 그녀를 어떻게 괴롭히기 시작했는지))))
VR의 특성에 안주하면서. 변동성에 대한 이벤트, 평균으로의 회귀, 주기는 계열의 특정 특성에서만 작동합니다. 변경되면 중지됩니다. 그 기능이 무엇인지 모르겠습니다. 답을 찾고 있어요. 한 가지는 동일한 간단한 방법으로 시리즈의 다른 척도에서 특성을 얻어야 한다는 점을 이해합니다. 비늘의 가장자리, 월 및 눈금에는 다른 방법이 있을 수 있습니다. 상태를 이해하고 변경하기 위해서는 특성의 로직/이벤트 레벨이 있어야 합니다. 그러나 예를 들어 증분에 추가하여 속도를 높이자 마자 혼란스러워집니다. 너무 어렵다.
물론 다양한 단순 차량을 멍하니 가져가서 정지/작동을 시작하고 특성을 비교할 수 있지만 모든 것이 여전히 어렵고 무엇을 봐야할지 명확하지 않습니다.
https://writings.stephenwolfram.com/2020/04/finally-we-may-have-a-path-to-the-fundamental-theory-of-physics-and-its-beautiful/
멋진 기사. 거기에서도 거래를 위해. 단순한 규칙은 복잡하고 종종 예측할 수 없는 행동을 일으키며 종종 되돌릴 수도 없습니다. 시스템의 행동에서 행동의 규칙을 모델링하는 것은 종종 불가능합니다.
고맙습니다
예를 들어 여기 그 중 하나가 있습니다.
일반적인 추세 알고리즘, 매개변수 없음, 조정 없음, 하나의 신호 라인을 매끄럽게 하는 하나의 눈금만 있습니다.
예, 얼음처럼 보이지 않지만 다시 말하지만 매개 변수와 최적화가 없는 로봇, MO 없이 적응성 및 스펙트럼 분석만 있으면 일반 표시기로는 이 작업을 수행할 수 없습니다. 7개월 동안 1700p.
이러한 로봇을 구현하려면 MT4, 주성분 방법 및 Pearson 상관 계수 계산을 작성해야 합니다.
R에서는 모든 것이 이미 거기에 있고 mt4 xs에는 두 줄의 코드입니다.
이 문제를 해결하려면 코딩하는 내용을 이해해야 합니다. "주요 구성 요소 방법"을 계산하는 방법을 모르겠습니다. 모든 것을 단계별로 설명하면 단계적으로 수행할 수 있습니다. 그렇지 않으면 Wikipedia에서도 도움이 되지 않습니다. 대안 솔루션은 사람들이 이해할 수 없는 구문과 공식을 해독하는 데 도움을 주고 작업 결과가 공개되는 이 작업과 함께 별도의 분기를 만드는 것입니다.
일반적으로 MT4 및 MT5 에 대한 모든 것이 있습니다.이 문제를 해결하려면 코딩하는 내용을 이해해야 합니다. "주요 구성 요소 방법"을 계산하는 방법을 모르겠습니다. 모든 것을 단계별로 설명하면 단계적으로 수행할 수 있습니다. 그렇지 않으면 Wikipedia에서도 도움이 되지 않습니다. 대안 솔루션은 사람들이 이해할 수 없는 구와 공식을 해독하는 데 도움을 주고 작업 결과가 공개되는 이 작업으로 별도의 분기를 만드는 것입니다.
일반적으로 MT4 및 MT5 에 대한 모든 것이 있습니다.matstat/orver 메서드에 대한 의미 있는 토론을 위한 스레드가 있으면 좋을 것입니다. 이것이 가능한지 확실하지 않습니다.
matstat/orver 메서드에 대한 의미 있는 토론을 위한 스레드가 있으면 좋을 것입니다. 이것이 가능한지 확실하지 않습니다.
matstat/orver 메서드에 대한 의미 있는 토론을 위한 스레드가 있으면 좋을 것입니다. 이것이 가능한지 확실하지 않습니다.
특정 예가 거기에서 분석되고 교육 과정 수준에서 모든 질문에 대답하는 책임자가 지점을 이끄는 경우 유용할 수 있습니다. 어려운 문제는 이미 다른 참가자의 관점에서 별도로 논의될 것입니다.
거래 및 / 또는 MO 주제의 예를 사용하여 그러한 지점을 시작하는 것이 좋을 것이며 사람들은 따라 잡을 것입니다.
https://writings.stephenwolfram.com/2020/04/finally-we-may-have-a-path-to-the-fundamental-theory-of-physics-and-its-beautiful/
멋진 기사. 거기에서도 거래를 위해. 단순한 규칙은 복잡하고 종종 예측할 수 없는 행동을 일으키며 종종 되돌릴 수도 없습니다. 시스템의 행동에서 행동의 규칙을 모델링하는 것은 종종 불가능합니다.
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%B4%D0%B2%D0%B0%D0%B9%D1%82%D0%B0-%D0%B2%D0%B5% D0%B4%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B0
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%B4%D0%B2%D0%B0%D0%B9%D1%82%D0%B0-%D0%B2%D0%B5% D0%B4%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B0
https://writings.stephenwolfram.com/2020/04/finally-we-may-have-a-path-to-the-fundamental-theory-of-physics-and-its-beautiful/
멋진 기사. 거기에서도 거래를 위해. 단순한 규칙은 복잡하고 종종 예측할 수 없는 행동을 일으키며 종종 되돌릴 수도 없습니다. 시스템의 행동에서 행동의 규칙을 모델링하는 것은 종종 불가능합니다.
글은 폭탄인데 하나도 이해가 안가는데 입 벌리고 읽었는데... 감사합니다!
많은 랜덤 규칙이 어쨌든 다른 방식으로 일종의 일반 구조로 수렴된다면 랜덤 포레스트 알고리즘과 유추할 수 있다는 아이디어가 떠올랐습니다. 이 알고리즘의 제작자는 많은 테스트를 수행했으며 둘 다 어느 쪽도 규칙의 형성이나 파괴의 순서, 그냥 어리석게 무작위로, 항상 비슷한 결과를 얻을 수 있습니다 ...
예를 들어 1주일 동안 5분 차트를 사용하고 특정 큰 패턴인 "BP"에 대해 다른 슬라이딩 창을 사용하여 그 안에 샘플을 생성하면 (자연스럽게 규모의 정규화)
그런 다음 이 샘플에서 숲을 훈련 하면 BP 내부에 많은 무작위 규칙이 생성됩니다.
그런 다음 BP를 샘플의 규모로 확장하고 이전에 생성된 자체 내부 규칙에 따라 BP를 예측합니다...
그것들은 프랙탈리티를 고려하고 이 전체 상호 중첩이 작동하는지 확인합니다.
흥미로운...
))) 주의를 산만하게 하거나 즐겁게 하는 방법을 알고 있습니다. 거래자의 행동을 유도하기 위한 간단한 규칙은 복잡한 가격 행동 시스템을 만듭니다.))) 나는 영구 모션 머신이 함께 성장할 때까지 원을 그리며 움직입니다.)))))
나는 두뇌를 치솟는 것이 아니라 한때 작동했던 시스템에 대해 생각하자고 제안합니다. 다양한 트레이더의 다년간의 경험을 기반으로 합니다.
예: 변동성 돌파, 평균 회귀(무슨 일이 있어도), 패턴(주기), 차익 거래
이 모든 차량은 이벤트 기반입니다. 이벤트가 발생하면 트리거됩니다. 그리고 그들은 MO에서와 같이 모든 것을 연속적으로 근사하지 않습니다.
거래에 명확한 규칙이없는 MO는 정말 멍청한 돼지입니다.나는 두뇌를 치솟는 것이 아니라 한때 작동했던 시스템에 대해 생각하자고 제안합니다. 다양한 트레이더의 다년간의 경험을 기반으로 합니다.
예: 변동성 돌파, 평균 회귀(무슨 일이 있어도), 패턴(주기), 차익 거래
이 모든 차량은 이벤트 기반입니다. 이벤트가 발생하면 트리거됩니다. 그리고 그들은 MO에서와 같이 모든 것을 연속적으로 근사하지 않습니다.
거래에 명확한 규칙이없는 MO는 정말 멍청한 돼지입니다.동의합니다) 다년간의 경험이 최종적인 답만 주는 것은 아닙니다.
동의합니다. 중재를 좋아하지 않습니다.
나는 이벤트에 과매수/과매도 시너지를 추가하지만 사실은 아닙니다.
나는 Moshka Mashka를 만났고 그가 그녀를 어떻게 괴롭히기 시작했는지))))
VR의 특성에 안주하면서. 변동성에 대한 이벤트, 평균으로의 회귀, 주기는 계열의 특정 특성에서만 작동합니다. 변경되면 중지됩니다. 그 기능이 무엇인지 모르겠습니다. 답을 찾고 있어요. 한 가지는 동일한 간단한 방법으로 시리즈의 다른 척도에서 특성을 얻어야 한다는 점을 이해합니다. 비늘의 가장자리, 월 및 눈금에는 다른 방법이 있을 수 있습니다. 상태를 이해하고 변경하기 위해서는 특성의 로직/이벤트 레벨이 있어야 합니다. 그러나 예를 들어 증분에 추가하여 속도를 높이자 마자 혼란스러워집니다. 너무 어렵다.
물론 다양한 단순 차량을 멍하니 가져가서 정지/작동을 시작하고 특성을 비교할 수 있지만 모든 것이 여전히 어렵고 무엇을 봐야할지 명확하지 않습니다.