나는 패턴에 대한 "전체 검색"을 수행하려고 생각하고 있습니다. 일반적인 형태의 대상이 없는 패턴은 "다음 캔들에 무슨 일이 일어날까요" 등등...
검색은 내가 단순히 패턴을 찾을 것이라는 사실로 구성되며 목표는 패턴을 찾는 것이지 "다음 캔들에 무슨 일이 일어날까", 또한 패턴은 시간에 따라 늘어날 수 있습니다. 예를 들어 오늘 "이벤트 1"이 있었고 그 다음 "이벤트 2" 그리고 "event 3" 그러면 내일 14:05에 이와 같은 양초가 자랄 것입니다))
나는 그것이 어떻게 생겼는지, 어떤 알고리즘을 적용할지 이미 어느 정도 상상하고 있지만, 아마도 거기에는 없는 컴퓨팅 파워가 필요할 것입니다(
나는 패턴에 대한 "전체 검색"을 수행하려고 생각하고 있습니다. 일반적인 형태의 대상이 없는 패턴은 "다음 캔들에 무슨 일이 일어날까" 등등...
검색은 내가 단순히 패턴을 찾을 것이라는 사실로 구성되며 목표는 패턴을 찾는 것이지 "다음 캔들에 무슨 일이 일어날까", 또한 패턴은 시간에 따라 늘어날 수 있습니다. 예를 들어 오늘 "이벤트 1"이 있었고 그 다음 "이벤트 2" 그리고 "event 3" 그러면 내일 14:05에 이와 같은 양초가 자랄 것입니다))
나는 그것이 어떻게 생겼는지, 어떤 알고리즘을 적용할지 이미 어느 정도 상상하고 있지만, 아마도 거기에는 없는 컴퓨팅 파워가 필요할 것입니다(
오 저도 똑같이 할게요 :)
mytarmailS :
그건 그렇고, 그런 질문은 이벤트를 패턴으로 간주하기 위해 몇 번이나 반복해야합니까?
나는 기준을 사용합니다. 전체 샘플의 최소 1%와 동일한 결과로 이벤트가 반복되는 "빈도"가 중요합니다. 여기서 "주파수"를 측정하는 방법을 모릅니다.
나는 기준을 사용합니다. 전체 샘플의 최소 1%와 동일한 결과로 이벤트가 반복되는 "빈도"가 중요합니다. 여기서 "주파수"를 측정하는 방법을 모릅니다.
동일한 사건은 동일한 결과를 갖는 사건입니다.
100% 샘플링 / % 반복. 1%는 빈도이지만 규칙성이 없습니다. 그러나 그녀에게는 더 어렵습니다. 기간을 나누고 이벤트의 규칙성을 관찰합니다. 당신은 단순히 기간과 최대의 최소 수를 할 수 있고 최소를 최대로 나눌 수 있습니다, 당신은 상대적 규칙성을 얻고 풍수 제곱 평균 제곱을 사용할 수 있습니다)
나는 패턴에 대한 "전체 검색"을 수행하려고 생각하고 있습니다. 일반적인 형태의 대상이 없는 패턴은 "다음 캔들에 무슨 일이 일어날까요" 등등...
검색은 내가 단순히 패턴을 찾을 것이라는 사실로 구성되며 목표는 패턴을 찾는 것이지 "다음 캔들에 무슨 일이 일어날까", 또한 패턴은 시간에 따라 늘어날 수 있습니다. 예를 들어 오늘 "이벤트 1"이 있었고 그 다음 "이벤트 2" 그리고 "event 3" 그러면 내일 14:05에 이와 같은 양초가 자랄 것입니다))
나는 그것이 어떻게 생겼는지, 어떤 알고리즘을 적용할지 이미 어느 정도 상상하고 있지만, 아마도 거기에는 없는 컴퓨팅 파워가 필요할 것입니다(
그건 그렇고, 그런 질문은 이벤트를 패턴으로 간주하기 위해 몇 번이나 반복해야합니까?
이론적으로 동일해야 합니다.
그들은 무엇을 가르쳤습니까, 캣버스트?일, 시간 및 분의 다른 옵션 수는 사인 및 코사인 옵션의 수와 같습니다. 그리고 7일 동안 10080개의 다른 값이 있고 1분에 한 번 변경됩니다.
훈련 중에 어떤 종류의 무작위화가 있다면 이 차이 때문에 가능합니다.
실험은 항상 더 중요합니다.
첫 번째 예측 변수 T1(Den_Nedeli_S), 또는 오히려 그리드를 보십시오.
T2
그리고 시간 변환 이 없는 요일
분류 설정은 동일하지만 그리드가 다르고 숫자 사이에 다른 델타가 있습니다.
그리고 이것은 분할을 보다 정확하게 선택할 수 있음을 의미하며, 이는 결과의 적합성 또는 개선으로 이어질 수 있습니다 ...
나는 패턴에 대한 "전체 검색"을 수행하려고 생각하고 있습니다. 일반적인 형태의 대상이 없는 패턴은 "다음 캔들에 무슨 일이 일어날까" 등등...
검색은 내가 단순히 패턴을 찾을 것이라는 사실로 구성되며 목표는 패턴을 찾는 것이지 "다음 캔들에 무슨 일이 일어날까", 또한 패턴은 시간에 따라 늘어날 수 있습니다. 예를 들어 오늘 "이벤트 1"이 있었고 그 다음 "이벤트 2" 그리고 "event 3" 그러면 내일 14:05에 이와 같은 양초가 자랄 것입니다))
나는 그것이 어떻게 생겼는지, 어떤 알고리즘을 적용할지 이미 어느 정도 상상하고 있지만, 아마도 거기에는 없는 컴퓨팅 파워가 필요할 것입니다(
오 저도 똑같이 할게요 :)
그건 그렇고, 그런 질문은 이벤트를 패턴으로 간주하기 위해 몇 번이나 반복해야합니까?
나는 기준을 사용합니다. 전체 샘플의 최소 1%와 동일한 결과로 이벤트가 반복되는 "빈도"가 중요합니다. 여기서 "주파수"를 측정하는 방법을 모릅니다.
실험은 항상 더 중요합니다.
첫 번째 예측 변수 T1(Den_Nedeli_S), 또는 오히려 그리드를 보십시오.
T2
그리고 시간 변환 이 없는 요일
분류 설정은 동일하지만 그리드가 다르고 숫자 사이에 다른 델타가 있습니다.
그리고 이것은 분할을 보다 정확하게 선택할 수 있음을 의미하며, 이는 결과의 적합성 또는 개선으로 이어질 수 있습니다 ...
좋은. 사인 + 코사인은 NN뿐만 아니라 나무에도 더 좋습니다.
좋은. 사인 + 코사인은 NN뿐만 아니라 나무에도 더 좋습니다.
나는 그러한 결론에 서두르지 않을 것입니다. 지금까지 우리는 결과가 동일하지 않다고 말할 수 있습니다.
시간의 수레바퀴
.
전체 검색을 해볼 생각입니다...
시간과 요일 과 촛불의 색을 그대로 던졌을 뿐...
총 40주간의 별도 주 형태의 데이터, 그 내에서 패턴 검색
Fri_18:20_dw는 금요일을 의미합니다 - 18:20 - 떨어지는 촛불
신뢰도 - 규칙 1의 백분율은 100%입니다.
count - 그러한 규칙이 총 몇 개나 발견되었는지
이 규칙은
목요일 오전 1시에 양초가 자라고 있었다면 금요일 18:20에 떨어지는 양초가있을 것이고 그러한 규칙이 20 개 발견되었으며 규칙이 20 개 중 20 번 작동했음을 의미합니다
등...
나는 기준을 사용합니다. 전체 샘플의 최소 1%와 동일한 결과로 이벤트가 반복되는 "빈도"가 중요합니다. 여기서 "주파수"를 측정하는 방법을 모릅니다.
동일한 사건은 동일한 결과를 갖는 사건입니다.
100% 샘플링 / % 반복. 1%는 빈도이지만 규칙성이 없습니다. 그러나 그녀에게는 더 어렵습니다. 기간을 나누고 이벤트의 규칙성을 관찰합니다. 당신은 단순히 기간과 최대의 최소 수를 할 수 있고 최소를 최대로 나눌 수 있습니다, 당신은 상대적 규칙성을 얻고 풍수 제곱 평균 제곱을 사용할 수 있습니다)
시간의 수레바퀴
분의 또 다른 고조파를 추가하고 정현파를 요약하면 세 가지 기호를 설명하는 하나의 곡선을 얻을 수 있습니다.
그것이 주말과 휴일에해야 할 일입니다.이 모든 것을 고려해야합니다. 도대체 이것이 일반적으로 필요한 것입니다.나는 나만의 메트릭 을 만들려고 했지만 SL=TP에서만 작동하며 다른 비율에서는 Hurst를 고려해야 합니다.