그런 다음 천문학적 시간에 고정된 창에서 작업하는 경우 T를 예측하는 대신 T(시간당 변동성 히스토그램 등의 틱 수 도착에 대한 시간별 통계 사용)를 예측하는 대신 , 즉. 이벤트 수(이 경우 틱), 향후 가격 변동 포인트 수, 일부 P를 예측하는 것이 필요합니다.
다소 넌센스지만 ...))
그러나 사실, 아니오, 말도 안되는 소리가 아니라 거의 작동하는 방식입니다. 거의 그렇습니다. sqrt(t)가 특정 한계 내에 있는 한 가격 변화(편차) 지점이 예측됩니다. 포럼의 절반이 이것에 전념하고 있으며 모든 사람들은 이것이 항상 "프레임워크 내에" 있는 것은 아니며 그들을 위해 나가는 것이 항상 놀랍다는 사실에 동의합니다. sqrt가 일반에 가깝기만 하면 반전 타이밍도 매우 정확합니다. 그러나 그것을 초과하자마자 회전은 오른쪽과 왼쪽으로 "떠 나간다"
이 지점의 단골 여러분, 기계 학습, 작동하는 기성품의 성공이 있습니까?
준비된 사람이 없습니다. 오래 플레이하는 사람이 없기 때문입니다. 그리고 연극 과정에서 배우는 것은 무거운 알고리즘입니다. 이것은 최적화가 아닙니다.
예, 정답은 모든 사람에게 알려져 있으며 아무도 그것에 관심이 없습니다. 머신건 같은 다채로운 캐릭터들의 대답에 관심이 쏠렸다. 글쎄, Alexander의 대답은 흥미 롭습니다. 그 에너지와 열정으로).
안녕하세요 박사님! 지난날의 일들... 흠... 꼭 필요한가요 - 정답은?
질문에 대한 바로 그 진술은 활발한 토론을 일으키고 전체 볼륨은 이미 smartlab에 작성되었습니다. 지금까지 사람들은 마법사의 방법을 탐구하고 있습니다. 테스트 결과를 확인하고 반박하며 거래합니다. 사람들이 관심을 가지고 있고 그게 중요합니다.
Alexander_K # :
지금까지 사람들은 마법사의 방법을 탐구하고 있습니다. 테스트 결과를 확인하고 반박하며 거래합니다.
증분의 합이 있는 채널은 어디에 있습니까?
내가 말할 수 있는 것은 분명히 이 시스템은 추세(이상치)로 인해 직접 작동하지 않을 것입니다. 일종의 필터가 필요하지만 어떤 필터가 필요한지 명확하지 않습니다. 언뜻보기에 변동성 예측은 그 자체로 제안되지만 누가 알겠습니까?
증분의 합이 있는 채널은 어디에 있습니까?
내가 말할 수 있는 것은 분명히 이 시스템은 추세(이상치)로 인해 직접 작동하지 않을 것입니다. 일종의 필터가 필요하지만 어떤 필터가 필요한지 명확하지 않습니다. 언뜻보기에 변동성 예측은 그 자체로 제안되지만 누가 알겠습니까?
네. 사람들은 자신의 필요와 열망에 맞게 수정하기만 하면 됩니다. 개인적으로 저는 특정 평균 및 변동성 예측을 사용합니다. 이는 아시다시피 단위 시간당 수신된 틱 수에 따라 다릅니다.
네. 사람들은 자신의 필요와 열망에 맞게 수정하기만 하면 됩니다. 개인적으로 저는 특정 평균 및 변동성 예측을 사용합니다. 이는 아시다시피 단위 시간당 수신된 틱 수에 따라 다릅니다.
TF를 기준으로 측정하는 기간의 틱 속도입니다. 그리고 어떻게. 기간당 금액 또는 기간당 평균 인터틱 시간은 어떻습니까?
TF를 기준으로 측정하는 기간의 틱 속도입니다. 그리고 어떻게. 기간당 금액 또는 기간당 평균 인터틱 시간은 어떻습니까?
S*sqrt(T) 공식을 사용하여 프로세스의 표준 편차를 계산할 때 시장에서 T는 들어오는 틱(또는 더 큰 규모의 이벤트) 대 시간의 함수라는 것을 이해해야 합니다.
이 T는 예측할 수 있어야 합니다. 가장 간단한 경우, 이것은 특정 기간(예: 하루) 동안 가능한 최대 이벤트 수입니다. 이것은 이벤트 발생 과정의 비정상성을 제거합니다.
기간 <일의 경우 0에서 23까지의 각 특정 시간에 대한 숫자를 계산하고 선택한 기간 동안의 숫자를 예측해야 합니다(예: 현재 시간의 경우 = 8시간).
S*sqrt(T) 공식을 사용하여 프로세스의 표준 편차를 계산할 때 시장에서 T는 들어오는 틱(또는 더 큰 규모의 이벤트) 대 시간의 함수라는 것을 이해해야 합니다.
이 T는 예측할 수 있어야 합니다. 가장 간단한 경우, 이것은 특정 기간(예: 하루) 동안 가능한 최대 이벤트 수입니다. 이것은 이벤트 발생 과정의 비정상성을 제거합니다.
기간 <일의 경우 0에서 23까지의 각 특정 시간에 대한 숫자를 계산하고 선택한 기간 동안의 숫자를 예측해야 합니다(예: 현재 시간의 경우 = 8시간).
이것은 TF의 합리적인 다중성과 같습니까? 15분에 15분을 매분 슬라이딩 윈도우로 간주하거나 속도를 결정하는 데 1시간 또는 5분이 소요됩니다.
이것은 TF의 합리적인 다중성과 같습니까? 15분에 15분을 매분 슬라이딩 윈도우로 간주하거나 속도를 결정하는 데 1시간 또는 5분이 소요됩니다.
불행히도, 나는 그런 규모로 일하지 않습니다. 나는 천문 시간으로 8시간 이상의 시간을 가지고 있습니다(따라서 시장 시간에 따라 변동 가능).
S*sqrt(T) 공식을 사용하여 프로세스의 표준 편차를 계산할 때 시장에서 T는 들어오는 틱(또는 더 큰 규모의 이벤트) 대 시간의 함수라는 것을 이해해야 합니다.
이 T는 예측할 수 있어야 합니다. 가장 간단한 경우, 이것은 특정 기간(예: 하루) 동안 가능한 최대 이벤트 수입니다. 이것은 이벤트 발생 과정의 비정상성을 제거합니다.
기간 <일의 경우 0에서 23까지의 각 특정 시간에 대한 숫자를 계산하고 선택한 기간 동안의 숫자를 예측해야 합니다(예: 현재 시간의 경우 = 8시간).
S*제곱(T)
그런 다음 천문학적 시간에 고정된 창에서 작업하는 경우 T를 예측하는 대신 T(시간당 변동성 히스토그램 등의 틱 수 도착에 대한 시간별 통계 사용)를 예측하는 대신 , 즉. 이벤트 수(이 경우 틱), 향후 가격 변동 포인트 수, 일부 P를 예측하는 것이 필요합니다.
다소 넌센스지만 ...))
S*제곱(T)
그런 다음 천문학적 시간에 고정된 창에서 작업하는 경우 T를 예측하는 대신 T(시간당 변동성 히스토그램 등의 틱 수 도착에 대한 시간별 통계 사용)를 예측하는 대신 , 즉. 이벤트 수(이 경우 틱), 향후 가격 변동 포인트 수, 일부 P를 예측하는 것이 필요합니다.
다소 넌센스지만 ...))
그러나 사실, 아니오, 말도 안되는 소리가 아니라 거의 작동하는 방식입니다. 거의 그렇습니다. sqrt(t)가 특정 한계 내에 있는 한 가격 변화(편차) 지점이 예측됩니다.
포럼의 절반이 이것에 전념하고 있으며 모든 사람들은 이것이 항상 "프레임워크 내에" 있는 것은 아니며 그들을 위해 나가는 것이 항상 놀랍다는 사실에 동의합니다.
sqrt가 일반에 가깝기만 하면 반전 타이밍도 매우 정확합니다. 그러나 그것을 초과하자마자 회전은 오른쪽과 왼쪽으로 "떠 나간다"