3) 매일 2023.01.01부터 현재까지의 기록에 대해 4대 주요 환율로 자동 실행됩니다.
우리는 알고리즘 트레이딩과는 거리가 멀기 때문에 MQ-Demo 시세는 수익 잠재력이 매우 낮다는 것을 알려드립니다. 대략적으로 말하면, 미래를 안다면 완벽한 실행으로 MQ- 데모에서 100 유로를 벌고 XXX- 데모에서 1000 유로를 벌 수 있습니다. 이것은 당신이 단순히 시도 할 수없는 많은 기존 (부엌에서 실제가 아닌 거래) 패턴을 제안합니다.
따라서 예를 들어 결과의 통계적 유의성이 매우 높은 스 캘퍼를 유치하려면 MQ 데모를 인용하는 소스에서 무언가를 변경해야합니다. 이제 많은 연구에 적합하지 않습니다.
최적화 그래프는 검색 프로세스가 얼마나 열심히 진행되고 있는지 보여줄 수 있을 것 같습니다. 그럼 시작해 보겠습니다.
원본 시리즈에서 패턴을 찾는 그래프.
솔직히 눈에 띄는 차이는 보이지 않습니다. 이 그래프는 우리에게 흥미로운 것을 알려주지 않는 것 같습니다.
안타깝게도 이 모든 가설은 실현과 테스트가 필요한 가설입니다.
막심 드미트리예프스키는 그의 옵션을 시도하고 있고, 저는 제 옵션을 시도하고 있습니다.예, 물론 모든 접근 방식에는 테스트가 필요합니다.....
다음은 샘플에서 시계열을 생성하는 또 다른 Python메서드입니다.
이 주제는 흥미롭지만 아직 충분한 시간을 할애할 수 없습니다.
이 주제는 흥미롭지만 지금까지는 충분한 시간을 할애할 기회가 없었습니다.
Kaggle이 할 수 있을지 궁금합니다.....
경품에 무작위성이 적용되나요? 닫힌 LONG 샘플이 있을 때 Kaggle 방법을 사용하지 않으시겠습니까? 그런 다음 백테스트하면 OnTester가 즉시 승자를 표시합니다.
우리는 알고리즘 트레이딩과는 거리가 멀기 때문에 MQ-Demo 시세는 수익 잠재력이 매우 낮다는 것을 알려드립니다. 대략적으로 말하면, 미래를 안다면 완벽한 실행으로 MQ- 데모에서 100 유로를 벌고 XXX- 데모에서 1000 유로를 벌 수 있습니다. 이것은 당신이 단순히 시도 할 수없는 많은 기존 (부엌에서 실제가 아닌 거래) 패턴을 제안합니다.
따라서 예를 들어 결과의 통계적 유의성이 매우 높은 스 캘퍼를 유치하려면 MQ 데모를 인용하는 소스에서 무언가를 변경해야합니다. 이제 많은 연구에 적합하지 않습니다.
최적화 그래프는 검색 프로세스가 얼마나 열심히 진행되고 있는지 보여줄 수 있을 것 같습니다. 그럼 시작해 보겠습니다.
이 그래프는 무엇을 위한 것일까요?
HISTORY에서 몇 가지 패턴을 발견하고 비슷한 패턴을 생성하는 방법을 배웠다고 가정해 보겠습니다.
왜 그럴까요?
반복적인 그래프 조각이 필요하고, 그 다음에는 법적으로 명확한 구간이 이어지기 때문입니다. 정확히 그 이후, 미래에. 모든 경제 과학은 분석과 예측의 두 부분으로 나눌 수 있습니다. 그러나 모든 재무 데이터는 고정되어 있지 않기 때문에 예측은 분석에서 따르지 않습니다.
따라서 MO 모델이 필요합니다.
모든 MO 모델은 과거 데이터에서 패턴, 유사한 플롯을 찾는 데 능숙합니다. MO의 기본은 이러한 패턴 - 패턴이 교사의 미래 가치에 따라 배치된다는 것입니다. MOE에서만 이러한 접근 방식이 가능합니다 - 미래.
그건 그렇고, GARCH에서는 수학적 패턴을 찾고 발견 된 패턴이 변하지 않기를 바라면서 미래를 예측합니다.
하나의 모델이 다른 통화에서 잘 작동하지 않을 가능성이 높으므로 각 통화마다 다른 모델이 필요합니다.