µl에 침을 뱉으십시오 - 가장 다양한 도구의 엄청난 양이 충분하지 않습니다. 항상 akf와 같은 다른 말도 안되는 소리에 부딪치게 되며 다른 모든 것이 많이 있습니다. µl 나중에 작동하는 모델이 있을 때 전혀 얻지 못할 수도 있습니다. R에서는 무엇이 작동하지 않는지 알 수 있지만 도구가 충분하지 않기 때문에 µl로 표시되지 않습니다.
MQL에서는 히스토리에서 실행해야 하지만 R에서는 실행하기 어려울 것입니다. 다시 말하지만, 거래는 시각적으로 보입니다. R과 MQL의 무리가 아마도 최적화 프로그램에서 매우 느리게 작동할 것입니까?
여러분, 저는 ML 분야의 연구원이되고 싶지만 프로그래머는 저에게 닭 발과 같아서 아무에게도 글을 써달라고 요청하지 않지만 훌륭한 알고리즘 학자 인 것 같습니다. 나는 소프트웨어 회사에서 알고리즘 학자가 발명하고 프로그래머만 구현하기 때문에 알고리즘 학자가 더 가치 있다고 말한 한 교사를 기억합니다. 일반적으로 사람이 이것을하면 그는이 두 가지 특성을 결합합니다. 저는 기본적으로 할 수도 없고 원하지도 않습니다. 하지만 나는 프로젝트에 아이디어를 던질 수 있다는 점에서 알고리즘이 뛰어나고 그 중 99%가 제거됩니다. 하지만 한 가지 아이디어만 있으면 됩니다. :-)
이제 가장 중요한 것은 유틸리티를 결정하는 것입니다. 단순해야 하지만 최대한 유연해야 합니다. 많은 기능과 기능.
믿거나 말거나 평생 분류 작업만 하다가 갑자기 지루해졌습니다. 편차 계산 오류 (htcgtrn elibrarius )가 점점 더 많이 당겨 졌기 때문에 밤에 모든 것을 3 번 다시해야했지만 잠 못 이루는 밤이 헛되지 않았다는 것은 이미 분명합니다. 그리고 이제는 다소 지루해졌지만 새로운 것을 시도하는 것은 흥미로울 것입니다.
회귀. 물론 접근 방식 자체와 수신된 정보의 가능성 모두에 차이가 있지만 한 방법의 원칙은 다른 방법으로 해석될 수 있습니다. 심각하고 숨겨진 실수를 피하십시오.
그러므로 나는 당신이 결정하기를 기다리고 있습니다. 더 많은 새로운 패키지를 보자마자 누군가는 더 좋고 누군가는 더 나빠지기 때문입니다. 반복하지만 가능한 한 많은 유연성이 필요합니다.
박사, Sanych, 마술사도 부르자. 일종의 전투부대. 나는 방법을 옮기고 당신은 그것을 구현합니다. 하지만 ASSY가 필요합니다. 여기 그런 사람들 앞에 절합니다. 솔루션의 우아함은 때때로 놀랍습니다. 처음으로 Reshetov의 코드에서 이것을 접했습니다. 처음에 모델과 작동 방식을 다룰 때였습니다. 머리 속에서 차근차근 스크롤을 내렸을 때, 어떻게 했는지 짚고 넘어가도 한 눈에 이해할 수 없는 코드 부분이 있었다. 세 번 더 작성하면 버그가 생길 수 있지만 너무 간단하고 요점입니다. 옛날에 이런 상인이 있었다. 그는 한때 "대머리 악마를 프로그래밍할 수 있다"고 말했고 정말 좋았습니다. 강력한 프로그래머. 하지만 오래전 일이었습니다.
일반적으로 팀에서 일할 준비가 되었는지 알려주고 시작하겠습니다. 흥미로울 것입니다. 분류기는 회귀 문제를 해결합니다. :-) 클래식하하하하. 여기 죽음이 있습니다. 자칭 .... 배 터질 뻔 !!!!!
위의 사항에 비추어. 나는 오랫동안 그 질문에 관심이 있었습니다. R에서 동일한 ARIMA의 예측이 어떻게 실현되었는지 전체 역사에서 확인하고 가장 좋은 기간을 분류하는 것이 가능합니까?
즉, MQL과 같은 최상의 설정을 선택하려면? 또는 적어도 이 데이터를 파일로 덤프하십시오.
표준 도구를 사용하여 MQL에서 회귀 모델을 테스트하는 것은 매우 불편하고 ARIMA는 회귀일 뿐입니다.
분류 모델은 여러 클래스의 형태로 답을 제공합니다. 예를 들어 "-1" 및 "1", 또는 "0"과 "1", "사다" 그리고 "팔다" "긴"과 "짧은" 등. 예를 들어 이 모든 것이 거래 로직에 쉽게 추가되고, 이익 차트를 보고, 예리한 비율을 사용하여 평가할 수 있습니다.
회귀 모델 - 거래의 방향을 제시하지 않고 가격 자체에 대한 예측을 제공합니다. 그리고 예측이 실제 가격에 가까울수록 좋습니다. 물론 MQL Expert Advisor에서는 "예측이 현재 가격보다 높으면 매수하고, 예측이 낮으면 매도한다"는 원칙에 따라 거래할 수 있다. 그러나 동시에 훨씬 더 중요한 지표가 완전히 누락되었습니다. 예측이 실제 가격에 얼마나 근접합니까? 트랜잭션의 동일한 방향을 제공하는 두 가지 모델이 있을 수 있지만 두 번째 모델은 실제 모델에 더 가까운 답변을 제공합니다. R에서는 예를 들어 R2의 평가를 통해 이를 즉시 확인하고 올바른 모델을 사용합니다. 그리고 mql 테스터에서 그들은 당신을 위해 동일 할 것입니다. 이것은 나쁩니다.
> R에서 역사 전반에 걸쳐 동일한 ARIMA의 예측이 어떻게 실현되었는지 확인하고 그에 대한 최적의 기간을 분류하는 것이 가능합니까?
예, 예를 들어 mt5의 막대 기록을 csv 파일로 저장하고 R로 가져온 다음 슬라이딩 창을 사용하여 일부 참가자에 대해 교육하고 다음 참가자에 대해 테스트하여 이 교육 창을 주기적으로 이동합니다.
표준 도구를 사용하여 MQL에서 회귀 모델을 테스트하는 것은 매우 불편하고 ARIMA는 회귀일 뿐입니다.
분류 모델은 여러 클래스의 형태로 답을 제공합니다. 예를 들어 "-1" 및 "1", 또는 "0"과 "1", "사다" 그리고 "팔다" "긴"과 "짧은" 등. 예를 들어 이 모든 것이 거래 로직에 쉽게 추가되고, 이익 차트를 보고, 예리한 비율을 사용하여 평가할 수 있습니다.
회귀 모델 - 거래의 방향을 제시하지 않고 가격 자체에 대한 예측을 제공합니다. 그리고 예측이 실제 가격에 가까울수록 좋습니다. 물론 MQL Expert Advisor에서는 "예측이 현재 가격보다 높으면 매수하고, 예측이 낮으면 매도한다"는 원칙에 따라 거래할 수 있다. 그러나 동시에 훨씬 더 중요한 지표가 완전히 누락되었습니다. 예측이 실제 가격에 얼마나 근접합니까? 트랜잭션의 동일한 방향을 제공하는 두 가지 모델이 있을 수 있지만 두 번째 모델은 실제 모델에 더 가까운 답변을 제공합니다. R에서는 예를 들어 R2의 평가를 통해 이를 즉시 확인하고 올바른 모델을 사용합니다. 그리고 mql 테스터에서 그들은 당신을 위해 동일 할 것입니다. 이것은 나쁩니다.
> R에서 역사 전반에 걸쳐 동일한 ARIMA의 예측이 어떻게 실현되었는지 확인하고 그에 대한 최적의 기간을 분류하는 것이 가능합니까?
예, 예를 들어 mt5의 막대 기록을 csv 파일로 저장하고 R로 가져온 다음 슬라이딩 창을 사용하여 일부 참가자에 대해 교육하고 다음 참가자에 대해 테스트하여 이 교육 창을 주기적으로 이동합니다.
맞습니다 박사님. 방향만 제공하는 분류와 달리 회귀는 이동 방향과 함께 이 이동의 정도도 제공합니다. 불확실한 미래를 안다는 것은 후퇴의 입장에서 너무 뻔뻔하지 않습니까???? 분류 자체가 허용되지 않습니다 ...
글쎄, 당신은 위의 내 제안에 대해 어떻게 생각합니까?
공개적으로, 바로 이 스레드에서. 단계별로. 더욱이, 나는 일종의 교도소 역할을 하고 당신의 추천에 따라 이 발레를 다시 연주할 것입니다. 말하자면, 우리는 친구와 우리 자신에게 작업을 줄 것입니다 :-)
µl에 침을 뱉으십시오 - 가장 다양한 도구의 엄청난 양이 충분하지 않습니다. 항상 akf와 같은 다른 말도 안되는 소리에 부딪치게 되며 다른 모든 것이 많이 있습니다. µl 나중에 작동하는 모델이 있을 때 전혀 얻지 못할 수도 있습니다. R에서는 무엇이 작동하지 않는지 알 수 있지만 도구가 충분하지 않기 때문에 µl로 표시되지 않습니다.
MQL에서는 히스토리에서 실행해야 하지만 R에서는 실행하기 어려울 것입니다. 다시 말하지만, 거래는 시각적으로 보입니다. R과 MQL의 무리가 아마도 최적화 프로그램에서 매우 느리게 작동할 것입니까?
MQL에서는 히스토리에서 실행해야 하지만 R에서는 실행하기 어려울 것입니다. 다시 말하지만, 거래는 시각적으로 보입니다. R과 MQL의 무리가 아마도 최적화 프로그램에서 매우 느리게 작동할 것입니까?
실행은 매우 멀리 떨어져 있습니다. 먼저 옵션을 선택해야하며 그 수가 매우 많으며 여기서 가장 중요한 것은 아이디어를 구현하는 속도입니다. 정확도, 손에 도구가 있음 ...
뉘앙스가 하나 더 있습니다. R에서는 μl에서는 불가능한 방식으로 모델을 테스트할 수 있습니다. 이러한 테스트는 차량의 미래 동작에 대한 이론적 근거를 제공합니다. 마지막에 μl.
추신.
R의 그래픽은 훨씬 풍부합니다. µl 대신 사용할 수 있습니다. 그 단계가 아니라 쓸모가 없습니다. 그러나 서로 겹쳐진 벡터 또는 이들의 조합이 어떻게 보이는지 빠르게 확인하려면 재채기를 할 때이며 매우 유용합니다.
각자 알아서 하시고 혼동하지 마세요.
실행은 매우 멀리 떨어져 있습니다. 먼저 옵션을 선택해야하며 그 수가 매우 많으며 여기서 가장 중요한 것은 아이디어를 구현하는 속도입니다. 정확도, 손에 도구가 있음 ...
뉘앙스가 하나 더 있습니다. R에서는 μl에서는 불가능한 방식으로 모델을 테스트할 수 있습니다. 이러한 테스트는 차량의 미래 동작에 대한 이론적 근거를 제공합니다. 마지막에 μl.
추신.
R의 그래픽은 훨씬 풍부합니다. µl 대신 사용할 수 있습니다. 그 단계가 아니라 쓸모가 없습니다. 그러나 서로 겹쳐진 벡터 또는 이들의 조합이 어떻게 보이는지 빠르게 확인하려면 재채기를 할 때이며 매우 유용합니다.
각자 알아서 하시고 혼동하지 마세요.
위의 사항에 비추어. 나는 오랫동안 그 질문에 관심이 있었습니다. R에서 동일한 ARIMA의 예측이 어떻게 실현되었는지 전체 역사에서 확인하고 가장 좋은 기간을 분류하는 것이 가능합니까?
즉, MQL과 같은 최상의 설정을 선택하려면? 또는 적어도 이 데이터를 파일로 덤프하십시오.
여러분, 저는 ML 분야의 연구원이되고 싶지만 프로그래머는 저에게 닭 발과 같아서 아무에게도 글을 써달라고 요청하지 않지만 훌륭한 알고리즘 학자 인 것 같습니다. 나는 소프트웨어 회사에서 알고리즘 학자가 발명하고 프로그래머만 구현하기 때문에 알고리즘 학자가 더 가치 있다고 말한 한 교사를 기억합니다. 일반적으로 사람이 이것을하면 그는이 두 가지 특성을 결합합니다. 저는 기본적으로 할 수도 없고 원하지도 않습니다. 하지만 나는 프로젝트에 아이디어를 던질 수 있다는 점에서 알고리즘이 뛰어나고 그 중 99%가 제거됩니다. 하지만 한 가지 아이디어만 있으면 됩니다. :-)
이제 가장 중요한 것은 유틸리티를 결정하는 것입니다. 단순해야 하지만 최대한 유연해야 합니다. 많은 기능과 기능.
믿거나 말거나 평생 분류 작업만 하다가 갑자기 지루해졌습니다. 편차 계산 오류 (htcgtrn elibrarius )가 점점 더 많이 당겨 졌기 때문에 밤에 모든 것을 3 번 다시해야했지만 잠 못 이루는 밤이 헛되지 않았다는 것은 이미 분명합니다. 그리고 이제는 다소 지루해졌지만 새로운 것을 시도하는 것은 흥미로울 것입니다.
회귀. 물론 접근 방식 자체와 수신된 정보의 가능성 모두에 차이가 있지만 한 방법의 원칙은 다른 방법으로 해석될 수 있습니다. 심각하고 숨겨진 실수를 피하십시오.
그러므로 나는 당신이 결정하기를 기다리고 있습니다. 더 많은 새로운 패키지를 보자마자 누군가는 더 좋고 누군가는 더 나빠지기 때문입니다. 반복하지만 가능한 한 많은 유연성이 필요합니다.
박사, Sanych, 마술사도 부르자. 일종의 전투부대. 나는 방법을 옮기고 당신은 그것을 구현합니다. 하지만 ASSY가 필요합니다. 여기 그런 사람들 앞에 절합니다. 솔루션의 우아함은 때때로 놀랍습니다. 처음으로 Reshetov의 코드에서 이것을 접했습니다. 처음에 모델과 작동 방식을 다룰 때였습니다. 머리 속에서 차근차근 스크롤을 내렸을 때, 어떻게 했는지 짚고 넘어가도 한 눈에 이해할 수 없는 코드 부분이 있었다. 세 번 더 작성하면 버그가 생길 수 있지만 너무 간단하고 요점입니다. 옛날에 이런 상인이 있었다. 그는 한때 "대머리 악마를 프로그래밍할 수 있다"고 말했고 정말 좋았습니다. 강력한 프로그래머. 하지만 오래전 일이었습니다.
일반적으로 팀에서 일할 준비가 되었는지 알려주고 시작하겠습니다. 흥미로울 것입니다. 분류기는 회귀 문제를 해결합니다. :-) 클래식하하하하. 여기 죽음이 있습니다. 자칭 .... 배 터질 뻔 !!!!!
위의 사항에 비추어. 나는 오랫동안 그 질문에 관심이 있었습니다. R에서 동일한 ARIMA의 예측이 어떻게 실현되었는지 전체 역사에서 확인하고 가장 좋은 기간을 분류하는 것이 가능합니까?
즉, MQL과 같은 최상의 설정을 선택하려면? 또는 적어도 이 데이터를 파일로 덤프하십시오.
표준 도구를 사용하여 MQL에서 회귀 모델을 테스트하는 것은 매우 불편하고 ARIMA는 회귀일 뿐입니다.
분류 모델은 여러 클래스의 형태로 답을 제공합니다. 예를 들어
"-1" 및 "1", 또는
"0"과 "1",
"사다" 그리고 "팔다"
"긴"과 "짧은"
등.
예를 들어 이 모든 것이 거래 로직에 쉽게 추가되고, 이익 차트를 보고, 예리한 비율을 사용하여 평가할 수 있습니다.
회귀 모델 - 거래의 방향을 제시하지 않고 가격 자체에 대한 예측을 제공합니다. 그리고 예측이 실제 가격에 가까울수록 좋습니다. 물론 MQL Expert Advisor에서는 "예측이 현재 가격보다 높으면 매수하고, 예측이 낮으면 매도한다"는 원칙에 따라 거래할 수 있다. 그러나 동시에 훨씬 더 중요한 지표가 완전히 누락되었습니다. 예측이 실제 가격에 얼마나 근접합니까? 트랜잭션의 동일한 방향을 제공하는 두 가지 모델이 있을 수 있지만 두 번째 모델은 실제 모델에 더 가까운 답변을 제공합니다. R에서는 예를 들어 R2의 평가를 통해 이를 즉시 확인하고 올바른 모델을 사용합니다. 그리고 mql 테스터에서 그들은 당신을 위해 동일 할 것입니다. 이것은 나쁩니다.
> R에서 역사 전반에 걸쳐 동일한 ARIMA의 예측이 어떻게 실현되었는지 확인하고 그에 대한 최적의 기간을 분류하는 것이 가능합니까?
예, 예를 들어 mt5의 막대 기록을 csv 파일로 저장하고 R로 가져온 다음 슬라이딩 창을 사용하여 일부 참가자에 대해 교육하고 다음 참가자에 대해 테스트하여 이 교육 창을 주기적으로 이동합니다.
나는 방법을 옮기고 당신은 그것을 구현합니다.
제안은 고맙지만 거절하겠습니다. 그 자신도 앞으로 수십 년 동안의 아이디어 목록을 가지고 있습니다.
표준 도구를 사용하여 MQL에서 회귀 모델을 테스트하는 것은 매우 불편하고 ARIMA는 회귀일 뿐입니다.
분류 모델은 여러 클래스의 형태로 답을 제공합니다. 예를 들어
"-1" 및 "1", 또는
"0"과 "1",
"사다" 그리고 "팔다"
"긴"과 "짧은"
등.
예를 들어 이 모든 것이 거래 로직에 쉽게 추가되고, 이익 차트를 보고, 예리한 비율을 사용하여 평가할 수 있습니다.
회귀 모델 - 거래의 방향을 제시하지 않고 가격 자체에 대한 예측을 제공합니다. 그리고 예측이 실제 가격에 가까울수록 좋습니다. 물론 MQL Expert Advisor에서는 "예측이 현재 가격보다 높으면 매수하고, 예측이 낮으면 매도한다"는 원칙에 따라 거래할 수 있다. 그러나 동시에 훨씬 더 중요한 지표가 완전히 누락되었습니다. 예측이 실제 가격에 얼마나 근접합니까? 트랜잭션의 동일한 방향을 제공하는 두 가지 모델이 있을 수 있지만 두 번째 모델은 실제 모델에 더 가까운 답변을 제공합니다. R에서는 예를 들어 R2의 평가를 통해 이를 즉시 확인하고 올바른 모델을 사용합니다. 그리고 mql 테스터에서 그들은 당신을 위해 동일 할 것입니다. 이것은 나쁩니다.
> R에서 역사 전반에 걸쳐 동일한 ARIMA의 예측이 어떻게 실현되었는지 확인하고 그에 대한 최적의 기간을 분류하는 것이 가능합니까?
예, 예를 들어 mt5의 막대 기록을 csv 파일로 저장하고 R로 가져온 다음 슬라이딩 창을 사용하여 일부 참가자에 대해 교육하고 다음 참가자에 대해 테스트하여 이 교육 창을 주기적으로 이동합니다.
맞습니다 박사님. 방향만 제공하는 분류와 달리 회귀는 이동 방향과 함께 이 이동의 정도도 제공합니다. 불확실한 미래를 안다는 것은 후퇴의 입장에서 너무 뻔뻔하지 않습니까???? 분류 자체가 허용되지 않습니다 ...
글쎄, 당신은 위의 내 제안에 대해 어떻게 생각합니까?
공개적으로, 바로 이 스레드에서. 단계별로. 더욱이, 나는 일종의 교도소 역할을 하고 당신의 추천에 따라 이 발레를 다시 연주할 것입니다. 말하자면, 우리는 친구와 우리 자신에게 작업을 줄 것입니다 :-)
제안은 고맙지만 거절하겠습니다. 그 자신도 앞으로 수십 년 동안의 아이디어 목록을 가지고 있습니다.
회귀 방향으로 분류하는 엔지니어의 경험의 농담을 이해하지 못했습니다 ......
모델에 적용할 알고리즘 수준에서 아이디어를 얻었습니다. 차량 및 방향. 단, 한가지 조건!!!!! 단계별 결과 발표.....
물론 모든 사람을 초대하지만 퍼짐에 대한 어리석은 질문이 없는 숙련된 프로그래머만!!!! :-) Op .... 또 미소지었다 :-)
회귀. 물론 접근 방식 자체와 수신된 정보의 가능성 모두에 차이가 있지만 한 방법의 원칙은 다른 방법으로 해석될 수 있습니다. 크고 숨겨진 실수를 피하십시오.
그러므로 나는 당신이 결정하기를 기다리고 있습니다. 더 많은 새로운 패키지를 보자마자 누군가는 더 좋고 누군가는 더 나빠지기 때문입니다. 반복하지만 가능한 한 많은 유연성이 필요합니다.
"패키지"에 들어간 사람들 중 아무도 아직 돌아 오지 않았습니다 (어쨌든 모호하게 밝혀졌습니다)
당신이 특정한 강력한 아이디어를 가질 때까지는 아무것도 없을 것입니다 .. 당신이 지난 몇 년 동안 한 모든 것은 아무것도 아닙니다.
왜냐하면 나는 좋은 기능을 가진 프로그램을 운전했지만 실제로는 프로그램이 좋은 것이지 귀하의 기능이 아닙니다.
패턴은 가방의 세계가 아니라 현실 세계에 존재하므로 찾아보고 찾으면 직접 코딩할 수도 있습니다.
차라리 죽여