1) 내가 제대로 이해하고 있는가? "MACD"를 예로 들면 MACD로 항목을 생성한 다음 항목을 네트워크로 전송하고 네트워크 자체에서 "자체 헤드"에 이 MACD의 팬텀을 생성하고 거래합니다. 그것?
2) 내가 올바르게 이해한다면 지그재그 입력을 취할 수 있고 이상적인 거래가 될 수 있다면 결함이있는 "외부"시스템에서 네트워크를 훈련시켜야하는 이유는 무엇입니까? 네트워크는 출력에서 이상적인 시스템을 갖습니다
3) 레벨은 어떻습니까? 레벨을 만드는 지표가 있지만 레벨은 기능이 아니며 네트워크는 기능 데이터와 함께 작동합니다. 이는 순전히 지표입니다. 제가 올바르게 이해하고 있습니까? 다시 말하지만, 맞다면 우회할 수 있는 방법이 있습니까?
1. 맞습니다. 네트워크는 MACD 예에서 잘못된 항목에서 필터링된 지표로 거래하는 법을 배웁니다.
2. 모든 수익성 있는 항목이 기술적으로 정당화되는 것은 아닙니다. 예를 들어 움직임이 뉴스를 기반으로 하는 경우 가격 패턴을 사용하여 예측하도록 네트워크를 가르치는 요점은 무엇입니까?
3. 지표가 가격 데이터만을 기반으로 수준을 구축하는 경우 "자체 헤드"에 있는 네트워크가 해당 수준을 모델링할 수 있으므로 기술이 가능합니다. 다른 지표와 동일합니다. 레벨별로 신호를 형성하고 잘못된 신호를 걸러내고 훈련합니다. 먼저 입력 훈련 순서(크기, 오프셋, 재계산 공식)를 결정해야 합니다.
1. 맞습니다. 네트워크는 MACD 예에서 잘못된 항목에서 필터링된 지표로 거래하는 법을 배웁니다.
2. 모든 수익성 있는 항목이 기술적으로 정당화되는 것은 아닙니다. 예를 들어 움직임이 뉴스를 기반으로 하는 경우 가격 패턴을 사용하여 예측하도록 네트워크를 가르치는 요점은 무엇입니까?
3. 지표가 가격 데이터만을 기반으로 수준을 구축하는 경우 "자체 헤드"에 있는 네트워크가 해당 수준을 모델링할 수 있으므로 기술이 가능합니다. 다른 지표와 동일합니다. 레벨별로 신호를 형성하고 잘못된 신호를 걸러내고 훈련합니다. 먼저 입력 훈련 순서(크기, 오프셋, 재계산 공식)를 결정해야 합니다.
알겠습니다. 코드를 작성하고 신호를 생성하여 귀하에게 보내겠습니다. 그러나 여전히 원하는대로 지그재그로 네트워크를 훈련하려고했습니다) 무슨 일이 일어 났는지 말해줘
...하지만 여전히 좋아하는 지그재그에 따라 네트워크를 훈련하려고했습니다) 무슨 일이 일어 났는지 말해줘
물론 나도 시도했는데, 예를 들어 MO라는 주제로 이렇게 하는 사람들이 있는데, 입력에서 쓰레기에 대한 만트라를 반복하고 교사와 함께 배울 때 공식 출력에서 쓰레기가 있다는 것을 분명히 잊어 버립니다. 더 좋지는 않지만 특징 벡터를 선택하고 섞는 것은 과적합을 방지하지 못합니다.
Google 코드는 여전히 존재합니다. 작동할지 여부는 모르겠습니다.
얼굴을 때리다
Ivan, 당신이 생각해 낸 것은 놀랍습니다. 그는 몇 달 동안 이것에 대해 생각하기 시작했습니다. 전에, 하지만 난 프로그래밍 멍청한 이후로 내 가장 거친 꿈에서만
거래 시스템에는 세 가지가 있습니다
1) 지표
2) 모든 신호
3) 정확한 신호
무엇을 필터링해야 합니까? 3점 모두 또는 2점과 3점 또는 3점만 있습니까?
내 시스템이 비표준 지표 또는 수준에서 작동하는 경우에는 어떻게 됩니까? 레벨별로 거래하면 알고리즘이 내 거래를 시뮬레이션할 수 있습니까?
Ivan 당신이 생각해 낸 것은 놀랍습니다. 그는 몇 달 동안 이것에 대해 생각하기 시작했습니다. 전에, 하지만 난 프로그래밍 멍청한 이후로 내 가장 거친 꿈에서만
거래 시스템에는 세 가지가 있습니다
1) 지표
2) 모든 신호
3) 정확한 신호
무엇을 필터링해야 합니까? 3점 모두 또는 2점과 3점 또는 3점만 있습니까?
내 시스템이 비표준 지표나 수준에서 작동하는 경우에는 어떻게 됩니까? 레벨별로 거래하면 알고리즘이 내 거래를 시뮬레이션할 수 있습니까?
여기 아이디어가 있습니다. 포인트 3에 따라 MO를 시도하십시오. 즉, 차례대로 할 수 있습니다. 모든 소스에서 모든 방법으로 수신된 모든 신호에서 필터링됩니다.
필터링은 기본적으로 특정 수의 막대 에 대한 차이(포인트의 잠재적 이익)를 입력으로 사용하여 수행됩니다. 직접 OHLC 또는 주어진 공식에 따라 계산된 모든 지표의 값.
모델의 여러 가지 변형을 생성할 수 있지만 거래를 시뮬레이션할 수 있다면 이것이 바로 실험의 목적입니다...
그러나 그들이 거래를 시뮬레이션 할 수 있다면 이것이 실험의 목적입니다 ...
그들은 할 수 없습니다. 최대값은 역사에 적합합니다.
그들은 할 수 없습니다. 최대값은 역사에 적합합니다.
그리고 모두가 끊임없이 하고 있는 최적화는 역사에 맞지 않는데, 당신은 분석에 미래 또는 가까운 사람의 데이터를 사용합니까? :)
여기 아이디어가 있습니다. 포인트 3에 따라 MO를 시도하십시오. 즉, 차례대로 할 수 있습니다. 모든 소스에서 모든 방법으로 수신된 모든 신호에서 필터링됩니다.
필터링은 기본적으로 특정 수의 막대 에 대한 차이(포인트의 잠재적 이익)를 입력으로 사용하여 수행됩니다. 직접 OHLC 또는 주어진 공식에 따라 계산된 모든 지표의 값.
모델의 여러 가지 변형을 생성할 수 있지만 거래를 시뮬레이션할 수 있다면 이것이 바로 실험의 목적입니다...
자, 이것은 분명하지만 질문이 있습니다)
1) 내가 제대로 이해하고 있는가? "MACD"를 예로 들면 MACD로 항목을 생성한 다음 항목을 네트워크로 전송하고 네트워크 자체에서 "자체 헤드"에 이 MACD의 팬텀을 생성하고 거래합니다. 그것?
2) 내가 올바르게 이해한다면 지그재그 입력을 취할 수 있고 이상적인 거래가 될 수 있다면 결함이있는 "외부"시스템에서 네트워크를 훈련시켜야하는 이유는 무엇입니까? 네트워크는 출력에서 이상적인 시스템을 갖습니다
3) 레벨은 어떻습니까? 레벨을 만드는 지표가 있지만 레벨은 기능이 아니며 네트워크는 기능 데이터와 함께 작동합니다. 이는 순전히 지표입니다. 제가 올바르게 이해하고 있습니까? 다시 말하지만, 맞다면 우회할 수 있는 방법이 있습니까?
3) 레벨은 어떻습니까? 레벨을 구성하는 지표가 있지만 레벨은 기능이 아니며 네트워크가 기능 데이터와 함께 작동합니다. 이는 순전히 지표입니다. 제가 올바르게 이해하고 있습니까? 다시 말하지만, 맞다면 우회할 수 있는 방법이 있습니까?
수준은 가격 데이터 배열의 함수입니다.
자, 이것은 분명하지만 질문이 있습니다)
1) 내가 제대로 이해하고 있는가? "MACD"를 예로 들면 MACD로 항목을 생성한 다음 항목을 네트워크로 전송하고 네트워크 자체에서 "자체 헤드"에 이 MACD의 팬텀을 생성하고 거래합니다. 그것?
2) 내가 올바르게 이해한다면 지그재그 입력을 취할 수 있고 이상적인 거래가 될 수 있다면 결함이있는 "외부"시스템에서 네트워크를 훈련시켜야하는 이유는 무엇입니까? 네트워크는 출력에서 이상적인 시스템을 갖습니다
3) 레벨은 어떻습니까? 레벨을 만드는 지표가 있지만 레벨은 기능이 아니며 네트워크는 기능 데이터와 함께 작동합니다. 이는 순전히 지표입니다. 제가 올바르게 이해하고 있습니까? 다시 말하지만, 맞다면 우회할 수 있는 방법이 있습니까?
1. 맞습니다. 네트워크는 MACD 예에서 잘못된 항목에서 필터링된 지표로 거래하는 법을 배웁니다.
2. 모든 수익성 있는 항목이 기술적으로 정당화되는 것은 아닙니다. 예를 들어 움직임이 뉴스를 기반으로 하는 경우 가격 패턴을 사용하여 예측하도록 네트워크를 가르치는 요점은 무엇입니까?
3. 지표가 가격 데이터만을 기반으로 수준을 구축하는 경우 "자체 헤드"에 있는 네트워크가 해당 수준을 모델링할 수 있으므로 기술이 가능합니다. 다른 지표와 동일합니다. 레벨별로 신호를 형성하고 잘못된 신호를 걸러내고 훈련합니다. 먼저 입력 훈련 순서(크기, 오프셋, 재계산 공식)를 결정해야 합니다.
1. 맞습니다. 네트워크는 MACD 예에서 잘못된 항목에서 필터링된 지표로 거래하는 법을 배웁니다.
2. 모든 수익성 있는 항목이 기술적으로 정당화되는 것은 아닙니다. 예를 들어 움직임이 뉴스를 기반으로 하는 경우 가격 패턴을 사용하여 예측하도록 네트워크를 가르치는 요점은 무엇입니까?
3. 지표가 가격 데이터만을 기반으로 수준을 구축하는 경우 "자체 헤드"에 있는 네트워크가 해당 수준을 모델링할 수 있으므로 기술이 가능합니다. 다른 지표와 동일합니다. 레벨별로 신호를 형성하고 잘못된 신호를 걸러내고 훈련합니다. 먼저 입력 훈련 순서(크기, 오프셋, 재계산 공식)를 결정해야 합니다.
알겠습니다. 코드를 작성하고 신호를 생성하여 귀하에게 보내겠습니다. 그러나 여전히 원하는대로 지그재그로 네트워크를 훈련하려고했습니다) 무슨 일이 일어 났는지 말해줘
...하지만 여전히 좋아하는 지그재그에 따라 네트워크를 훈련하려고했습니다) 무슨 일이 일어 났는지 말해줘
물론 나도 시도했는데, 예를 들어 MO라는 주제로 이렇게 하는 사람들이 있는데, 입력에서 쓰레기에 대한 만트라를 반복하고 교사와 함께 배울 때 공식 출력에서 쓰레기가 있다는 것을 분명히 잊어 버립니다. 더 좋지는 않지만 특징 벡터를 선택하고 섞는 것은 과적합을 방지하지 못합니다.