트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 750

[Maxim Dmitrievsky]

울라지미르 이제르스키 :

아니요, 방금 이 주제에서 경쟁업체를 보았습니다.))))

추신

확인. 이론을 한다.

이 경로는 이미 통과되었습니다.

NS는 유망한 방향이지만 특정 개인의 자질을 요구합니다.

다른 특성은 무엇입니까? 계산 속도 를 높이기 위해 모든 논리를 흐리게 하고 이제 다시 결합합니다.

티타늄 계란에 대해 이야기하고 있다면 그렇습니다.

[Uladzimir Izerski]

막심 드미트리예프스키 :

글쎄, 정상이지만 왜 봇을 만들지 않습니까?

이것은 봇 요소입니다.

[Uladzimir Izerski]

막심 드미트리예프스키 :

다른 특성은 무엇입니까? 계산 속도 를 높이기 위해 밝혀진 모든 논리를 흐리게 하고 이제 다시 합치고 있습니다.

티타늄 계란에 대해 이야기하고 있다면 그렇습니다.

티타늄 에그란 무엇입니까?* 손실을 남기고 있습니까?

[Maxim Dmitrievsky]

울라지미르 이제르스키 :

이것은 봇 요소입니다.

글쎄, 당신은 사진이 아니라 상태가 필요합니다

[Maxim Dmitrievsky]

울라지미르 이제르스키 :

티타늄 에그란 무엇입니까?* 손실을 남기고 있습니까?

아니요, 이것은 한 장소에 오래 앉아 있는 것입니다. 또한

[Uladzimir Izerski]

막심 드미트리예프스키 :

글쎄, 당신은 사진이 아니라 상태가 필요합니다

나는 누군가를 설득할 이유가 없다. 당신이 생각하는 경우 실시간으로 충분한 사진이 될 것입니다.

[Maxim Dmitrievsky]

울라지미르 이제르스키 :

나는 누군가를 설득할 이유가 없다. 당신이 생각하는 경우 실시간으로 충분한 사진이 될 것입니다.

글쎄, 법원은 없다

[Uladzimir Izerski]

새로운 이야기.

[Uladzimir Izerski]

하지만 이 동료는 무려 500만 명에 달하는 대형 TF였다.

1분 동안 살펴보겠습니다.

[Uladzimir Izerski]

울라지미르 이제르스키 :

하지만 이 동료는 무려 500만 명에 달하는 대형 TF였다.

1분 동안 살펴보겠습니다.

이것이 2022년의 역사에서 나온 차트라는 것을 이해하기를 바랍니다.