Изначально целью построения торговой системы является предсказание поведения некоторого рыночного инструмента, например, валютной пары. Цели предсказания могут быть разными, мы же ограничимся предсказанием трендов, а точнее предсказанием роста («лонгов») или падения («шортов») значений котировки валютной пары. Обычно, для решения проблемы...
"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 아닌 현실 세계에 존재하므로 찾아보고 찾으면 직접 코딩할 수도 있습니다.
차라리 죽여
사실 위의 단어로는 내가 구체적으로 무엇을 의미하는지 완전히 명확하지 않으므로 아마도 순서대로 시작하고 R 전문가의 도움이 필요한 곳에서는 내 계산에 관심이 있는 사람들이 이미 따라잡을 것입니다. 어쨌든 그곳에서 내 진술을 확인하고 우리가 전체로서 얼마나 많은 팀인지 확인해야 할 순간이 올 것입니다. 시작하겠습니다. 회귀.
믿거나 말거나 평생 분류 작업만 하다가 갑자기 지루해졌습니다. 편차 계산 오류 (htcgtrn elibrarius )가 점점 더 많이 당겨지기 때문에 밤에 모든 것을 3 번 다시해야했지만 지금은 잠 못 이루는 밤이 헛되지 않았 음을 분명합니다. 그리고 이제는 다소 지루해졌지만 새로운 것을 시도하는 것은 흥미로울 것입니다.
이전 버전에서는 기본적으로 편차가 아닌 누적 델타에서 MA를 제출했습니다. 결과가 좋으면 예측 변수가 이 형식으로 좋습니다. MA 대부가 있습니다. 나눗셈과 대모 자신. 델타 - 국회 자체가 이익이라고 생각하면 편차의 유사점을 찾을 수 있습니다. 당신이 헛되이 화가 났고 새로운 것으로 전환하고 싶은 것 같습니다. 개발을 끝까지 진행하십시오. 현재 결과는 매우 고무적입니다.
이전 버전에서는 기본적으로 편차가 아닌 누적 델타에서 MA를 제출했습니다. 결과가 좋으면 예측 변수가 이 형식으로 좋습니다. MA 대부가 있습니다. 나눗셈과 대모 자신. 델타 - 국회 자체가 이익이라고 생각하면 편차의 유사점을 찾을 수 있습니다. 당신이 헛되이 화가 났고 새로운 것으로 전환하고 싶은 것 같습니다. 개발을 끝까지 진행하십시오. 현재 결과는 매우 고무적입니다.
문제는 작업이 완료되고 갑자기 지루해졌습니다. 어제, 단 한 번의 오류도 발생하지 않고 최소 3-4일의 작업일 동안 그대로 유지될 것입니다. 문제는 차량이 기계에서 작동하는 동안 탐색하려는 욕구가 있고 이를 위한 시간이 있을 때 무엇을 해야 하는지입니다.
Java를 업데이트하고 모든 것이 사라졌습니다... 만세... 그래서 우리는 어디에서 멈췄습니까???? 응.... 회귀.
나는 분류 방법에서 유추를 이끌어내려고 노력할 것이지만 먼저 조건을 정의할 것입니다.
회귀에는 미래 매개변수의 값을 예측하는 작업이 포함됩니다. 매개변수의 경우 가격 변경을 선택합니다. 앞으로 1바에 대한 예측을 하는 것으로 충분하지만 이것은 지루합니다. 다음과 같이 작업을 설정해 보겠습니다.
앞으로 10바의 가격변동을 예측할 필요가 있다. 즉, 모델의 결과는 0보다 높거나 낮은 값(변경 방향)과 이 변경 정도가 됩니다. 즉, 얼마나 강해질 것인가...
(나는 작업 방향에 대한 톤만을 설정했음을 상기시켜줍니다. 내가 제안한 조건에 동의하지 않고 대안이 있으면 적극적으로 말하십시오. 모든 것이 논의되고 고칠 수 있음)
짐작하셨겠지만 이제 모델의 목적 함수에 대해 이야기하겠습니다. 먼저 정의하고 수정합시다. 위의 내용을 바탕으로 다음을 수행합니다.
종가[i]-종가[i+10] 먼저 10봉 전 종가와 비교하여 현재 종가의 변화를 계산해 보겠습니다.
Lead=Close[i-10]-Close[i] 이제 함수를 10바 뒤로 이동해 보겠습니다. 이 연산은 목적함수에 대해서만 가능하며 실제 거래에서는 사용할 수 없습니다. 결과적으로 우리가 가진 것이 그래프에 표시됩니다.
녹색은 변화, 파란색은 납입니다. 앞으로의 10개 막대를 내다보는 선행 지표. 다음과 같습니다.
두 라인 사이에 예측 창이 있습니다. 이 창의 마지막 막대에서만 변경 사항을 계산할 수 있습니다. 그것이 녹색선입니다. 그러나 우리는 이 창의 첫 번째 막대에서 이 값을 찾아야 하므로(예를 들어) 차트를 파란색 선 형태로 다시 이동합니다. 우리는 여전히 가치가 있습니다. 그러면 우리는 이것을 이용할 수 있습니다.
질문 소원 변경 대상 선택은?????
이 접근 방식을 뒷받침하기 위해 타겟 회귀에 대해 오랫동안 많은 연구가 수행되었으며 함수가 단순할수록 더 좋다는 결론에 도달했다고 말씀드리고 싶습니다. 대상의 복잡성은 모델의 성능을 조금도 향상시키지 않지만 여러 측면에서 악화시킵니다. 우리는 "모든 독창적인 것은 간단하다"라는 말에서 출발합니다. 모델이 제대로 작동하면 이 목표로 충분합니다. 답변을 기다리며 계속 진행합니다...
당연히 대상(파란색 선)에는 1에서 10바 사이의 표시기 끝이 부족합니다. 0바까지 쌓아야 하는 것은 AI다. 이것은 미래에 대한 예측이 될 것입니다.
https://www.mql5.com/ru/articles/1165 기사에서와 같이 Rattle을 어떻게 실행할 수 있습니까?
설치는 R 콘솔에서 수행되었습니다( install.packages("rattle"))
R 콘솔에는 "로드 작업 공간"과 "파일/작업 공간" 기사만 있습니다.
아니면 R 콘솔이 아닌 다른 프로그램에서 수행됩니까?
https://www.mql5.com/ru/articles/1165 기사에서와 같이 Rattle을 어떻게 실행할 수 있습니까?
설치는 R 콘솔에서 수행되었습니다( install.packages("rattle"))
R 콘솔에는 "로드 작업 공간"과 "파일/작업 공간" 기사만 있습니다.
아니면 R 콘솔이 아닌 다른 프로그램에서 수행됩니까?
그리고 모든 것이 시작되었습니다.
library (rattle) rattle()비슷한 상처(이마)가 나와 Doc(내가 이해한 대로) 둘 다에 대해 이야기했습니다.
이것저것 붙이려고 하면 더 좋았어요 -
https://en.wikipedia.org/wiki/Markov_decision_process
https://en.wikipedia.org/wiki/Partially_observable_Markov_decision_process
오래가 아니라, 관심을 끌기 위해 트위스트를 했는데...
부분적으로 관찰된 MPPR이 있습니다. 감사합니다. 읽었습니다.
입구에 RSI가 3개 있는데 그뿐인데 다른 예측변수로 인해 조금 더 나을 것 같아요
> 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.
고맙습니다!
"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 아닌 현실 세계에 존재하므로 찾아보고 찾으면 직접 코딩할 수도 있습니다.
차라리 죽여
사실 위의 단어로는 내가 구체적으로 무엇을 의미하는지 완전히 명확하지 않으므로 아마도 순서대로 시작하고 R 전문가의 도움이 필요한 곳에서는 내 계산에 관심이 있는 사람들이 이미 따라잡을 것입니다. 어쨌든 그곳에서 내 진술을 확인하고 우리가 전체로서 얼마나 많은 팀인지 확인해야 할 순간이 올 것입니다. 시작하겠습니다. 회귀.
믿거나 말거나 평생 분류 작업만 하다가 갑자기 지루해졌습니다. 편차 계산 오류 (htcgtrn elibrarius )가 점점 더 많이 당겨지기 때문에 밤에 모든 것을 3 번 다시해야했지만 지금은 잠 못 이루는 밤이 헛되지 않았 음을 분명합니다. 그리고 이제는 다소 지루해졌지만 새로운 것을 시도하는 것은 흥미로울 것입니다.
이전 버전에서는 기본적으로 편차가 아닌 누적 델타에서 MA를 제출했습니다. 결과가 좋으면 예측 변수가 이 형식으로 좋습니다. MA 대부가 있습니다. 나눗셈과 대모 자신. 델타 - 국회 자체가 이익이라고 생각하면 편차의 유사점을 찾을 수 있습니다.
당신이 헛되이 화가 났고 새로운 것으로 전환하고 싶은 것 같습니다. 개발을 끝까지 진행하십시오. 현재 결과는 매우 고무적입니다.
이전 버전에서는 기본적으로 편차가 아닌 누적 델타에서 MA를 제출했습니다. 결과가 좋으면 예측 변수가 이 형식으로 좋습니다. MA 대부가 있습니다. 나눗셈과 대모 자신. 델타 - 국회 자체가 이익이라고 생각하면 편차의 유사점을 찾을 수 있습니다.
당신이 헛되이 화가 났고 새로운 것으로 전환하고 싶은 것 같습니다. 개발을 끝까지 진행하십시오. 현재 결과는 매우 고무적입니다.
문제는 작업이 완료되고 갑자기 지루해졌습니다. 어제, 단 한 번의 오류도 발생하지 않고 최소 3-4일의 작업일 동안 그대로 유지될 것입니다. 문제는 차량이 기계에서 작동하는 동안 탐색하려는 욕구가 있고 이를 위한 시간이 있을 때 무엇을 해야 하는지입니다.
Java를 업데이트하고 모든 것이 사라졌습니다... 만세... 그래서 우리는 어디에서 멈췄습니까???? 응.... 회귀.
나는 분류 방법에서 유추를 이끌어내려고 노력할 것이지만 먼저 조건을 정의할 것입니다.
회귀에는 미래 매개변수의 값을 예측하는 작업이 포함됩니다. 매개변수의 경우 가격 변경을 선택합니다. 앞으로 1바에 대한 예측을 하는 것으로 충분하지만 이것은 지루합니다. 다음과 같이 작업을 설정해 보겠습니다.
앞으로 10바의 가격변동을 예측할 필요가 있다. 즉, 모델의 결과는 0보다 높거나 낮은 값(변경 방향)과 이 변경 정도가 됩니다. 즉, 얼마나 강해질 것인가...
(나는 작업 방향에 대한 톤만을 설정했음을 상기시켜줍니다. 내가 제안한 조건에 동의하지 않고 대안이 있으면 적극적으로 말하십시오. 모든 것이 논의되고 고칠 수 있음)
짐작하셨겠지만 이제 모델의 목적 함수에 대해 이야기하겠습니다. 먼저 정의하고 수정합시다. 위의 내용을 바탕으로 다음을 수행합니다.
종가[i]-종가[i+10] 먼저 10봉 전 종가와 비교하여 현재 종가의 변화를 계산해 보겠습니다.
Lead=Close[i-10]-Close[i] 이제 함수를 10바 뒤로 이동해 보겠습니다. 이 연산은 목적함수에 대해서만 가능하며 실제 거래에서는 사용할 수 없습니다. 결과적으로 우리가 가진 것이 그래프에 표시됩니다.
녹색은 변화, 파란색은 납입니다. 앞으로의 10개 막대를 내다보는 선행 지표. 다음과 같습니다.
두 라인 사이에 예측 창이 있습니다. 이 창의 마지막 막대에서만 변경 사항을 계산할 수 있습니다. 그것이 녹색선입니다. 그러나 우리는 이 창의 첫 번째 막대에서 이 값을 찾아야 하므로(예를 들어) 차트를 파란색 선 형태로 다시 이동합니다. 우리는 여전히 가치가 있습니다. 그러면 우리는 이것을 이용할 수 있습니다.
질문 소원 변경 대상 선택은?????
이 접근 방식을 뒷받침하기 위해 타겟 회귀에 대해 오랫동안 많은 연구가 수행되었으며 함수가 단순할수록 더 좋다는 결론에 도달했다고 말씀드리고 싶습니다. 대상의 복잡성은 모델의 성능을 조금도 향상시키지 않지만 여러 측면에서 악화시킵니다. 우리는 "모든 독창적인 것은 간단하다"라는 말에서 출발합니다. 모델이 제대로 작동하면 이 목표로 충분합니다. 답변을 기다리며 계속 진행합니다...
당연히 대상(파란색 선)에는 1에서 10바 사이의 표시기 끝이 부족합니다. 0바까지 쌓아야 하는 것은 AI다. 이것은 미래에 대한 예측이 될 것입니다.