트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1777 1...177017711772177317741775177617771778177917801781178217831784...3399 새 코멘트 mytarmailS 2020.05.10 12:04 #17761 어디선가 다음과 같은 영리한 아이디어를 들었습니다 . 최소한 통계적 의미가 있는 기호가 있는 경우, 최소한의 경우에도 함께 결합하면 100%에 가까운 정확도를 얻을 수 있습니다. 확인하기로 결정... 나는 이진 타겟으로 합성 날짜를 만들었고, 타겟의 각 값에 특정 적중 확률로 기능을 바인딩했습니다. 하나의 목표 값에 대해 51:49, 다른 목표 값에 대해 49:51의 확률로 10개의 이러한 기능을 만들었습니다. 숲은 가르쳤다. 새로운 데이터에서 수신 Accuracy : 0.5145 더 이상 10개의 표시가 없지만 100개의 표시가 있습니다. Accuracy : 0.534 1000개의 신호로 밝혀졌습니다. Accuracy : 0.558 결론은 다음 과 같습니다. 표지판의 품질을 개선해야 합니다. 양적으로는 멀리 가지 않을 것입니다... 55:45 에 확률을 높여보자 10 징후 제공 Accuracy : 0.6055 100 표지판 제공 Accuracy : 0.7985 확률을 더 높여보자 60:40 10 표지판 Accuracy : 0.729 100 표지판 Accuracy : 0.968 그래서 각 양초에 소치에서 살기 위해서는 60% 정답을 제공하는 100개의 규칙/기능/AMO 가 있어야 한다는 것이 밝혀졌습니다. 그리고 그들은 또한 모든 사람에게 달라야 합니다... 이것이 무엇인지 궁금합니다. 할 수 있습니까? 패턴을 찾고 OnTradeTransaction 기능에 대한 질문 ASCTrend 시스템 Дмитрий 2020.05.10 12:14 #17762 mytarmails : 어디선가 다음과 같은 영리한 아이디어를 들었습니다. 최소한 통계적 의미가 있는 기호가 있는 경우, 최소한의 경우에도 함께 결합하면 100%에 가까운 정확도를 얻을 수 있습니다. 확인하기로 결정... 쌍이 있는 일일 데이터의 EURCAD 상관 관계: AUDCHF CADCHF CHFJPY EURCHF EURCAD -0.22 -0.33 -0.39 0.37 가장 단순한 선형 회귀 의 결정 계수 EURCAD = a*AUDCHF + b*CADCHF + c*CHFJPY + d*EURCHF + k R^2 = 0.99622555 mytarmailS 2020.05.10 12:23 #17763 드미트리 : 쌍이 있는 일일 데이터의 EURCAD 상관 관계 상관관계는 예측이 아니라 측정입니다. 아니면 내가 아이디어를 얻지 못했습니까? Дмитрий 2020.05.10 12:27 #17764 mytarmailS : 상관관계는 예측이 아니라 측정입니다. 아니면 내가 생각을 이해하지 못했나요? 상관 관계는 각 변수의 통계적 유의성을 보여줍니다. 낮습니다. 함께 그들은 종속 변수의 역학을 99.6% 설명하는 모델을 형성합니다. mytarmailS 2020.05.10 12:34 #17765 드미트리 : 상관 관계는 각 변수의 통계적 유의성을 보여줍니다. 낮습니다. 함께 그들은 종속 변수의 역학을 99.6% 설명하는 모델을 형성합니다. 네, 하지만 설명하고 예측하지는 않습니다. 상관관계는 변수 간의 관계를 측정하는 것일 뿐입니다. 생각의 결론은 무엇입니까? 나는 이해하지 못했다 쌍 사이의 상호 상관 관계를 찾는 경우 Дмитрий 2020.05.10 12:38 #17766 mytarmailS : 네, 하지만 설명하고 예측하지는 않습니다. 상관관계는 변수 간의 관계를 측정하는 것일 뿐입니다. 생각의 결론은 무엇입니까? 나는 아직도 이해하지 못한다 "어디선가 다음과 같은 영리한 아이디어를 들었습니다 . 최소한 통계적 의미가 있는 징후가 있으면 아주 최소한으로라도 함께 결합하면 100%에 가까운 정확도를 얻을 수 있습니다. " (c) 상관 관계는 선형 회귀 모델 에서 종속 변수를 예측하기 위한 독립 변수의 통계적 유의성을 보여줍니다. mytarmailS 2020.05.10 12:40 #17767 드미트리 : "어디선가 다음과 같은 영리한 아이디어를 들은 적이 있습니다. 최소한 통계적 의미가 있는 기호 가 있는 경우, 최소한의 경우에도 함께 결합하면 100%에 가까운 정확도를 얻을 수 있습니다. " (c) 그것은 상관관계뿐만 아니라 적어도 어떻게든 예측할 수 있다는 신호를 의미했습니다. Дмитрий 2020.05.10 12:47 #17768 mytarmailS : 그것은 상관관계뿐만 아니라 적어도 어떻게든 예측할 수 있다는 신호를 의미했습니다. 예측 능력은 어떻게 결정됩니까? Дмитрий 2020.05.10 12:48 #17769 mytarmailS : 그것은 상관관계뿐만 아니라 적어도 어떻게든 예측할 수 있다는 신호를 의미했습니다. 종속 변수와 가능한 독립 변수 집합이 있습니다. "예측 능력"은 어떻게 정의됩니까? 바보같이 세상의 모든 것을 모델에 담는다? Aleksey Vyazmikin 2020.05.10 12:55 #17770 mytarmailS : 음, 체 .. 훌륭하고 믿을 수 있습니다. 또한 거래 자체의 균형과 항목이 있는 차트를 보고 싶습니다. 당신은 이것을 거래하는 방법에 대해 말한 적이 없습니다. 그래서 어떤 종류의 TS를 작성해야 하는지 모르겠습니다. mytarmailS : 나는 이것이 10 모델의 앙상블이라는 것을 알고 있습니까? 모델은 어떻게 다른가요? 아니요, 이것은 스프레드를 보기 위한 10개 모델일 뿐입니다. 차이점은 종자에만 있습니다. 학습을 시작하기 위한 랜덤 변수(분할 추정 및 분할 선택에 사용됨). 1...177017711772177317741775177617771778177917801781178217831784...3399 새 코멘트 사유: 취소 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
어디선가 다음과 같은 영리한 아이디어를 들었습니다 . 최소한 통계적 의미가 있는 기호가 있는 경우, 최소한의 경우에도 함께 결합하면 100%에 가까운 정확도를 얻을 수 있습니다.
확인하기로 결정...
나는 이진 타겟으로 합성 날짜를 만들었고, 타겟의 각 값에 특정 적중 확률로 기능을 바인딩했습니다.
하나의 목표 값에 대해 51:49, 다른 목표 값에 대해 49:51의 확률로 10개의 이러한 기능을 만들었습니다.
숲은 가르쳤다.
새로운 데이터에서 수신
Accuracy : 0.5145더 이상 10개의 표시가 없지만 100개의 표시가 있습니다.
Accuracy : 0.5341000개의 신호로 밝혀졌습니다.
Accuracy : 0.558결론은 다음 과 같습니다. 표지판의 품질을 개선해야 합니다. 양적으로는 멀리 가지 않을 것입니다...
55:45 에 확률을 높여보자
10 징후 제공
Accuracy : 0.6055100 표지판 제공
Accuracy : 0.7985확률을 더 높여보자 60:40
10 표지판
Accuracy : 0.729100 표지판
Accuracy : 0.968그래서 각 양초에 소치에서 살기 위해서는 60% 정답을 제공하는 100개의 규칙/기능/AMO 가 있어야 한다는 것이 밝혀졌습니다. 그리고 그들은 또한 모든 사람에게 달라야 합니다... 이것이 무엇인지 궁금합니다. 할 수 있습니까?
어디선가 다음과 같은 영리한 아이디어를 들었습니다. 최소한 통계적 의미가 있는 기호가 있는 경우, 최소한의 경우에도 함께 결합하면 100%에 가까운 정확도를 얻을 수 있습니다.
확인하기로 결정...
쌍이 있는 일일 데이터의 EURCAD 상관 관계:
가장 단순한 선형 회귀 의 결정 계수 EURCAD = a*AUDCHF + b*CADCHF + c*CHFJPY + d*EURCHF + k
R^2 = 0.99622555
쌍이 있는 일일 데이터의 EURCAD 상관 관계
상관관계는 예측이 아니라 측정입니다. 아니면 내가 아이디어를 얻지 못했습니까?
상관관계는 예측이 아니라 측정입니다. 아니면 내가 생각을 이해하지 못했나요?
상관 관계는 각 변수의 통계적 유의성을 보여줍니다. 낮습니다.
함께 그들은 종속 변수의 역학을 99.6% 설명하는 모델을 형성합니다.
상관 관계는 각 변수의 통계적 유의성을 보여줍니다. 낮습니다.
함께 그들은 종속 변수의 역학을 99.6% 설명하는 모델을 형성합니다.
네, 하지만 설명하고 예측하지는 않습니다. 상관관계는 변수 간의 관계를 측정하는 것일 뿐입니다. 생각의 결론은 무엇입니까? 나는 이해하지 못했다
쌍 사이의 상호 상관 관계를 찾는 경우네, 하지만 설명하고 예측하지는 않습니다. 상관관계는 변수 간의 관계를 측정하는 것일 뿐입니다. 생각의 결론은 무엇입니까? 나는 아직도 이해하지 못한다
"어디선가 다음과 같은 영리한 아이디어를 들었습니다 . 최소한 통계적 의미가 있는 징후가 있으면 아주 최소한으로라도 함께 결합하면 100%에 가까운 정확도를 얻을 수 있습니다. " (c)
상관 관계는 선형 회귀 모델 에서 종속 변수를 예측하기 위한 독립 변수의 통계적 유의성을 보여줍니다.
"어디선가 다음과 같은 영리한 아이디어를 들은 적이 있습니다. 최소한 통계적 의미가 있는 기호 가 있는 경우, 최소한의 경우에도 함께 결합하면 100%에 가까운 정확도를 얻을 수 있습니다. " (c)
그것은 상관관계뿐만 아니라 적어도 어떻게든 예측할 수 있다는 신호를 의미했습니다.
그것은 상관관계뿐만 아니라 적어도 어떻게든 예측할 수 있다는 신호를 의미했습니다.
예측 능력은 어떻게 결정됩니까?
그것은 상관관계뿐만 아니라 적어도 어떻게든 예측할 수 있다는 신호를 의미했습니다.
종속 변수와 가능한 독립 변수 집합이 있습니다.
"예측 능력"은 어떻게 정의됩니까?
바보같이 세상의 모든 것을 모델에 담는다?
음, 체 .. 훌륭하고 믿을 수 있습니다. 또한 거래 자체의 균형과 항목이 있는 차트를 보고 싶습니다.
당신은 이것을 거래하는 방법에 대해 말한 적이 없습니다. 그래서 어떤 종류의 TS를 작성해야 하는지 모르겠습니다.
나는 이것이 10 모델의 앙상블이라는 것을 알고 있습니까? 모델은 어떻게 다른가요?
아니요, 이것은 스프레드를 보기 위한 10개 모델일 뿐입니다. 차이점은 종자에만 있습니다. 학습을 시작하기 위한 랜덤 변수(분할 추정 및 분할 선택에 사용됨).