두 번째로, 추가 시나리오에서는 다양한 움직임 상태(매수 이득, 매수 제동 및 매도 이득, 매도 제동)에 대한 차이점을 도입하는 필요성과 유용성을 알게 될 것입니다.
그리고 가장 중요한 것은 "상태"와 "행동"의 개념을 구별하는 것이 필요합니다. 이를 위해 통과 된 점수 만 고려하는 것은 완전히 충분하지 않습니다.
다른 상태를 추가할 수 있음이 분명합니다. 그러나 여전히 그들은 하나 또는 다른 클래스(2개 중)에 속할 확률을 따르지 않습니까?
확률 은 어떤 사건 이 발생할 가능성의 정도(상대적 측정, 정량적 평가)입니다. 어떤 가능한 사건이 실제로 발생하는 이유가 반대 이유보다 더 클 때 이 사건을 probable , 그렇지 않으면 가능성 이 낮거나 불가능하다고 합니다. 부정적인 근거보다 긍정적인 근거가 우세하고 그 반대의 경우도 다양할 수 있으며, 그 결과 확률 (및 개연성 없음)이 더 크 거나 작 습니다 [1] . 따라서 확률은 종종 정성적 수준에서, 특히 다소 정확한 정량적 평가가 불가능하거나 극히 어려운 경우에 평가됩니다. 확률의 "수준"의 다양한 등급이 가능합니다 [2] .
우리의 경우 분류기는 대상을 2개 클래스 중 1개 클래스에 할당할 확률을 제공합니다. 즉, 구매할 확률이 높을수록 신호가 더 강해지며 신호가 감소하거나 증가하면 제동, 강화 및 무엇이든 됩니다. 당신이 원하는, 즉. 다시 말하지만, 2개의 클래스로 충분할 수 있으며 결과를 해석할 수 있습니까? :)
다른 상태를 추가할 수 있음이 분명합니다. 그러나 여전히 그들은 하나 또는 다른 클래스(2개 중)에 속할 확률을 따르지 않습니까?
확률 은 어떤 사건 이 발생할 가능성의 정도(상대적 측정, 정량적 평가)입니다. 어떤 가능한 사건이 실제로 발생하는 이유가 반대 이유보다 더 클 때 이 사건을 probable , 그렇지 않으면 가능성 이 낮거나 불가능하다고 합니다. 부정적인 근거보다 긍정적인 근거가 우세하고 그 반대의 경우도 다양할 수 있으며, 그 결과 확률 (및 개연성 없음)이 더 크 거나 작 습니다 [1] . 따라서 확률은 종종 정성적 수준에서, 특히 다소 정확한 정량적 평가가 불가능하거나 극히 어려운 경우에 평가됩니다. 확률의 "수준"의 다양한 등급이 가능합니다 [2] .
우리의 경우 분류기는 대상을 2개 클래스 중 1개 클래스에 할당할 확률을 제공합니다. 즉, 구매할 확률이 높을수록 신호가 더 강해지며 신호가 감소하거나 증가하면 제동, 강화 및 무엇이든 됩니다. 당신이 원하는, 즉 다시 말하지만, 2개의 클래스로 충분할 수 있으며 결과를 해석할 수 있습니까? :)
당신은 논쟁에 대한거야? 아니면 아직 이해를 위한 것입니까? 두 개의 분류 클래스를 떠나고 싶지 않습니다. 비추다.
당신은 논쟁을위한거야? 아니면 아직 이해를 위한 것입니까? 두 개의 분류 클래스를 떠나고 싶지 않습니다. 비추다.
이해를 돕기 위해 물론, 네, 클래스 2는 안락한 지대입니다 :) 저는 아직 그것을 사지 않았습니다... 만약 가격 인상을 확률로 받아들일 수 있다면(증가가 클수록 사건의 확률이 높아집니다), 그러면 2개의 출력이 나올 확률도 비슷한 방식으로 해석될 수 있습니다. 왜 이것이 불가능한지는 아직 명확하지 않습니다.
이해를 돕기 위해 물론, 네, 클래스 2는 편안한 지대입니다. :) 저는 아직 그것을 사지 않았습니다... 만약 가격 인상을 확률로 받아들일 수 있다면 (증가가 클수록 사건의 확률이 높아집니다), 그러면 2개의 출력이 나올 확률도 비슷한 방식으로 해석될 수 있습니다. 왜 이것이 불가능한지는 아직 명확하지 않습니다.
최악의 실수. 어떻게 증분을 확률로 받아들일 수 있나요??? 확률에 대한 정의를 내렸는데 스스로 이해하고 계십니까?
이해를 돕기 위해: 가능한 증분 범위는 무엇입니까? 범위의 증분 중 가장 빈번한 것은 무엇입니까?
다시 말하지만, 분류가 구축되는 방식에 따라 다릅니다. 위의 예에서 증분의 절대값을 고려하지 않고 중심선(경계)으로부터의 거리를 기준으로 분류하였다. 절대 증분 지표를 입력하면 원칙적으로 분류가 달라집니다. 그 규모도 다를 것이다.
매수와 매도의 2가지 출구가 있으며, 그 합계는 항상 1입니다.
원리에 대해 배우기:
10포인트를 구매하기 위한 증가가 있었습니다. 우리는 0.6을 설정했습니다. 0.4
20점 - 0.7 0.3
30점 - 0.8; 0.2
판매를 위해 반대로. 가르치는 것이 그렇게 정확할 것이며 이러한 값이 클래스에 속할 확률이 클수록 증가가 더 강해질 것임을 나타낼 것입니까? :)
또는 2가 아닌 N-클래스를 수행해야 합니다. 각 클래스는 % 증가를 담당합니다. 각 트레이스에 대해 10개의 클래스를 가정해 보겠습니다. 클래스 10 포인트 더
저것들. 문제는 항상 2개의 클래스를 사용하거나 구매/판매에 속하는 것뿐만 아니라 가격 변동 정도를 예측하려면 더 많은 작업을 수행해야 한다는 것입니다.
매수와 매도의 2가지 출구가 있으며, 그 합계는 항상 1입니다.
원리에 대해 배우기:
10포인트를 구매하기 위한 증가가 있었습니다. 우리는 0.6을 설정했습니다. 0.4
20점 - 0.7 0.3
30점 - 0.8; 0.2
판매를 위해 반대로. 가르치는 것이 그렇게 정확할 것이며 이러한 값이 클래스에 속할 확률이 클수록 증가가 더 강해질 것임을 나타낼 것입니까? :)
또는 2가 아닌 N-클래스를 수행해야 합니다. 각 클래스는 % 증가를 담당합니다. 각 트레이스에 대해 10개의 클래스를 가정해 보겠습니다. 클래스 10 포인트 더
저것들. 문제는 항상 2개의 클래스를 사용하거나 구매/판매에 속하는 것뿐만 아니라 가격 변동 정도를 예측하려면 더 많은 작업을 수행해야 한다는 것입니다.
이것은 잘못된 접근 방식입니다.
첫째, 구매, 판매, 중지의 세 가지 상태가 있어야 합니다.
두 번째로, 추가 시나리오에서는 다양한 움직임 상태(매수 이득, 매수 제동 및 매도 이득, 매도 제동)에 대한 차이점을 도입하는 필요성과 유용성을 알게 될 것입니다.
그리고 가장 중요한 것은 "상태"와 "행동"의 개념을 구별하는 것이 필요합니다. 이를 위해 통과 된 점수 만 고려하는 것은 완전히 충분하지 않습니다.
이것은 잘못된 접근 방식입니다.
첫째, 구매, 판매, 중지의 세 가지 상태가 있어야 합니다.
두 번째로, 추가 시나리오에서는 다양한 움직임 상태(매수 이득, 매수 제동 및 매도 이득, 매도 제동)에 대한 차이점을 도입하는 필요성과 유용성을 알게 될 것입니다.
그리고 가장 중요한 것은 "상태"와 "행동"의 개념을 구별하는 것이 필요합니다. 이를 위해 통과 된 점수 만 고려하는 것은 완전히 충분하지 않습니다.
다른 상태를 추가할 수 있음이 분명합니다. 그러나 여전히 그들은 하나 또는 다른 클래스(2개 중)에 속할 확률을 따르지 않습니까?
확률 은 어떤 사건 이 발생할 가능성의 정도(상대적 측정, 정량적 평가)입니다. 어떤 가능한 사건이 실제로 발생하는 이유가 반대 이유보다 더 클 때 이 사건을 probable , 그렇지 않으면 가능성 이 낮거나 불가능하다고 합니다. 부정적인 근거보다 긍정적인 근거가 우세하고 그 반대의 경우도 다양할 수 있으며, 그 결과 확률 (및 개연성 없음)이 더 크 거나 작 습니다 [1] . 따라서 확률은 종종 정성적 수준에서, 특히 다소 정확한 정량적 평가가 불가능하거나 극히 어려운 경우에 평가됩니다. 확률의 "수준"의 다양한 등급이 가능합니다 [2] .
우리의 경우 분류기는 대상을 2개 클래스 중 1개 클래스에 할당할 확률을 제공합니다. 즉, 구매할 확률이 높을수록 신호가 더 강해지며 신호가 감소하거나 증가하면 제동, 강화 및 무엇이든 됩니다. 당신이 원하는, 즉. 다시 말하지만, 2개의 클래스로 충분할 수 있으며 결과를 해석할 수 있습니까? :)
http://radikal.ru/video/u5ibCyXdqGF
친애하는 남자, 내 질문에 대해 말해? 혼란스러워요 :)
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page479#comment_5807576
다른 상태를 추가할 수 있음이 분명합니다. 그러나 여전히 그들은 하나 또는 다른 클래스(2개 중)에 속할 확률을 따르지 않습니까?
확률 은 어떤 사건 이 발생할 가능성의 정도(상대적 측정, 정량적 평가)입니다. 어떤 가능한 사건이 실제로 발생하는 이유가 반대 이유보다 더 클 때 이 사건을 probable , 그렇지 않으면 가능성 이 낮거나 불가능하다고 합니다. 부정적인 근거보다 긍정적인 근거가 우세하고 그 반대의 경우도 다양할 수 있으며, 그 결과 확률 (및 개연성 없음)이 더 크 거나 작 습니다 [1] . 따라서 확률은 종종 정성적 수준에서, 특히 다소 정확한 정량적 평가가 불가능하거나 극히 어려운 경우에 평가됩니다. 확률의 "수준"의 다양한 등급이 가능합니다 [2] .
우리의 경우 분류기는 대상을 2개 클래스 중 1개 클래스에 할당할 확률을 제공합니다. 즉, 구매할 확률이 높을수록 신호가 더 강해지며 신호가 감소하거나 증가하면 제동, 강화 및 무엇이든 됩니다. 당신이 원하는, 즉 다시 말하지만, 2개의 클래스로 충분할 수 있으며 결과를 해석할 수 있습니까? :)
당신은 논쟁에 대한거야? 아니면 아직 이해를 위한 것입니까? 두 개의 분류 클래스를 떠나고 싶지 않습니다. 비추다.
당신은 논쟁을위한거야? 아니면 아직 이해를 위한 것입니까? 두 개의 분류 클래스를 떠나고 싶지 않습니다. 비추다.
이해를 돕기 위해 물론, 네, 클래스 2는 안락한 지대입니다 :) 저는 아직 그것을 사지 않았습니다... 만약 가격 인상을 확률로 받아들일 수 있다면(증가가 클수록 사건의 확률이 높아집니다), 그러면 2개의 출력이 나올 확률도 비슷한 방식으로 해석될 수 있습니다. 왜 이것이 불가능한지는 아직 명확하지 않습니다.
이해를 돕기 위해 물론, 네, 클래스 2는 편안한 지대입니다. :) 저는 아직 그것을 사지 않았습니다... 만약 가격 인상을 확률로 받아들일 수 있다면 (증가가 클수록 사건의 확률이 높아집니다), 그러면 2개의 출력이 나올 확률도 비슷한 방식으로 해석될 수 있습니다. 왜 이것이 불가능한지는 아직 명확하지 않습니다.
최악의 실수. 어떻게 증분을 확률로 받아들일 수 있나요??? 확률에 대한 정의를 내렸는데 스스로 이해하고 계십니까?
이해를 돕기 위해: 가능한 증분 범위는 무엇입니까? 범위의 증분 중 가장 빈번한 것은 무엇입니까?
이 부분을 이해하면 다음으로 넘어갈 수 있습니다.
최악의 실수. 어떻게 증분을 확률로 받아들일 수 있나요??? 확률에 대한 정의를 내렸는데 스스로 이해하고 계십니까?
이해를 돕기 위해: 가능한 증분 범위는 무엇입니까? 범위의 증분 중 가장 빈번한 것은 무엇입니까?
이 부분을 이해하면 다음으로 넘어갈 수 있습니다.
나는 다음과 같이 본다.
0에 가까운 증가는 50/50 확률을 나타냅니다. 우리는 각각 0.5의 2개의 확률을 제공할 것입니다(불확실성, 매수도 매도도 아님)
따라서 0에서 1로 증분을 정규화하는 것이 가능합니다. 여기서 0.5는 불확실성, >0.5 매수, < 매도입니다. 값이 극단값에 가까울수록 이벤트 확률이 높아집니다(가격 변동이 커짐).
모델이 학습된 후 0에서 1까지 동일한 값을 제공하며 이는 이벤트 발생 확률로 해석될 수 있습니다(확률이 높을수록 절대값의 변화가 강함)
문제는 대상에 속할 확률을 절대적인 가격변동확률로 해석하는 것이 맞는지 여부(출력에서의 확률이 높을수록 변동이 클 것으로 예상됨)
나는 다음과 같이 본다.
0에 가까운 증가는 50/50 확률을 나타냅니다. 우리는 각각 0.5의 2개의 확률을 제공할 것입니다(불확실성, 매수도 매도도 아님)
따라서 0에서 1로 증분을 정규화하는 것이 가능합니다. 여기서 0.5는 1 매수에 가깝고 0 매도에 가까운 불확실성이 됩니다. 값이 극단값에 가까울수록 이벤트의 확률이 높아집니다.
모델이 학습된 후 0부터 1까지 동일한 값을 제공하며 이는 이벤트 발생 확률로 해석될 수 있습니다(확률이 높을수록 절대값의 변화가 강함)
증분과 확률은 동일하지 않습니다.
일반적으로 확률 이론에 대한 교과서부터 시작해야 합니다.
증분과 확률은 동일하지 않습니다.
일반적으로 확률 이론에 대한 교과서부터 시작해야 합니다.
증분은 매수/매도 클래스에 속하는 확률론적 평가를 받을 수 있습니다. 양수 증가분이 클수록 구매로 분류될 가능성이 더 높아집니다. 더 명확합니까? 그리고 0.5 이상의 모든 것은 이미 구매 클래스이므로 확률이 증가하면 절대 증가도 증가합니다.