Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 928
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Hauptsache, Akello verpasst es nächste Woche nicht wieder.
Ich dachte, meine grundlegenden Strategien wären schlecht. Kann mir jemand einige grundlegende Strategien nennen, die ich versuchen sollte, mit Hilfe meiner Agenten zu verbessern?
Nehmen Sie einen Gegentrend. Ich sage Ihnen das als Chirurg. Das ist der beste Ansatz. Es gibt keinen besseren Zeitpunkt für eine Analyse als den Beginn eines Pullbacks....
Nehmen Sie einen Gegentrend. Ich sage Ihnen das als Chirurg. Das ist der beste Ansatz. Es gibt keinen besseren Zeitpunkt für eine Analyse als den Beginn eines Pullbacks....
https://www.mql5.com/en/code/19598
Ich nehme das hier, es ist eine uralte Strategie, aber sie ist gut für die Optik
mnogovhodov_02 2016 arr_Buy fiel so aus:
Das Mädchen sagt, du hast recht, aber du brauchst mehr Champagner.
Sie ist cool, grüßt sie von mir!!!!
Cool, richte ihr meine Grüße aus!!!!
Alternativ. Das Ergebnis auf einmal in Klassen, ohne Wahrscheinlichkeiten. Das scheint mir schlimmer zu sein.
ok, du auch von ihr :)
Vielleicht lernen Sie dadurch einige nüchterne Gedanken in Bezug auf TC. Was Sie tun können und was nicht.....
Vielleicht lernen Sie dadurch einige nüchterne Gedanken in Bezug auf TC. Was Sie tun können und was nicht.....
Sie sagt, ich sei schlau und müsse sie nur nach Australien bringen, sie habe dort einen Freund.
wir brauchen eine Scheinehe dafür
Ich habe aufgehört, Fehler aus diesen Tabellen standardmäßig zu zählen.
Ich argumentiere so, ich nehme direkt die Klasse 1, das ist offensichtlicher: Die ursprüngliche Klasse "0" ergab eine Vorhersage der Klasse "1" = 86118 und die Klasse "1" ergab eine Vorhersage der Klasse "1" = 12256. Das bedeutet, dass wir beim Handel eine falsche Klassenvorhersage = 86118 erhalten, während die richtige Vorhersage = 12256 ist, d.h. Fehler = 86116/(86116+12256) = 87,5%9(!!), wenn Klasse "1" = Einstieg/Position - das ist eine Katastrophe. Aber die Position der Klasse "0" ist sehr anständig - es wird nur 5,3 % fehlerhafte Nullen bei der Entscheidungsfindung geben.
Ich verwende solche Tabellen auch nicht, wenn ich Modelle vergleiche. Ich habe es hier nur der Klarheit halber hinzugefügt. Man sieht sofort, dass ein Haufen Nullen dort projiziert wird, wo eigentlich eine "1" stehen sollte, und man kann sofort sehen, dass die Projektion bei einem Baum schlecht ist.