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No, è un tentativo di usare trasformazioni non lineari (reti neurali) per trovare modelli nelleserie temporali finanziarie.
No, è un tentativo di trovare modelli in serie finanziarie e temporali usando trasformazioni non lineari (reti neurali).
Domanda ¹2 se con l'aiuto delle reti neurali multilivello per creare un sistema di verifica. Per esempio, prendere il grafico di ieri e confrontarlo con l'intera storia di questa coppia. E i risultati mostrano quanto segue: il segmento coincide con il segmento del grafico a 1m 10%, a m5 12%, a m15 40%, ecc.
e poi filtra tutto ciò che è al di sotto del 50%.
si può fare?
Domanda ¹2 se con l'aiuto delle reti neurali multilivello per creare un sistema di verifica. Per esempio, prendere il grafico di ieri e confrontarlo con l'intera storia di questa coppia. E i risultati mostrano quanto segue: il segmento coincide con il segmento del grafico a 1m 10%, a m5 12%, a m15 40%, ecc.
e poi filtra tutto ciò che è al di sotto del 50%.
si può fare?
Non abbiamo bisogno di griglie per questo compito. È più facile calcolare la correlazione.
Voglio usare le reti neurali per impoverire diversi sistemi di trading in uno solo. Voglio usare le reti neurali per impoverire diversi sistemi di trading in uno solo. per esempio, c'è un TS che guadagna bene in un trend ma perde su un piatto. poi c'è il contrario. poi ci sono quelli progettati per posizioni lunghe, e così via.
Per esempio, se inizia una tendenza, un blocco viene scollegato, un altro viene aggiunto ad esso. Poiché non conosciamo il futuro, possono verificarsi dei ritardi, e il terzo blocco reagisce per compensare i ritardi.
Domanda ¹2 se con l'aiuto delle reti neurali multilivello per creare un sistema di verifica. Per esempio, prendere il grafico di ieri e confrontarlo con l'intera storia di questa coppia. E i risultati sono i seguenti: il segmento coincide con il segmento del grafico a 1m 10%, a m5 12%, a m15 40%, ecc.
e poi tutto ciò che è al di sotto del 50% viene filtrato.
si può fare?
e tutto questo deve compensarsi a vicenda. e le reti neurali devono controllare i segnali di ogni blocco, cercare i modelli. e controllare e imparare completamente.
Un processore a 4 core è sufficiente per questo?
Non c'è bisogno di reti neurali per questo.
Questo può essere fatto senza NS. In Excel, per esempio, si calcola la misura euclidea della distanza tra un dato segmento e tutti gli altri segmenti. Poi vengono selezionati quei segmenti che sono i più simili a quello dato. La cosa principale è ricordarsi di scalare i dati in modo da non confrontare, per esempio, le fluttuazioni di prezzo a 1,4 con quelle a 1,2.
Non c'è bisogno di reti neurali per questo.