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デポジットは何からできているのですか？買い/売り/待ちのコマンドから。
これらのコマンドは、最終的にNSに伝授されることになります。そして、それらを予測する。中間ネットは何を基準に学習させればよいのでしょうか？
ここでは、シンプルに利益を最大化することができます。
つまり、利益が出るエントリーポイントとエグジットポイントを 見極めるのです。特定されたエントリーポイントに入るときに潜在的に大きな利益を得るほど、グリッド出口でのシグナルレベルは大きくなります。
ここでは、シンプルに利益を最大化することができます。
つまり、利益をもたらすオープニングとクロージングのポジションを 特定する。特定されたエントリーポイントでエントリーした際に得られる利益が潜在的に大きければ大きいほど、グリッド出口でのシグナルレベルも大きくなります。
中級者は具体的に何かを教える必要があります。具体的な何かがなければ、使い物にならない。
デポジットは何からできているのですか？買い/売り/待ちのコマンドから。
これらのコマンドは、最終的にNSに伝授されることになります。そして、それらを予測する。
中間ネットワークは何を基準に学習させるべきか？ジグザグ？ネットワークが何かを学ぶには、答えを示す必要があります。学習信号として、どのようなジグザグアルゴリズムを、どのようなパラメータで使用したいですか？
ジグザグのアルゴリズムなんていらないんです。ここでの結果は、AlfaZeroで使用されたものと多少似ています。ネットワークが自らエントリーポイントを検出する。
ジグザグも指標もすべて松葉づえだ。市場は固定されたシステムではない。フラクタルは、さまざまな方法で、さまざまな時間枠で現れる。そのすべてが同時に市場に影響を及ぼします。
また、ジグザグやムービングとは 何でしょうか？あるフィルターであるアルゴリズムにデータストリームを通すだけなのです。このアルゴリズムでは、出来上がったフラクタル図形の大きさは考慮されていません。ただ、情報を平均的なものにすり替えるだけです。そして、この病院の平均値をネットワークの入力に与えてしまうと、つまり実際には歪んだ情報を入力に与えてしまうと、出力もかなり適切なものではなくなってしまうのです。ニューラルネットワークの優れた点は、受信した信号に存在するフラクタルそのものを識別・分類することです。
ジグザグアルゴリズムは必要ありません。ここでは、AlfaZeroで使われているものに近いものが出てきます。ネットワーク自体がエントリーポイントを特定する。
ジグザグも指標もすべて松葉づえだ。市場は固定されたシステムではない。フラクタルは、さまざまな方法で、さまざまな時間枠で現れる。そのすべてが同時に市場に影響を及ぼします。
また、ジグザグやムービングとは何でしょうか？あるフィルターであるアルゴリズムにデータストリームを通すだけなのです。このアルゴリズムでは、得られるフラクタルの大きさは考慮されていません。ただ、情報を平均的なものにすり替えるだけです。そして、この病院の平均値をネットワークの入力に与えてしまうと、つまり実際には歪んだ情報を入力に与えてしまうと、出力もかなり適切なものではなくなってしまうのです。ニューラルネットワークの優れた点は、受信した信号に存在するフラクタルそのものを検出し、分類することです。
つまり、中間ネットワークは必要なく、1つのネットワークですべてをまかなえるのです。結局、私たちは今あるものに行き着くのです。MoDの成功を確認するためのまともな信号が誰もないこと。
私もそう思います。
つまり、中間的なネットワークは必要なく、ひとつのネットワークですべてをまかなうことができるのです。結局、私たちは今あるものに行き着くのです。MoDの成功を確認するためのまともな信号が誰もないこと。
これを1つのネットワークで行う。
中級者は具体的なことを教えてほしい。具体的なものがなければ、使い物にならない。
各ネットワークは、潜在的な利益を得るためのポジション・オープンを 識別します。そして、これらのネットからの信号は、例えばフルリンクのネットワークに供給されます。異なる時間軸のネットワークからの入力グループは、潜在的なシグナルを受信します。
そして、フルメッシュネットワークは、最大限の預金増加率を得ることを基本に、どこでポジションをオープン/クローズするのが良いかを特定します。
月足でEUR 1-10-2000を買い、1-07-2008までポジションを持った場合、1回の利益を得ることができます。 しかも、それは必ずしも最大値ではありません。しかし、日足で売りと買いの取引を開けば、利益はより大きくなる可能性があります。完全に統合されたグリッドは、最大限の利益を得ることができる場所を検出するように設計されています。
そして、もしH4やH1でオープンしたら...。または議事録に記載されています。最終的なグリッドは、より高い時間枠から来るシグナルを考慮し、より良い利益を得る場所を特定します。例えば、redtrader.ruでは、異なる時間枠からのシグナルがどのように考慮されるかを見ることができます。しかし、そこではすべてが手作業で行われます。
各ネットワークは、潜在的な利益を得るためのポジション・オープンを 識別します。そして、これらのネットからの信号は、例えばフルリンクのネットワークに供給されます。異なる時間軸のネットワークからの入力グループは、潜在的なシグナルを受信します。
そして、フルメッシュネットワークは、最大限の預金増加率を得ることを基本に、どこでポジションをオープン/クローズするのが良いかを特定します。
月足でEUR 1-10-2000を買い、1-07-2008までポジションを持った場合、1回の利益を得ることができます。 しかも、それは必ずしも最大値ではありません。しかし、日足で売りと買いの取引を開けば、利益はより大きくなる可能性があります。完全に統合されたグリッドは、最大限の利益を得ることができる場所を検出するように設計されています。
そして、もしH4やH1でオープンしたら...。または議事録に記載されています。最終的なグリッドは、より高い時間枠から来るシグナルを考慮し、より良い利益を得る場所を特定します。例えば、ここredtrader.ruでは、異なる時間枠からのシグナルがどのように考慮されるかを見ることができます。しかし、そこではすべてが手作業で行われます。
残念ながら、あなたの推論には1つの明白な誤りがあります。一言で言えば、「そのもの」です。残念ながら、これはネットワークそのものが何もできない、理解しないと何も変わらないという誤解です。
上のAlfaZeroのリンクを見たんですね。そして、そのグリッドは自ら囲碁の打ち方を教えてくれた。そして、DeepMindのチームも同様の発想でグリッドを作り、コンピュータゲームだけでなく、さまざまなコンピュータで勝つようになったのです。考えてみてください。
上のAlfaZeroのリンクを見たんですね。そして、そのグリッドは自ら囲碁の打ち方を教えてくれた。そして、DeepMindのチームも同様の発想でグリッドを作り、コンピュータゲームだけでなく、さまざまなコンピュータで勝つようになったのです。考えてみてください。
まあ、それも相手の土俵で、コンピュータが負けるんでしょうけど。Shoo choo :-)実は、アルファは自分自身と勝負することでゲームを覚えてきたのだが、ここに駆け引きからの発想がある。私たちの場合も、買い手と売り手の間に競争があります。では、条件を設定してみましょう。シグナルは、買い-売り-買い-売りを交互に表示すること。しかし、利益を最大化するために購入と販売の競争を設定します。その結果、矢張り極端な方向に傾いて利益を上げようとする。つまり、彼女に伝えるのです。ただし、以下のガイドラインを守ってください。
最適化の過程で、矢印は極限に向かって戻り、その位置は数小節間届かないかもしれないが、関連性は失われない。一方、ZZは矢印を極限そのものに置き、最適化アルゴリズムを一般化のないところに引き付けようとする。つまり、矢印が極限に達したときがキーであり、極限そのものにあるときは、キーではありません。ZZをターゲットにしない方が良い理由です。