Forecasting stock prices plays an important role in setting a trading strategy or determining the appropriate timing for buying or selling a stock. We propose a model, called the feature fusion long short-term memory-convolutional neural network (LSTM-CNN) model, that combines features learned from different representations of the same data...
コミュニケーションは最大の価値
いくつかのペアはすでに「スライド」、つまり局所的な高値が存在し、その後バランスカーブが下向きになっていることが観察されている。
誰かがすでにこのプロセスを管理し始めていて、遅かれ早かれ、他のすべてのペアが同じ運命をたどることになる、と私は考えています。
この点、"スライド "がない解決策を探した方が、世に出せない
もしくは、モードごとにクラスタリングして、新しいデータでどのように切り替わるかを確認します。例えば、特定の時間帯の販売に間に合うように購入を変更する、などです。
通常、モードは長く続きますが、主なものは時間内に切り替えることです
または、クラスタリングして、新しいデータでどのように切り替わるかを確認することができます。例えば、ある時間帯に買いから売りに切り替えるとか、そういうことです。
通常、モードは長く続きますが、主なものは時間内に切り替えることです
私は通常、すべての結果を買い/売りの変更でテストします。
通常、うまくいきません。
合成樹脂に応用して行けるかどうか、行ってみないとわからない
だらけ
いやマジで、ラッキーとしか言いようがない...。つまり、すべてのMOは、運がいいか悪いかのどちらかです。ただ、その距離感は人それぞれです。
こちらももうすぐ終了です :-)
または、クラスタリングして、新しいデータでどのように切り替わるかを確認します。例えば、ある時間帯に買いから売りに切り替えるとか、そういうことです。
通常、モードは長く続きますが、主なものは時間内に切り替えることです
数ヶ月間動作しない。
とか、週単位で見るとデータが少なすぎてどう選別していいかわからないとか
の週は金曜日と火曜日がありません ))
こんにちは！私は、未来はニューラルネットワークに あると確信しています。このアカウントの例として、...
しかし、私はニューラルネットワークについて別の考えを持っています．
畳み込みニューラルネットワークをベースにしたEAを書いてみよう。
KerasとTensorflow 2ライブラリを使用したPythonで。
チャートのスクリーンショットをアップロードし、ネットワークが過去のスクリーンショットに基づき、価格が上がるか下がるかを予測します。
私はプログラマーではありません残念ながら私は自分ですべてを行うだろう、私は興味のためにそれを試してみる必要があります....
こんにちは！私は、未来はニューラルネットワークにあると確信しています。このアカウントの例として、...
しかし、私はニューラルネットワークについて別の考えを持っています．
畳み込みニューラルネットワークをベースにしたEAを書いてみよう。
KerasとTensorflow 2ライブラリを使用したPythonで。
チャートのスクリーンショットをアップロードし、ネットワークが過去のスクリーンショットに基づき、価格が上がるか下がるかを予測します。
私は残念ながらプログラマーではないので、自分でやってしまうのですが、遊びでやってみることにしました．
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0212320
この方法は、数ヶ月間有効ではありません
とか、データが少なすぎてどうやって分類したらいいかわからない週もあります。
の週は金曜日と火曜日がありません ))
というのは理解できる。
すべてはクリア。必要なのは、やる気だけ。
と、何もないように見えるが
ただし、「棚」に到達した後のプロセスに、ある種の「定常性」を見ることは可能である ))))