Технические индикаторы требуют для своих расчетов указания значений цен и/или значений объемов, на которых они будут считаться. Существуют 7 предопределенных идентификаторов перечисления ENUM_APPLIED_PRICE, для указания нужной ценовой базы расчетов. Если технический индикатор для своих расчетов использует ценовые данные, тип которых задается...
1) そうです、普通のZZです。AMOの観点からは、どのようなZZを使っても違いはありません。
2) その通り。AMOはDFフィルタを作ろうとしているが、他のフィルタと同様にタイムラグがあるため、常に中央部の方が端部より予測精度が高い。
1.ZZに関連する予測因子が存在する可能性がある。ZZ期をどのように定義していますか？ZZの周期を変えると結果は変わるのでしょうか？
2.だから理解できる--この傾向は終わるより続く可能性が高い......。予測因子には過去の値の記憶があるのか？
3.ピボットポイントが決まらないのに、どうやって取引するのですか？
4.収入を得られるポイントだけを探せばいいのでしょうか？例えば、私の目標は "現在のセグメントZZの描画開始は、次のセグメントZZの描画開始と重複する"、すなわち、市場に参入 し、分類する決定は、ベクトルZZを変更した後、次のバーで行われ、セグメントが長い場合、それは通常、エントリポイントに重なる - トロールを使用してください。
5.見積もりも取得するところから投資家パスワードが必要です。そして、問題は、それを取り戻して、圧縮が行われた行を比較し、大きな変化があるかどうかということです。
圧縮は分布に依存することがわかった。ノーマルを5倍、レンジバーを15倍に圧縮した。価格とランダムが同じ分布であれば、圧縮の度合いもほぼ同じである。
その結果、圧縮率は分布に依存することが判明した。ノーマルは5倍、レンジバーは15倍に圧縮されます。価格とランダムが同じ分布であれば、圧縮度はほぼ同じになる。
私はそれを得ることはありません、もちろん圧縮が大きく、彼らはオープニング終値で 正規化されています。 一般的にフレックスと単純な画像や音声圧縮は、作業領域に厳しい制限があり、色が知られている、20から20 kHzの音です。そして、変化の繰り返しを符号化するのです。アーカイバーの入力に供給され、エンコードされたものが圧縮されるのです。ダニを試したことがありますか？
よかった、解凍してどこが変わったか比較してみてください、少なくとも似たような部分であれば意味があります。
ForExにこだわらなければ・・・。例えば、ロシアの取引所（MOEX、FORTS）は、相場に関するより多くの情報を提供しています。これは、全取引の表であるオープンポジションの量の比率である。1年前、私は「すべての取引」に興味を持ちました。全案件を累計残高で表示するインジケーターを作成しました。そのおかげで、面白いことが観察できた。
すべての取引において、価格増分と残高増分の間に大きな食い違いが見られることがよくあります（これは論理的にはありえないことです）。価格がフラット化し、大きなボリュームロードが発生したときに観察することができます。次に来るのは欲の報い!買いポジションのクローズは売りディールによって行われるため、実際には可視化に支障はありません。ここで重要なのは、Open Interestの優位性です。NSのエントリーにそんな追加情報があっても支障はないだろうという意味ですが...。:)
ヴァレリー・ヤストレムスキー
解凍してどこが変わったか比較してみるのもいいと思います。少なくとも似たような部分であれば、作品にセンスがあると思います。
変更なし、7z圧縮、ロスレス。
変更なし、7z圧縮、ロスレス。
データサイズがキロバイトなのかMBなのか、明らかに圧縮可能なデータなのにおかしい。文字ファイルではもちろん100％ですが、音や画像は通常失われます。どこかで誤解があるのでしょう。ところで、入力はバーの価格の1つですか、それとも4つすべてと時間ですか？アーカイバのドキュメントは、そこに圧縮されたセクションの終わりを探すために開始します。
データサイズがキロバイトなのかMBなのか、明らかに圧縮可能なデータなのにおかしい。文字ファイルではもちろん100％ですが、音や画像は通常失われます。どこかで誤解があるのでしょう。ところで、入力はバーの価格の1つですか、それとも4つすべてと時間ですか？アーカイバのドキュメントは、そこに圧縮されたセクションの終わりを探すために開始します。
tickを取り、_Pointのステップで分割し、微分し、シーケンス±1を取り、shortでバイナリ保存し、7zで圧縮しています。保存には1ビットで十分なので、2バイト（短い）にしています、そのため圧縮しています。
レンダリングは、Tickを取り、_Point stepでレンダリングに分割、微分、配列±1を取り、shortでバイナリ保存、7zで圧縮しています。保存は1ビットで十分なので、2バイト（短い）にして、圧縮しています。
そして、ここからどうやってシリーズパターンを取り出すのか？間違ったパターンがしぼんでいる。小さすぎる。また、二分法で区切られている。 だから、すべてロスレスに戻したんです。そして、差別化せずにアーカイブを取得し、フルマッチに戻すのですか？それは、実は松葉づえなんです。アーカイブの開始文字と終了文字を把握し、スクイーズ可能な部分を抜き出すのです。元のファイルと解凍したファイルの比較は、全く正しくありません。
特徴抽出に関する悪くない記事
https://towardsdatascience.com/optimize-data-science-models-with-feature-engineering-cluster-analysis-metrics-development-and-4be15489667a