トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 2141 1...213421352136213721382139214021412142214321442145214621472148...3399 新しいコメント mytarmailS 2020.11.20 08:46 #21401 ウラジミール・ペレヴェンコウラジミール、TTRのパッケージのZZは何が気に入らないかわかるか？穴があくほど描く пример zz <- TTR::ZigZag(HL = cbind(d$X.HIGH.,d$X.LOW.) ,change = 0.0009,percent = F) そして、一般的には見れば見るほど物足りない印象がある。 Evgeniy Chumakov 2020.11.20 08:49 #21402 そんな、ジグザグとしたMTで mytarmailS 2020.11.20 09:00 #21403 Evgeniy Chumakov: これと、MTでジグザグに。 あなたにとって、それは普通のことですか？ Evgeniy Chumakov 2020.11.20 09:07 #21404 mytarmailS: それが普通なのでしょうか？ いいえ、そんなことはありません。 mytarmailS 2020.11.20 09:17 #21405 Evgeniy Chumakov: いや、もちろんそんなことはない。 では、なぜこのようなことが起こるのでしょうか。 Evgeniy Chumakov 2020.11.20 09:22 #21406 mytarmailS: では、なぜこのようなことが起こるのでしょうか？ まあ、すべてのケースがアルゴリズムに反映されているわけではないようですが、他に何が言えるでしょうか。 mytarmailS 2020.11.20 09:29 #21407 モデルのTF不変の正規化について ... シリーズで、重要なブレイクポイントを特定します。 極値点のみを残し、残りを削除する ノーマライズ ここで、最初の系列のブレークポイント間の距離を取り、そこから新しい系列を作成し、正規化も行います。 となり、振幅と時間（周波数）の両方で正規化された系列が得られます。 必要なのは、パターンの極値の数を均等にすることであり、それ以外はすべて正規化される。 したがって、モデルには、たとえ1分でも1週間でもデータを与えれば、それを同じものとして見ることができ、TFに対して不変のものとなるのです。 1つの モデルで すべてのTFを一 度にトレーニングすることができます。 ============================================= 何のためにあるのか、理解できていない人のために これは、1つの同じパターンであるため、モデルのための1つの同じパターンになります Maxim Dmitrievsky 2020.11.20 09:37 #21408 mytarmailS: モデルのTF不変の正規化について ...シリーズで、重要なブレイクポイントを特定します。極値点のみを残し、残りを削除するノーマライズここで、最初の系列のブレークポイント間の距離を取り、そこから新しい系列を作成し、正規化も行います。となり、振幅と時間（周波数）の両方で正規化された系列が得られます。必要なのは、パターンの極値の数を均等にすることであり、それ以外はすべて正規化される。したがって、モデルには、たとえ1分でも1週間でもデータを与えれば、それを同じものとして見ることができ、TFに対して不変のものとなるのです。1つの モデルで すべてのTFを一 度にトレーニングすることができます。=============================================何のためにあるのか、理解できていない人のためにこれは、モデルのパターンが1つで同じになるからです。 はたらかない mytarmailS 2020.11.20 09:43 #21409 マキシム・ドミトリエフスキー： ノーマーク 何がダメなのか、正常化なのか、寝不足なのか、何なのか......。） mytarmailS 2020.11.20 09:50 #21410 エフゲニー・チュマコフこのZZをNSで走らせる スライディングウインドウで行うべきですが、極端な話、全てではない、それが第一です 第二に、私が書いたことはすべて、トレンドラインを予測するために行ったことであり、単なるお遊びではない...。 それらの変身はすべて、ある仕事のために行われたものです。 1...213421352136213721382139214021412142214321442145214621472148...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
ウラジミール、TTRのパッケージのZZは何が気に入らないかわかるか？
穴があくほど描く
пример zz <- TTR::ZigZag(HL = cbind(d$X.HIGH.,d$X.LOW.) ,change = 0.0009,percent = F)そして、一般的には見れば見るほど物足りない印象がある。これと、MTでジグザグに。
あなたにとって、それは普通のことですか？
それが普通なのでしょうか？
いや、もちろんそんなことはない。
では、なぜこのようなことが起こるのでしょうか。
では、なぜこのようなことが起こるのでしょうか？
まあ、すべてのケースがアルゴリズムに反映されているわけではないようですが、他に何が言えるでしょうか。
モデルのTF不変の正規化について ...
シリーズで、重要なブレイクポイントを特定します。
極値点のみを残し、残りを削除する
ノーマライズ
ここで、最初の系列のブレークポイント間の距離を取り、そこから新しい系列を作成し、正規化も行います。
となり、振幅と時間（周波数）の両方で正規化された系列が得られます。
必要なのは、パターンの極値の数を均等にすることであり、それ以外はすべて正規化される。
したがって、モデルには、たとえ1分でも1週間でもデータを与えれば、それを同じものとして見ることができ、TFに対して不変のものとなるのです。
1つの モデルで すべてのTFを一 度にトレーニングすることができます。
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何のためにあるのか、理解できていない人のために
これは、1つの同じパターンであるため、モデルのための1つの同じパターンになります
モデルのTF不変の正規化について ...
シリーズで、重要なブレイクポイントを特定します。
極値点のみを残し、残りを削除する
ノーマライズ
ここで、最初の系列のブレークポイント間の距離を取り、そこから新しい系列を作成し、正規化も行います。
となり、振幅と時間（周波数）の両方で正規化された系列が得られます。
必要なのは、パターンの極値の数を均等にすることであり、それ以外はすべて正規化される。
したがって、モデルには、たとえ1分でも1週間でもデータを与えれば、それを同じものとして見ることができ、TFに対して不変のものとなるのです。
1つの モデルで すべてのTFを一 度にトレーニングすることができます。
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何のためにあるのか、理解できていない人のために
これは、モデルのパターンが1つで同じになるからです。
はたらかない
ノーマーク
何がダメなのか、正常化なのか、寝不足なのか、何なのか......。）
このZZをNSで走らせる
スライディングウインドウで行うべきですが、極端な話、全てではない、それが第一です
第二に、私が書いたことはすべて、トレンドラインを予測するために行ったことであり、単なるお遊びではない...。
それらの変身はすべて、ある仕事のために行われたものです。