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 2295

 
マキシム・ドミトリエフスキー

偏差値が違うんです。

今の目標は、相関関係を使ってトレンド/フラットを判断することで、サイクルはフーリエを使う予定です。

 
ロールシャッハ

これらのテストは完全なものではありません。ランダム性テストは音楽をパスすることができたという記事を見ました。

どんな音楽なのか(誰にとってもホワイトノイズは音楽)、圧縮されているのか、どんなテストが行われたのか(何十種類もあるので、全部クリアする必要がある)、など具体的に見る必要があるのです。

 
アレクセイ・ニコラエフ

どんな音楽なのか(誰にとって、ホワイトノイズは音楽なのか)、圧縮されているのか、どんなテストをしたのか(何十種類もあるので、そのすべてに合格する必要がある)、など具体的に見る必要があるのです。

ビットレートを下げたラップだと思うのですが、リンクが見つかりませんでした。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

なぜかみんなマーティンをポジションの平均化と呼ぶのに慣れていて、大抵は意味がなかったり、過剰に最適化されたりしている

ロットを固定したまま、グリッドを使用することができます。取引セット(エントリーポイントとエグジットポイント)が変われば、MOのための特徴空間での表現も変わる。ただ、この点は興味深い。

新しいデータを使って安定性効果が出るかどうか、それはわかりません。そのような数式は持っていません。経験的に確認する。

まあ、利益が出るようにグリッドを正しく計算し、注文を追加するためのルールということであれば。(何かありそうな気がする)。そして、一番近い行によって、グリッドのパターンを変え、正しいLimitsとLimitsを配置するように指導する必要があります。

これは大規模なトレーニングです。

 
Valeriy Yastremskiy:

まあ、あなたがそう意味するならば、適切にそれが利益と注文を追加するためのルールになることをグリッドを計算します。何かがあるのです)。また、直近の列によっては、グリッドのパターンを変更し、正しいLimitsとLimitsを配置するように指導することもあります。

これは大きな学びです。

このテーマの参加者のレベルは平均的に上がっているので(全員がニューラルネットワークを教えることを学んだ)、人気のある戦略をとってMOをつけることを提案します。マーケットからマーティン、TCを含む。

だから、誰かが落ちたのです。

収益性に影響を与えるものではありません。

このトピックは、成熟したTCを生み出す可能性があると思います。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

スレッド参加者のレベルが平均的に上がっている(みんなニューラルネットワークの鍛え方を覚えている)ので、人気のある攻略法を取り上げてMOを付けることを提案します。マーケットからのマーチンやTSも含めて。

だから、誰かが落ちたのです。

これらは、収益性に影響を与えるものではありませんが、市場価格に影響を与えるものではありません。

このスレッドは、成熟したTSに成長できると信じています。

成熟したTS(grail without neuro,iI)ほぼ4行で

シャープレシオ:15.32

SME上のFXセクター・アルゴリズムのコピー

つまり、FXではこのシャープレシオの逆数が収益となります。

;)

幸運

 
マキシム・ドミトリエフスキー

スレッド参加者のレベルが平均的に上がっている(みんなニューラルネットワークの鍛え方を覚えている)ので、人気のある攻略法を取り上げてMOを付けることを提案します。マーケットからのマーチンやTSも含めて。

だから、誰かが落ちたのです。

収益性に影響を与えるものではありません。

このトピックは、成熟したTCを生み出す可能性があると思います。

Expert Advisorを育てて分析に使うのであれば、それを例に挙げることもできますが、相場から取るべき方向を判断できないと、相場がうまく機能しないこともあります)。

 
Valeriy Yastremskiy:

グリッド(順序条件)を一度にたくさん形成することは、最初に教える方向を示すよりも、ちょっと複雑です)。

これで遊ぶのが楽しい、すぐやる

意味不明で笑える )
 
マキシム・ドミトリエフスキー

これで遊ぶと楽しいので、近々やってみます。

判で押したよう)

まあ、単一の解決策ではなく、複数の解決策という形で学習戦略があるのですが)

 
ロールシャッハ

図2において、信頼区間はどのように作られているのでしょうか?

こちらから ご覧いただけます。

Анализ основных характеристик временных рядов
Анализ основных характеристик временных рядов
  • www.mql5.com
В статье представлен класс, предназначенный для осуществления быстрой предварительной оценки характеристик различных временных рядов. При этом производится оценка статистических параметров, автокорреляционной функции, строится гистограмма и производится спектральная оценка временного ряда.
理由: