Мы продолжаем строить ансамбли. Теперь к bagging-ансамблю, созданному ранее, добавим обучаемый объединитель — глубокую нейросеть. Одна нейросеть объединяет 7 лучших выходов ансамбля после обрезки. Вторая принимает на вход все 500 выходов ансамбля, обрезает и объединяет их. Нейросети будем строить с... Глубокие нейросети (Часть VI). Ансамбль...
I.e.歴史に関係なく変化する、つまり2016年第1四半期は2017年第1四半期とは違う？
そしてフラクタル、つまり1時間、4時間、1日、1週間、1ヶ月 の範囲での価格変動を計測するために、ほとんどフラクタルシステムを持っているのです。予定された変動幅を計算し、価格が今どこにあるか（どのレベルにあるか）を見ます。
フラクタルではない)
四半期ごとにパターンが変わるのが特徴で、時には大きく変わることもあります。
つまり、関節でシステムが壊れる可能性が高いのです。フラクタルではない)
ただ、四半期が変わるたびにパターンが変わり、時には大きく変化することもあります。
私のシステムによれば、小さなTFは大きなTFに似ていますし、その逆もまた然りです。しかし、類似性の頻度は関数で定義されているため、わからない。
つまり、分岐点でシステムが壊れる可能性が高いのですなるほど、でも根本的にはうまくいくはずです :)おそらく、四半期は1つのトレンドの動きで、この動きが変わるとシステムが壊れてしまうのでしょう......。
なるほど、でも根本的にはうまくいくはずです :)おそらく、四半期は1つのトレンドの動きで、この動きが変わるとシステムが壊れてしまうのでしょう......。
根本的な理由 - 期限切れなどアニュアルレポートは原則として報告書です。
かねのかわるところにかならずコンジャンクションの変化がある
サイクル検索、ググって遊んでみたいです。いつから、どのような日程で、どのようなトレーニングをするのが正しいのかを知るために
定常的なパターンがない主な理由は、資本構成と資本移動が常に変化しているためである。大資本の動きは稀で、ゆっくりです。
発振器の誤差が0.2や0.3になった人はいますか？ 最小値は0.45あたりです。しかも、OOSで動作することが多い。
しかし、トレインとの2～2.5倍の差はちょっと気になりますね。
いつ開発を終えて、いつから実践に入るのかがわからない))
ウラジミールの記事で
どのアーキテクチャか、リンクを教えてください。
どの建築物ですか、リンク先を教えてください。
そうか......全部読んだんだね......。
賞味期限などの基本的な理由です。アニュアルレポートを原則とする。
現金の移動があるところには、必ずコンジャンクションの変化がある。
サイクル検索、ググって遊んでみたいです。いつから、どのような日程で、どのようなトレーニングをするのが正しいのかを知るために
定常的なパターンがない主な理由は、資本構成と資本移動が常に変化しているためである。大資本の動きは稀で、ゆっくりです。
ですから、そのようなサイクルを探すためにはデータ量を増やす必要があり、1年ではなく2-3年のサンプリングをして月番号を追加する必要があるのですが...。
DarchでもElmでも-https://www.mql5.com/ru/users/vlad1949/publications-第4回以降の記事で、Accの結果が約70％以上になっています。
さて、皆さんは読まれましたか...。
悪くない
はい、読みましたが、Rを使いたくないので、斜めに、そのスポーティーではない )
そうすると、そういうサイクルを探すためには、データ量を増やして、1年分ではなく、2〜3年分、月数を増やして......といったことが必要だということが分かってきました。
よくわからない、情報が少ない。
しかし、例えば、1年の最後の四半期にモデルをドリルで作成すると、1年間は正常に動作するが、その後、クラッシュすることが判明した。
ってな具合に
短期であれば、3ヶ月くらいは効果があるが、その後は破綻する......つまり、再びサイクルに入るが、四半期ごとに