2. ГСЧ, как впрочем и СЧ, прогнозируется - зная предыдущий участок можно с определённой степенью точности прогнозировать значение на окончании следующего участка (числа не могут топтаться достаточно долго около одного значения - иначе это уже не будет являться рядом СЧ).
グリッドにしっかり乗っている場合は、遅いアルゴリズムの前にある速いアルゴリズムを探します。もちろん、イミフです :)
グリッドの 良さなのか、学習アルゴリズムの 良さなのか、どうなんでしょう？
こんにちは。
人生は、その予測で儲かるような予測はできない。
しかし、「インスピレーションは売れないが、原稿は売れる」 :)
もし、あなたがネットに固執しているのなら、遅いアルゴリズムの前に速いアルゴリズムを探してください。もちろん、イミフです :)
えー...あー...。うーーん......ちょっとだけ説明してください。 基本的なこと以上に聞こえる。 しかし、あまり明確ではない。 スピードアルゴリズムが好きで、調べようと思っているが、どこがいいのかわからない。冗談と思わないでください、本気です。
高速アルゴリズムの選択の自由度を最大化する原理。一歩一歩、次のステップの方向性を最大限に自由に選択できるように。
電気工学（電気機械理論）に初めて適用された。 以下、著者：http://www.uni-dubna.ru/departments/sustainable_development/Portal/Nauch_trudy_kafedry/Osnov_trudy/Kron/
もちろん、簡単ではない．が、あまりシンプルでもない :)
2. ГСЧ, как впрочем и СЧ, прогнозируется - зная предыдущий участок можно с определённой степенью точности прогнозировать значение на окончании следующего участка (числа не могут топтаться достаточно долго около одного значения - иначе это уже не будет являться рядом СЧ).
ミシェーク2。
ジョーク？挑発？))そのようにしました。
ランダムに生成された10,000個の数字を取り出した。-1,0,1.価格が下がった/下がったまま/上がったという感じです。
1,0,1ごとに、さらに[-1.0;1.0]の範囲でランダムに3つの数字を取り出してニューラルネットワークに与え、それぞれ、ネットワークは3つの出力信号-1,0,1を生成するはずである。正解なら＋1、不正解なら-1、答えの合計がトレーニングのためのFFで、もちろん最大化するのですが。
これはトレーニング用です。仮想売買の場合、配列が-1や1を出したら、それぞれ買いや売りで勝てるが、配列が0を出したら、0勝である。
だから、「ゼロ」のようなものを、自分の側だけ「ゼロ」にしたんです。結論 - ランダム系列予測にポジティブなMO!
青い太い線を見てみると......ご覧の通り、じわじわと増えていますね- は、損失なら-1、利益なら1、0なら0と、仮想的に残高を増やしていくものです。
誰でもこのホクロを繰り返すことができる。そして、それに従って、実際の取引に応用してください。:)
こんなことをしました。
ランダムに生成された 10,000枚の写真を撮影
疑似 ランダム生成の 方が正しいかもしれませんね。
見積書もそうなっているのでしょうか？
グリッドがランダムジェネレータのテーブルを覚えていたようです。
1.疑似 ランダム生成の 方が正しいかもしれませんね。
2.見積もりでもそうなんですか？
3.グリッドがランダムジェネレータのテーブルを記憶しているようです。
1.はい、正解です。
2.さらに良いことがあります。同志の皆さん、試してみてください。MOの煽りはスプレッドだけだから、議事録にはできない。M10からは大丈夫です。
3.7個の隠れニューロンがランダムテーブルを記憶/「学習」した？- グリッドはジェネレーターアルゴリズムを内包しているのですね。- は不可能です。オシレーターの周期は10000をはるかに超えている。
1.はい、正解です。
2.もっといいのは同志の皆さん、試してみてください。手口の唯一の悪化要因はスプレッドで、それこそ分単位でそんな波は作れないでしょう。M10以降なら大丈夫です。
3.7個の隠れニューロンがランダムテーブルを記憶/「学習」している？- グリッドは発電機のアルゴリズムを内包しているんですね。- は不可能です。ジェネレーターの周期は10000をはるかに超えています。
これは興味深い結果です。グリッドについて詳しく教えてください。
1.何層目？7個のニューロンを持つ隠れ層が1つだけあることが理解できました。そうなんですか？
2.これらの神経細胞の出力は、どのようなものが供給されているのでしょうか？-1, 0, +1 価格の変化？
3.入力数は？
4.隠れニューロンの伝達関数とは？
5.ネットワークはどのように学習させるのですか？遺伝で？
6.学習済みサンプルのバーの本数は？
7.表示された結果は、なんだー、フォワードテストかー。
8.乱数は どのように生成された のですか？メルセンヌ・ツイスター mt19937?そうでない場合は、このジェネレータと間違いなくフォワードテストを試してみてください。結果を比較するのは非常に興味深いことです。
興味深い結果です。ネットについて詳しく教えてください。
1.何層目？7個のニューロンを持つ隠れ層が1つだけあるそうですね。そうなんですか？
2.これらの神経細胞の出力は、どのようなものが供給されているのでしょうか？-1, 0, +1 価格の変化？
3.入力数は？
4.隠れニューロンの伝達関数とは？
5.ネットワークはどのように学習させるのですか？遺伝で？
6.学習済みサンプルのバーの本数は？
7.表示された結果は、なんだー、フォワードテストかー。
8.乱数はどのように生成されたのですか？メルセンヌ・ツイスター mt19937?そうでない場合は、このジェネレータと間違いなくフォワードテストを試してみてください。結果を比較するのは非常に興味深いことです。
1.3層、3-7-1：入力ニューロンが3、潜在が7、出力が1。
2.入力は-1.0〜の範囲の3つのPCF数です。1.0
3.3.
4.シグモイドは0を基準として対称である。
5.独自の遺伝子を持つ
6.10000.
7.プロットしかし、ここで多くの人が主張するように、ランダムは予測できないし、訓練もできないし、クソもできないのである。そうである以上、osであろうがsampleであろうが違いはない。しかし、楽しみのために私たちはオーズを作るかもしれません。
8.8.IFはMT5内蔵のジェネレーター（ネイティブC++だそうです）で生成しました。
とにかく、私が言いたいのは、VARよりも現実の価格の方がより多くの情報を含んでいるということです。ということは、ひとつしかない。
ZZY ここにOOS 10000の「棒」があります。
ZZZY ひとこと言わせてもらうと、私は自分のやり方を反科学的だと認識し、金融市場での取引に高いリスクを伴うことを警告しているのです。
ZZZI 前回のZZZIはウラジミール宛てではありません。
7.サンプルプロットしかし、ここで多くの人が主張するように、ランダムは予測できないし、訓練もできないし、まったく何もできないのです。そして、もしそうであるならば、osもsampleも違いはない。でも、遊び心で、オーズもできるんですよ。