그리고 이제 ATTENTION, 브로커/주방이 제공하는 레버리지에 따라 $10,000(1:100), $5,000(1:50), $20,000(1:200) 등 다양한 로트를 구매할 수 있습니다.
추신 요커니바베이 ........
mmmm, 나는 그것이 곧 "깨질" 것이고 모든 것이 "디포를 채우고 내가 졌을 때 두 배로 되는 모든 것을 위한 게임으로 미끄러질 것"이라고 생각합니다...
본질은 어깨에 있지 않지만 자본에서는 중재에서 추세 추종자에 대한 레버리지가 더 작을 수 있지만 빠는 사람이 아니라면 누구든지 자본의 2-3% 이상 위험을 감수할 것 같지 않습니다. 포트폴리오의 한 거래에 대해 포트폴리오는 수백 개의 포지션을 가질 수 있고 3분의 2 이상으로 로드될 수 있지만 이론상으로도 어떤 톤이 갑자기 자본의 10% 이상을 차지하도록 해서는 안 됩니다. 이것은 터무니없는 것입니다. "예금 오버클러킹" 및 이와 유사한 말도 안되는 내용에 대한 베팅 주방의 선전입니다.
정말 감사합니다만 스크립트가 어쩐지 생각보다 안되고, 첫 번째 방법보다 레벨이 훨씬 적습니다....
내가 알기로는 높은 고가에 집착할 필요는 없지만 이런 일을 하려면
그러나 지금과 같이 가격 척도 자체를 반올림하는 방법은 최소입니다. 1단계를 수행하고 최소를 수행합니다. 20점씩 가자 근데 20점씩 하는 스텝마다 이 20점 안에 통과한 부피의 합이 있는데..... 어, 팬케이크, 더 잘 그릴게, 그렇지 않으면 이해할 수 없어 쓰여진 것에서 무엇이든
재교육의 문제는 원칙적으로 해결할 수 없습니다. 사실 "재훈련"은 과학 자체의 방법론적 문제입니다. 모든 과학은 한편으로는 특정 현상을 어느 정도 정확하게 설명하고 다른 한편으로는 상당히 넓은 범위의 유사한 현상을 포괄하는 일반화 패턴을 찾는 것을 목표로 합니다.
뉴턴의 만유인력 법칙을 보자.
가정용 수준에서는 강구 및 비중이 높은 재료로 만들어진 다른 모든 소형 본체에 대해 매우 정확하게 작동합니다. 그러나 포플러 보풀의 경우 전혀 작동하지 않습니다.
이 법의 한계는 어디까지인가?
금융 시장에 사용되는 기계 학습 모델의 경우 이 스레드에서 다음 경계를 공식화했습니다. 대상 변수에 대한 예측 변수로 대상 변수와 "관련된" 항목만 사용해야 합니다. "관련"에 베이지안 접근 방식을 적용할 수 있습니까? 모르겠어.
그러나 나는 나의 표현이 어떤 식으로든 계시가 아니라는 점에 주목합니다. 통계에서 기본 규칙은 가비지 인 - 가비지 아웃입니다. 그러나 문제는 통계에서 "관련성"을 정의할 때 항상 어떤 의미가 있는 "상관성" 개념에 의존한다는 것입니다. 그리고 "상관관계 부족"의 의미는 없습니다. 그것이 내가 "관련된"이라고 쓰는 이유입니다. 이는 반드시 "관련되지 않은" 의미를 가져야 하며 그 다음에는 약간의 질적 그라데이션이 있어야 합니다.
기계 모델링에서 과적합을 방지하는 가장 일반적인 방법에는 다음 예에서 가장 명확하게 설명할 수 있는 조대화 원칙이 있습니다.
다항식을 취하고 차수를 높이면 피팅 오류가 줄어 듭니다. 달성된 오류(예: 5%). 그런 다음 가장 높은 차수가 있는 다항식의 마지막 멤버를 버립니다. 모델을 거칠게 만들고 오류를 늘렸지만 이 다항식은 훨씬 더 많은 경우에 사용할 수 있습니다.
노이즈의 입력 예측자를 먼저 지우지 않으면 대상 변수에 "관련되지 않음"이 있으면 예측자의 "중요성" 개념을 사용하는 다른 방법이 작동하지 않는 것처럼 "거칠게 하기" 방법이 작동하지 않습니다. 모델을 맞출 때 예측자가 사용되는 빈도를 기반으로 "중요도"를 계산하는 알고리즘은 특히 성능이 떨어집니다.
내가 지적한 문제를 해결하기 위해 기사에서 제안한 방법이 어느 위치에 있는지 모르겠습니다.
안드레이 딕 : 법은 효과가 있으며 보풀에도 적용됩니다. 그러나 "가정 수준에서" 사물을 볼 때 얻을 수 있는 것을 얻습니다....
그리고 자연에는 "뉴턴의 법칙"과 같은 상호 작용이 없다고 말하면 어떨까요? 그리고 이것은 계산을 단순화하기 위해 파생된 공식일 뿐입니다. 그리고 "뉴턴의 법칙이 작동하거나 작동하지 않음"이라는 문구를 통해 이 공식은 모든 프로세스를 계산하는 데 사용할 수 있으며 그 반대의 경우 작업의 복잡성과 세계의 무작위성으로 인해 적용할 수 없음을 이해합니다.
강철 공이 있다고 가정해 보겠습니다. 질량을 알면 얼마나 빨리 떨어질 것인지, 얼마나 빨리 땅에 도달할 것인지 등을 결정할 수 있으며 이 모든 것이 매우 정확합니다. 보풀의 경우 영향이 너무 커서 뉴턴의 법칙을 적용해도 보풀이 언제 어디에서 떨어질지 계산하는 데 도움이 되지 않습니다. 바다 밑의 바람 없는 방에 몸을 가두어도 지진 활동에도 변화가 일어나고 보풀이 계산한 위치에 떨어지지 않습니다. 이러한 복잡한 실험조차도 이미 일상 생활의 범위를 벗어 났지만 여전히 정확하지 않습니다.
보풀 동작은 외환 거래 기호의 동작과 유사합니다. 수천 개의 공식으로 Expert Advisor를 만들 수 있지만 모두 이 과정에서 관찰한 현상만 설명합니다. 이러한 프로세스의 기초가 되는 것은 결코 완전히 명확하지 않으므로 어떤 정확한 공식을 도출하더라도 이전에 관찰한 현상만 설명하는 이상적인 조건에서만 작동합니다. 그러나 실제로는 예상치 못한 일이 발생하고 시장은 모든 공식에 반대하고 모든 중지를 취할 것입니다.
10%는 보증금의 로딩입니다.
$1,000의 예치금이 있는 경우 10%로 로드하면 $100에 거래가 시작됩니다.
그리고 이제 ATTENTION, 브로커/주방이 제공하는 레버리지에 따라 $10,000(1:100), $5,000(1:50), $20,000(1:200) 등 다양한 로트를 구매할 수 있습니다.
추신 요커니바베이 ........
mmmm, 나는 그것이 곧 "깨질" 것이고 모든 것이 "디포를 채우고 내가 졌을 때 두 배로 되는 모든 것을 위한 게임으로 미끄러질 것"이라고 생각합니다...
본질은 어깨에 있지 않지만 자본에서는 중재에서 추세 추종자에 대한 레버리지가 더 작을 수 있지만 빠는 사람이 아니라면 누구든지 자본의 2-3% 이상 위험을 감수할 것 같지 않습니다. 포트폴리오의 한 거래에 대해 포트폴리오는 수백 개의 포지션을 가질 수 있고 3분의 2 이상으로 로드될 수 있지만 이론상으로도 어떤 톤이 갑자기 자본의 10% 이상을 차지하도록 해서는 안 됩니다. 이것은 터무니없는 것입니다. "예금 오버클러킹" 및 이와 유사한 말도 안되는 내용에 대한 베팅 주방의 선전입니다.
정말 감사합니다만 스크립트가 어쩐지 생각보다 안되고, 첫 번째 방법보다 레벨이 훨씬 적습니다....
내가 알기로는 높은 고가에 집착할 필요는 없지만 이런 일을 하려면
그러나 지금과 같이 가격 척도 자체를 반올림하는 방법은 최소입니다. 1단계를 수행하고 최소를 수행합니다. 20점씩 가자 근데 20점씩 하는 스텝마다 이 20점 안에 통과한 부피의 합이 있는데..... 어, 팬케이크, 더 잘 그릴게, 그렇지 않으면 이해할 수 없어 쓰여진 것에서 무엇이든
여기에 그림에 대한 링크가 있습니다. http://prntscr.com/ct8kgg
포럼에 사진을 올리지 못해서 10번이나 시도함
제 생각에 SanSanych는 훈련과 재훈련의 균형에 관심이 있었습니다. 링크에서 그 사람은 베이지안 확률을 기반으로 이를 수행하는 방법에 대한 흥미로운 아이디어에 대해 이야기합니다.
https://postnauka.ru/video/55303
제 생각에 SanSanych는 훈련과 재훈련의 균형에 관심이 있었습니다. 링크에서 그 사람은 베이지안 확률을 기반으로 이를 수행하는 방법에 대한 흥미로운 아이디어에 대해 이야기합니다.
https://postnauka.ru/video/55303
읽어 주셔서 감사합니다.
작가가 너무 낙관적인 것 같아요.
재교육의 문제는 원칙적으로 해결할 수 없습니다. 사실 "재훈련"은 과학 자체의 방법론적 문제입니다. 모든 과학은 한편으로는 특정 현상을 어느 정도 정확하게 설명하고 다른 한편으로는 상당히 넓은 범위의 유사한 현상을 포괄하는 일반화 패턴을 찾는 것을 목표로 합니다.
뉴턴의 만유인력 법칙을 보자.
가정용 수준에서는 강구 및 비중이 높은 재료로 만들어진 다른 모든 소형 본체에 대해 매우 정확하게 작동합니다. 그러나 포플러 보풀의 경우 전혀 작동하지 않습니다.
이 법의 한계는 어디까지인가?
금융 시장에 사용되는 기계 학습 모델의 경우 이 스레드에서 다음 경계를 공식화했습니다. 대상 변수에 대한 예측 변수로 대상 변수와 "관련된" 항목만 사용해야 합니다. "관련"에 베이지안 접근 방식을 적용할 수 있습니까? 모르겠어.
그러나 나는 나의 표현이 어떤 식으로든 계시가 아니라는 점에 주목합니다. 통계에서 기본 규칙은 가비지 인 - 가비지 아웃입니다. 그러나 문제는 통계에서 "관련성"을 정의할 때 항상 어떤 의미가 있는 "상관성" 개념에 의존한다는 것입니다. 그리고 "상관관계 부족"의 의미는 없습니다. 그것이 내가 "관련된"이라고 쓰는 이유입니다. 이는 반드시 "관련되지 않은" 의미를 가져야 하며 그 다음에는 약간의 질적 그라데이션이 있어야 합니다.
기계 모델링에서 과적합을 방지하는 가장 일반적인 방법에는 다음 예에서 가장 명확하게 설명할 수 있는 조대화 원칙이 있습니다.
다항식을 취하고 차수를 높이면 피팅 오류가 줄어 듭니다. 달성된 오류(예: 5%). 그런 다음 가장 높은 차수가 있는 다항식의 마지막 멤버를 버립니다. 모델을 거칠게 만들고 오류를 늘렸지만 이 다항식은 훨씬 더 많은 경우에 사용할 수 있습니다.
노이즈의 입력 예측자를 먼저 지우지 않으면 대상 변수에 "관련되지 않음"이 있으면 예측자의 "중요성" 개념을 사용하는 다른 방법이 작동하지 않는 것처럼 "거칠게 하기" 방법이 작동하지 않습니다. 모델을 맞출 때 예측자가 사용되는 빈도를 기반으로 "중요도"를 계산하는 알고리즘은 특히 성능이 떨어집니다.
내가 지적한 문제를 해결하기 위해 기사에서 제안한 방법이 어느 위치에 있는지 모르겠습니다.
...
뉴턴의 중력 법칙을 취하십시오.
가정용 수준에서는 강구 및 비중이 높은 재료로 만들어진 다른 모든 소형 본체에 대해 매우 정확하게 작동합니다. 그러나 포플러 보풀의 경우 전혀 작동하지 않습니다.
이 법의 한계는 어디인가?
...
여기 포럼에 과학 작가가 앉아 있습니다.
과학적인 표현을 구사합니다. 그는 거의 자신을 믿습니다.
그리고 아무도 그에게 이의를 제기할 수 없는 포럼에 "글을 쓰기" 때문입니다.
그 포럼이 아닙니다. 과학적이지 않습니다. 그리고 뉴턴은 대답하지 않습니다 ...
그리고 그것은 다음과 같은 문구의 "작가"를 발생시킵니다. "가정 수준에서 강철 공뿐만 아니라 비중이 높은 재료로 만들어진 다른 모든 소형 본체에 대해 매우 정확하게 작동합니다. 그러나 포플러의 경우 보풀이 전혀 작동하지 않습니다."
한 단어 - ekkometrist ...
한 단어 - ekkonometrist ...
중지
뉴턴의 법칙은 포플러 보풀에 적용되지 않습니다 ... 할 수 있습니다.
안녕하세요. 뉴턴은 가버렸고 나는 그의 뒤에 있다.
뉴턴의 법칙은 포플러 보풀에 적용되지 않습니다 ... 할 수 있습니다.
주의 깊게 읽으십시오:
... 가정 수준에서 ... 포플러 보풀의 경우 전혀 작동하지 않습니다 ...
한 단어 - ekkometrist ...
안녕하세요. 뉴턴은 가버렸고 나는 그의 뒤에 있다.
주의 깊게 읽으십시오:
진공은 가정 수준이 아닙니다. 글쎄, 아니면 우주 어딘가에 살고 있다면 물론 그래, 평범한법은 효과가 있으며 보풀에도 적용됩니다. 그러나 "가정 수준에서" 사물을 볼 때 얻을 수 있는 것을 얻습니다....
그리고 자연에는 "뉴턴의 법칙"과 같은 상호 작용이 없다고 말하면 어떨까요? 그리고 이것은 계산을 단순화하기 위해 파생된 공식일 뿐입니다. 그리고 "뉴턴의 법칙이 작동하거나 작동하지 않음"이라는 문구를 통해 이 공식은 모든 프로세스를 계산하는 데 사용할 수 있으며 그 반대의 경우 작업의 복잡성과 세계의 무작위성으로 인해 적용할 수 없음을 이해합니다.
강철 공이 있다고 가정해 보겠습니다. 질량을 알면 얼마나 빨리 떨어질 것인지, 얼마나 빨리 땅에 도달할 것인지 등을 결정할 수 있으며 이 모든 것이 매우 정확합니다. 보풀의 경우 영향이 너무 커서 뉴턴의 법칙을 적용해도 보풀이 언제 어디에서 떨어질지 계산하는 데 도움이 되지 않습니다. 바다 밑의 바람 없는 방에 몸을 가두어도 지진 활동에도 변화가 일어나고 보풀이 계산한 위치에 떨어지지 않습니다. 이러한 복잡한 실험조차도 이미 일상 생활의 범위를 벗어 났지만 여전히 정확하지 않습니다.
보풀 동작은 외환 거래 기호의 동작과 유사합니다. 수천 개의 공식으로 Expert Advisor를 만들 수 있지만 모두 이 과정에서 관찰한 현상만 설명합니다. 이러한 프로세스의 기초가 되는 것은 결코 완전히 명확하지 않으므로 어떤 정확한 공식을 도출하더라도 이전에 관찰한 현상만 설명하는 이상적인 조건에서만 작동합니다. 그러나 실제로는 예상치 못한 일이 발생하고 시장은 모든 공식에 반대하고 모든 중지를 취할 것입니다.