나는 "더 쉬운"모든 것이 이미 우리 앞에서 도난 당했다고 생각합니다. 당신은이 "군중"에 대해 너무 일반적으로 이야기하고 있습니다. 내가 이해하는 것처럼 중소 투기꾼뿐이며 투기꾼 외에도 투자자와 헤지 거래자 및 모든 종류의 국가 간 자금 이동, 따라서 많은 위치, 반대하는 사람이 군중을 구성 할 수 없으며 작은 투기꾼의 행동을 찾는 방법과 이유가 명확하지 않습니다.
시각화했을 뿐입니다. 그러나 대규모 플레이어가 주문을 이동하는 방식, 실행 방식, 대규모 시장이나 빙산 이후 가격이 어떻게 움직이는지 패턴을 찾는다면 훨씬 더 많은 이점이 있을 것입니다. 이 모든 것이 언급된 솔루션에서 확인되었습니다. 아마도 이것은 모스크바 거래소에서 집계된 스트림이 아닌 원시 스트림을 보낸다면 여전히 작동할 것입니다. 1년 전 그들은 거래소의 핵심에서 집계된 흐름을 다시 도입했습니다. 때문에 주식에 어려움이있을 수 있습니다. 너무 많은 ECN과 다크 풀.
다시 말하지만, 분할에 대해 이야기할 때 첫 번째 신호가 정확하고 두 개의 잘못된 신호와 현재 신호가 있는 네트워크 작동의 일반적인 예가 있습니다. 우리가 볼 수 있듯이 네 번째 신호는 두 번째 및 세 번째 신호와 다릅니다. 두 번째 및 세 번째 신호는 거짓이므로 뒤집어야 했고 마지막 신호도 이전 두 개와 다르기 때문에 다음과 같아야 합니다. 뒤집고 계획에 따라 더 나아가 ....... 예, 첫 번째 구매 신호를받는 순간 마이너스를 얻지 만 두 번째 구매 신호는 이전과 같은 클래스에 속합니다. 마이너스, 그래서 우리는 그것을 뒤집습니다. 음, 마지막 판매 신호는 이전 두 신호와 다릅니다. 즉, 다른 클래스에 속합니다. 그리고 그것들이 부정적이라면 이것은 긍정적일 것입니다. 가장 중요한 것은 네트워크가 실수를하고 신호를 미러링하기 시작하더라도 분할이 안정적이라는 것입니다. 가장 중요한 것은 안정적이라는 것입니다.
나는 몇 달 전에 rneat로 작동하는 모델을 만들려고 시도했지만 작동하지 않았고 모델도 재학습되었습니다. 첫 번째 세대는 OOS에서 약간의 성공을 거둘 수 있고 또 그렇게 될 것입니다. 그러나 훈련이 길수록 샘플과 OOS의 결과 사이의 상관 관계는 줄어듭니다. 그리고 훈련을 중단하기 위해 이 순간을 포착하는 것은 매우 어렵습니다. 교차 검증조차 도움이 되지 않습니다.
기사의 예시에 대해 필자의 결과는 일반적으로 저자의 결과와 다른 것으로 판명되었다. OOS의 모델은 약 1년 동안 플러스로 거래되다가 잔액의 20%를 잃고 거래를 중단했습니다. 결과적으로, 비록 작은 플러스이지만 작가의 것과 같은 "5 년 이익"이 전혀 아닙니다. 예, 그리고 그들은 저자가 사용하는 예측 변수(미국 정부의 지수)가 지속적으로 다시 그려지며 신뢰할 수 없다고 말합니다. 그래서 이 기사 전체가 의심스럽습니다.
나는 몇 달 전에 rneat로 작동하는 모델을 만들려고 시도했지만 작동하지 않았고 모델도 재학습되었습니다. 첫 번째 세대는 OOS에서 약간의 성공을 거둘 수 있고 또 그렇게 될 것입니다. 그러나 훈련이 길수록 샘플과 OOS의 결과 사이의 상관 관계는 줄어듭니다. 그리고 훈련을 중단하기 위해 이 순간을 포착하는 것은 매우 어렵습니다. 교차 검증조차 도움이 되지 않습니다.
기사의 예시에 대해 필자의 결과는 일반적으로 저자의 결과와 다른 것으로 판명되었다. OOS의 모델은 약 1년 동안 플러스로 거래되다가 잔액의 20%를 잃고 거래를 중단했습니다. 결과적으로, 비록 작은 플러스이지만 작가의 것과 같은 "5 년 이익"이 전혀 아닙니다. 예, 그리고 그들은 저자가 사용하는 예측 변수(미국 정부의 지수)가 지속적으로 다시 그려지며 신뢰할 수 없다고 말합니다. 그래서 이 기사 전체가 의심스럽습니다.
마법사_ : 힌트가 있는 풍자. 자유형 그리기. 이렇게 차를 부수거나 더 급작스럽게 부수는 데 문제가 없습니다. 앞으로 작동 할 주요 ...
처음 두 그래프는 정말 간단합니다. 어떤 모델도 이런 식으로 공간을 나눌 수 있습니다. 그러나 두 가지 목표로 쉽게 그룹화되는 예측 변수를 수집하는 것은 제 생각에는 전혀 불가능합니다.
세 번째 차트는 외환에 대해 더 현실적입니다. 그러나 여기에서 모델은 완전히 무뚝뚝해지기 시작할 것입니다. 두 개의 외환 표시기가 있는 몇 가지 예를 찾고, 모델을 훈련하고, 공간 분할 맵을 그리고 싶었지만 할 수 없었습니다. 두 개의 표시기가 너무 적습니다. http://playground.tensorflow.org 와 같은 예를 보여주는 것이 더 쉽습니다. 뉴런에 대한 이러한 그래프를 볼 수 있습니다. 세 번째 그래프에 있는 모든 "클래스의 섬"은 모델에 명확한 둥근 테두리가 없습니다. 그들 사이에는 다리, 다른 방향의 가지 등이 있습니다. 자유형 그리기 클래스 경계는 쉽지만 모델은 훨씬 더 나쁩니다. 그래서 나는 당신의 그림이 마음에 들었습니다. 그런 예측 변수와 목표와 모델을 찾기가 어렵기 때문에 모든 것이 너무 아름답게 작동합니다.
우리는 SVM을 시도해야 합니다. 공간에서 한 클래스의 영역을 그렇게 아름답게 강조 표시하면 매우 좋습니다. 조언 감사합니다.
RNeat에 대한 기사의 마지막 4부가 나왔어요...
나는 감히 여기 적어도 한 사람이 그것을 읽는 데 관심이 있다고 가정합니다.
http://gekkoquant.com/
네, 흥미롭습니다.
M30 견적을 테스트 중입니다. 좋은 결과를 얻으려면 유전 매개변수를 조정해야 합니다.
그러나 매우 유망한 모델입니다.
행운을 빕니다
네, 흥미롭습니다.
M30 견적을 테스트 중입니다. 좋은 결과를 얻으려면 유전 매개변수를 조정해야 합니다.
그러나 매우 유망한 모델입니다.
행운을 빕니다
mytarmailS :
더 쉬울 수 있습니까? 군중을 찾으면 큰 군중을 찾을 것입니다 ...
나는 "더 쉬운"모든 것이 이미 우리 앞에서 도난 당했다고 생각합니다. 당신은이 "군중"에 대해 너무 일반적으로 이야기하고 있습니다. 내가 이해하는 것처럼 중소 투기꾼뿐이며 투기꾼 외에도 투자자와 헤지 거래자 및 모든 종류의 국가 간 자금 이동, 따라서 많은 위치, 반대하는 사람이 군중을 구성 할 수 없으며 작은 투기꾼의 행동을 찾는 방법과 이유가 명확하지 않습니다.
일부 그래픽 패턴 또는 표시기에 대한 검색을 포기해야 합니다.
확실히, 모든 사람이 이것을 겪지만 모든 사람이 그것을 능가하는 것은 아닙니다. 인생에서와 마찬가지로 대부분의 사람들은 십대의 사고 방식을 능가하지 않습니다.
https://www.mql5.com/ru/forum/96886/page2#comment_2866637에서 흥미로운 솔루션을 언급했습니다.
시각화했을 뿐입니다. 그러나 대규모 플레이어가 주문을 이동하는 방식, 실행 방식, 대규모 시장이나 빙산 이후 가격이 어떻게 움직이는지 패턴을 찾는다면 훨씬 더 많은 이점이 있을 것입니다. 이 모든 것이 언급된 솔루션에서 확인되었습니다. 아마도 이것은 모스크바 거래소에서 집계된 스트림이 아닌 원시 스트림을 보낸다면 여전히 작동할 것입니다. 1년 전 그들은 거래소의 핵심에서 집계된 흐름을 다시 도입했습니다. 때문에 주식에 어려움이있을 수 있습니다. 너무 많은 ECN과 다크 풀.
흥미로운 주제, 감사합니다.
중소 투기꾼만 있고 투기꾼 외에 투자자와 헤지 거래자, 국가간 각종 자금 이체, 많은 포지션
이것이 모든 군중입니다 ... IMHO, 그리고 당신과 나 역시 아무리 불쾌하더라도 ....
이것이 모든 군중입니다 ... IMHO, 그리고 당신과 나 역시 아무리 불쾌하더라도 ....
글쎄요, 그렇다면 확실히 "쉽게" 해결되지 않을 것입니다. 게다가 군중에 큰 선수와 똑똑한 돈이 모두 포함되어 있다면 그러한 군중과 경쟁하는 것은 무의미합니다.
다시 말하지만, 분할에 대해 이야기할 때 첫 번째 신호가 정확하고 두 개의 잘못된 신호와 현재 신호가 있는 네트워크 작동의 일반적인 예가 있습니다. 우리가 볼 수 있듯이 네 번째 신호는 두 번째 및 세 번째 신호와 다릅니다. 두 번째 및 세 번째 신호는 거짓이므로 뒤집어야 했고 마지막 신호도 이전 두 개와 다르기 때문에 다음과 같아야 합니다. 뒤집고 계획에 따라 더 나아가 ....... 예, 첫 번째 구매 신호를받는 순간 마이너스를 얻지 만 두 번째 구매 신호는 이전과 같은 클래스에 속합니다. 마이너스, 그래서 우리는 그것을 뒤집습니다. 음, 마지막 판매 신호는 이전 두 신호와 다릅니다. 즉, 다른 클래스에 속합니다. 그리고 그것들이 부정적이라면 이것은 긍정적일 것입니다. 가장 중요한 것은 네트워크가 실수를하고 신호를 미러링하기 시작하더라도 분할이 안정적이라는 것입니다. 가장 중요한 것은 안정적이라는 것입니다.
그래서 이런게....
네, 흥미롭습니다.
M30 견적을 테스트 중입니다. 좋은 결과를 얻으려면 유전 매개변수를 조정해야 합니다.
그러나 매우 유망한 모델입니다.
행운을 빕니다
나는 몇 달 전에 rneat로 작동하는 모델을 만들려고 시도했지만 작동하지 않았고 모델도 재학습되었습니다. 첫 번째 세대는 OOS에서 약간의 성공을 거둘 수 있고 또 그렇게 될 것입니다. 그러나 훈련이 길수록 샘플과 OOS의 결과 사이의 상관 관계는 줄어듭니다. 그리고 훈련을 중단하기 위해 이 순간을 포착하는 것은 매우 어렵습니다. 교차 검증조차 도움이 되지 않습니다.
기사의 예시에 대해 필자의 결과는 일반적으로 저자의 결과와 다른 것으로 판명되었다. OOS의 모델은 약 1년 동안 플러스로 거래되다가 잔액의 20%를 잃고 거래를 중단했습니다. 결과적으로, 비록 작은 플러스이지만 작가의 것과 같은 "5 년 이익"이 전혀 아닙니다. 예, 그리고 그들은 저자가 사용하는 예측 변수(미국 정부의 지수)가 지속적으로 다시 그려지며 신뢰할 수 없다고 말합니다. 그래서 이 기사 전체가 의심스럽습니다.
나는 몇 달 전에 rneat로 작동하는 모델을 만들려고 시도했지만 작동하지 않았고 모델도 재학습되었습니다. 첫 번째 세대는 OOS에서 약간의 성공을 거둘 수 있고 또 그렇게 될 것입니다. 그러나 훈련이 길수록 샘플과 OOS의 결과 사이의 상관 관계는 줄어듭니다. 그리고 훈련을 중단하기 위해 이 순간을 포착하는 것은 매우 어렵습니다. 교차 검증조차 도움이 되지 않습니다.
기사의 예시에 대해 필자의 결과는 일반적으로 저자의 결과와 다른 것으로 판명되었다. OOS의 모델은 약 1년 동안 플러스로 거래되다가 잔액의 20%를 잃고 거래를 중단했습니다. 결과적으로, 비록 작은 플러스이지만 작가의 것과 같은 "5 년 이익"이 전혀 아닙니다. 예, 그리고 그들은 저자가 사용하는 예측 변수(미국 정부의 지수)가 지속적으로 다시 그려지며 신뢰할 수 없다고 말합니다. 그래서 이 기사 전체가 의심스럽습니다.
내일도 해봐야지...
여전히 데이터로 시도해야 하지만 예측 변수가 많다면 아마도 긴 과정일 것입니다 ...
모델을 훈련시키는 데 얼마나 걸렸어요? 이 마지막
힌트가 있는 풍자. 자유형 그리기. 이렇게 차를 부수거나 더 급작스럽게 부수는 데 문제가 없습니다. 앞으로 작동 할 주요 ...
처음 두 그래프는 정말 간단합니다. 어떤 모델도 이런 식으로 공간을 나눌 수 있습니다. 그러나 두 가지 목표로 쉽게 그룹화되는 예측 변수를 수집하는 것은 제 생각에는 전혀 불가능합니다.
세 번째 차트는 외환에 대해 더 현실적입니다. 그러나 여기에서 모델은 완전히 무뚝뚝해지기 시작할 것입니다.
두 개의 외환 표시기가 있는 몇 가지 예를 찾고, 모델을 훈련하고, 공간 분할 맵을 그리고 싶었지만 할 수 없었습니다. 두 개의 표시기가 너무 적습니다.
http://playground.tensorflow.org 와 같은 예를 보여주는 것이 더 쉽습니다. 뉴런에 대한 이러한 그래프를 볼 수 있습니다. 세 번째 그래프에 있는 모든 "클래스의 섬"은 모델에 명확한 둥근 테두리가 없습니다. 그들 사이에는 다리, 다른 방향의 가지 등이 있습니다.
자유형 그리기 클래스 경계는 쉽지만 모델은 훨씬 더 나쁩니다. 그래서 나는 당신의 그림이 마음에 들었습니다. 그런 예측 변수와 목표와 모델을 찾기가 어렵기 때문에 모든 것이 너무 아름답게 작동합니다.
우리는 SVM을 시도해야 합니다. 공간에서 한 클래스의 영역을 그렇게 아름답게 강조 표시하면 매우 좋습니다. 조언 감사합니다.