모든 것이 약간 다릅니다 ... 이제 모든 양초의 예측 품질은 약 52-53%입니다. 이것은 모두를 위한 것입니다. 65%에 달하는 어느 정도 좋은 답을 고르는 방법은 적어도 세 가지가 있습니다. 실제 시장에 65%가 있었다면 나는 바이너리를 이길 수 있었지만 지금까지는 "반격"하는 것뿐입니다. 실제와 56~58% 차이가 납니다. 어쩌면 이것이 내 방법의 글로벌 한계일 수도 있고 아닐 수도 있습니다.)) 나는 일합니다 ...
예를 들어, 네트워크가 60% 이상의 신뢰도를 제공하는 모든 섹션을 선택하고 이러한 섹션에서 별도의 데이터 세트를 생성하고 네트워크를 다시 훈련시킵니다...
그것들은 예측의 품질을 향상시킬 수 없다면 입력의 품질을 높이려고 노력하십시오 ... 그리고 오류의 80 %는 필요하지 않습니다 ...
품질 항목이 예를 들어 1 ~ 6 스톱 / 이익을 제공하면 75 %의 경우 틀릴 수 있으며 정상적으로 벌 수 있습니다.
시험을 마친 나는 각 양초에 대해 네트워크에 "위 또는 아래" 질문을 합니다. 훈련을 위해 모든 것이 아니라 특별한 것을 주기 시작하자마자 품질이 즉시 떨어집니다. 네트워크가 실제 시장에 대한 학습을 중단하고 시장에 대한 우리의 비전을 학습하며 우리의 모든 것이 항상 잘못되기 때문이라고 생각합니다))
나는 이 52-53%에 감사합니다. 이것이 네트워크 자체가 뽑아낸 패턴이고 머리 속에 있는 것(완전한 xs)이기 때문입니다.
1. 젠장 Aleksey, 당신의 도시의 모든 교사가 개별적인 인식 을 가지고 있다면 한 사람은 문자 "B"가 "zu"이고 다른 "69"(개체)가 있고 읽고있는 것을 이해합니다. 아직 못했어요!! 아님??? 개인의 지각은 이해하지 못하는 언어이고, 이해하지 못하는 언어는 전사의 언어이다. 그래서 거기에 개별화 하신거 읽어요 닉네임도 모르겠고 긴장되요 질문도 이해가 안가서 답변도 안되고 시간낭비 센스도 없고 누가 나아졌나요 지각의 이 멍청한 개성에서 ????
긴장하지 말고 진정합시다!
나는 동의어가 특징 \ 예측 변수 \ 기호라는 데 동의합니다.
그러나 "규칙"의 개념에 대한 이해에 관해서는 모든 것이 그렇게 간단하지 않습니다. 규칙은 정보를 변환(의미론적 의미 - 다양한 종류의 공식으로 가져옴)하고 체계화(동일한 의사 결정 트리)할 수 있는 작업 알고리즘입니다.
알몸 형태로 OHLC 가격이 있습니다. 이것은 자산 가치(상대 평가 가치)의 행동을 관찰한 것입니다. 가격에서 다른 변환 규칙(산술 및 논리)을 적용하여 규칙을 적용한 결과를 기능 \ 예측자 \ 기호 형태로 얻습니다. 예, 변형이 없으면 가격도 표시가 될 수 있습니다. 여기에는 모순이 없습니다.
차원 축소 - 중간 기능\예측자\기호를 통한 2차 가격 변환. 변환 방법을 알아내려면 변환에 대한 결과 규칙을 알아야 합니다. 변환 규칙은 산술 표현식과 논리 표현식 모두일 수 있습니다. 변형의 결과로 새로운(추가/대체) 기능/예측자/기능이 나타났습니다.
결과적으로 이 컨텍스트에서 규칙은 가격을 기능\예측\기능 으로 변환하고 후자에서 새로운 기능\예측\기능 으로 변환하는 프로세스에 대한 설명입니다.
카록. 내 친구, 패턴은 존재합니다. 당신은 패턴을 볼 수 있기만 하면 되며 알고리즘은 사람들보다 패턴을 더 잘 볼 수 있습니다)
우연이 아닌거 같은데..
이것은 Expert, 지난 주에 대한 수구에 대한 신경 예측에서 가져온 것입니다. 첫 번째 화면은 필터가 없고 두 번째 화면은 동일하지만 "신뢰도" 필터가 40입니다.
유로에 따르면이 품질은 나오지 않지만 가깝습니다.
언제 거래할 예정인가요?
언제 거래할 예정인가요?
아직 닿지 않아 벽에 부딪혔다.
65%?
65%?
이제 모든 양초의 예측 품질은 약 52-53%입니다. 이것은 모두를 위한 것입니다. 65%에 달하는 어느 정도 좋은 답을 고르는 방법은 적어도 세 가지가 있습니다. 실제 시장에 65%가 있었다면 나는 바이너리를 이길 수 있었지만 지금까지는 "반격"하는 것뿐입니다. 실제와 56~58% 차이가 납니다.
어쩌면 이것이 내 방법의 글로벌 한계일 수도 있고 아닐 수도 있습니다.)) 나는 일합니다 ...
모든 것이 약간 다릅니다 ...
그리고 당신은 예측의 품질이 아니라 입력의 품질을 개선하려고 노력하지 않았습니다 ...
예를 들어, 네트워크가 60% 이상의 신뢰도를 제공하는 모든 섹션을 선택하고 이러한 섹션에서 별도의 데이터 세트를 생성하고 네트워크를 다시 훈련시킵니다...
그것들은 예측의 품질을 향상시킬 수 없다면 입력의 품질을 높이려고 노력하십시오 ... 그리고 오류의 80 %는 필요하지 않습니다 ...
품질 항목이 예를 들어 1-6 스톱 / 이익을 제공하면 75 %의 경우 틀릴 수 있으며 정상적으로 벌 수 있습니다.
그리고 당신은 예측의 품질이 아니라 입력의 품질을 개선하려고 노력하지 않았습니다 ...
예를 들어, 네트워크가 60% 이상의 신뢰도를 제공하는 모든 섹션을 선택하고 이러한 섹션에서 별도의 데이터 세트를 생성하고 네트워크를 다시 훈련시킵니다...
그것들은 예측의 품질을 향상시킬 수 없다면 입력의 품질을 높이려고 노력하십시오 ... 그리고 오류의 80 %는 필요하지 않습니다 ...
품질 항목이 예를 들어 1 ~ 6 스톱 / 이익을 제공하면 75 %의 경우 틀릴 수 있으며 정상적으로 벌 수 있습니다.
나는 각 양초에 대해 네트워크에 "위 또는 아래" 질문을 합니다. 훈련을 위해 모든 것이 아니라 특별한 것을 주기 시작하자마자 품질이 즉시 떨어집니다. 네트워크가 실제 시장에 대한 학습을 중단하고 시장에 대한 우리의 비전을 학습하며 우리의 모든 것이 항상 잘못되기 때문이라고 생각합니다))
나는 이 52-53%에 감사합니다. 이것이 네트워크 자체가 뽑아낸 패턴이고 머리 속에 있는 것(완전한 xs)이기 때문입니다.
그리고 당신은 예측의 품질이 아니라 입력의 품질을 개선하려고 노력하지 않았습니다 ...
예를 들어, 네트워크가 60% 이상의 신뢰도를 제공하는 모든 섹션을 선택하고 이러한 섹션에서 별도의 데이터 세트를 생성하고 네트워크를 다시 훈련시킵니다...
그것들은 예측의 품질을 향상시킬 수 없다면 입력의 품질을 높이려고 노력하십시오 ... 그리고 오류의 80 %는 필요하지 않습니다 ...
품질 항목이 예를 들어 1 ~ 6 스톱 / 이익을 제공하면 75 %의 경우 틀릴 수 있으며 정상적으로 벌 수 있습니다.
이것은 작동하는 피펫이며, 테스트 사이트에서 > 60개를 얻습니다. 저것들. 훈련 + 새 테스트 + 데이터 세트 자체가 훈련에 충분하지 않을 것이라는 테스트 턴이 필요합니다. ... 그러한 위업에 대한 준비가되지 않았습니다.
이것은 작동하는 피펫이며, 테스트 사이트에서 > 60개를 얻습니다. 저것들. 훈련 + 새 테스트 + 데이터 세트 자체가 훈련에 충분하지 않을 것이라는 테스트 턴이 필요합니다. ... 그러한 위업에 대한 준비가되지 않았습니다.
이것은 R에서 6분 동안의 작업입니다. 아니 오히려 전혀 작동하지 않습니다. 왜 당신이 그 파이썬을 그렇게 많이 사랑하는지 모르겠습니다
1. 젠장 Aleksey, 당신의 도시의 모든 교사가 개별적인 인식 을 가지고 있다면 한 사람은 문자 "B"가 "zu"이고 다른 "69"(개체)가 있고 읽고있는 것을 이해합니다. 아직 못했어요!! 아님??? 개인의 지각은 이해하지 못하는 언어이고, 이해하지 못하는 언어는 전사의 언어이다. 그래서 거기에 개별화 하신거 읽어요 닉네임도 모르겠고 긴장되요 질문도 이해가 안가서 답변도 안되고 시간낭비 센스도 없고 누가 나아졌나요 지각의 이 멍청한 개성에서 ????
긴장하지 말고 진정합시다!
나는 동의어가 특징 \ 예측 변수 \ 기호라는 데 동의합니다.
그러나 "규칙"의 개념에 대한 이해에 관해서는 모든 것이 그렇게 간단하지 않습니다. 규칙은 정보를 변환(의미론적 의미 - 다양한 종류의 공식으로 가져옴)하고 체계화(동일한 의사 결정 트리)할 수 있는 작업 알고리즘입니다.
알몸 형태로 OHLC 가격이 있습니다. 이것은 자산 가치(상대 평가 가치)의 행동을 관찰한 것입니다. 가격에서 다른 변환 규칙(산술 및 논리)을 적용하여 규칙을 적용한 결과를 기능 \ 예측자 \ 기호 형태로 얻습니다. 예, 변형이 없으면 가격도 표시가 될 수 있습니다. 여기에는 모순이 없습니다.
차원 축소 - 중간 기능\예측자\기호를 통한 2차 가격 변환. 변환 방법을 알아내려면 변환에 대한 결과 규칙을 알아야 합니다. 변환 규칙은 산술 표현식과 논리 표현식 모두일 수 있습니다. 변형의 결과로 새로운(추가/대체) 기능/예측자/기능이 나타났습니다.
결과적으로 이 컨텍스트에서 규칙은 가격을 기능\예측\기능 으로 변환하고 후자에서 새로운 기능\예측\기능 으로 변환하는 프로세스에 대한 설명입니다.