Forester #: 좀 더 구체적으로 설명해 주시겠어요? 무엇에서 확산되나요? 제가 제안한 것처럼 직선에서? 현재 변형은 어떻습니까?
5 개의 플롯 (주, 월)이 있습니다 1. 최대 연속 손실 1/2/7/2/1의 변형 - 단 13 분 1 최대 7 확산 6 2. 변형 3/4/3/4/3 - 단 17 분 3 최대 4 확산 1 두 번째는 더 가파르고 최대를 줄이기 위해 훈련되었지만이 변형 7/8/7/8/7이라도 첫 번째보다 선호되고 훈련이 그것을 뽑았습니다. 현재 코딩에서, 나는 그것을 시도 할 것이고 아마도 나는 무언가를 게시 할 것입니다.
글쎄, 그리고 그에 따라 최대 시리즈가 최대 시리즈를 넘어 가지 않는 즉시 사용 가능한 수표가 나가지 않았습니다.
5 개의 플롯 (주, 월)이 있다고 가정 해 보겠습니다 1. 최대 연속 손실 1/2/7/2/1의 변형 - 13 분 1 최대 7 확산 6 2. 변형 3/4/3/4/3 - 17 분 3 최대 4 확산 1 두 번째는 가파르고 최대를 줄 이도록 훈련되었지만이 변형 7/8/7/8/7도 첫 번째보다 바람직하고 훈련은 그것을 뽑았습니다 현재 코딩 중, 아마도 뭔가 게시 될 것입니다 시도해 볼게요.
글쎄, 그리고 그에 따라 최대 시리즈가 최대 시리즈를 넘어 가지 않는 즉시 사용 가능한 수표가 나가지 않았습니다.
흥미로운 접근 방식. 제 생각에는 7/8/7/8/7 (5 개의 강한 하락)이 1/2/7/2/1 (1 개의 강한 하락)보다 나쁩니다. 그러나 실험도해야합니다.
직선에서 벗어나면 모든 것이 자동으로 고려되는 것 같습니다. 나는 그러한 방법에 대해 어딘가에서 읽었습니다. 아마도 책에서, 아마도 여기 포럼에서.
안정성은 어떻게 측정하나요? 저도 지금 고민 중입니다. 지금까지는 이게 맞는 것 같습니다:
(첫 번째 균형점과 마지막 균형점 사이의 직선으로부터의 균형점 편차의 합) * 밸런스
균형을 최대화하는 방법은 100가지가 있습니다...
이 기준이 충분하지 않거나 전혀 적합하지 않다는 것을 인식하는 것이 중요합니다.
균형을 극대화하는 방법에는 100가지가 있습니다....
이 기준이 충분하지 않거나 전혀 맞지 않다는 것을 인식하는 것이 중요합니다.
저는 균형을 극대화하는 것이 아니라 지속 가능성을 극대화하고 싶어요. 미하일은 어떻게 하는지 궁금합니다.
과거의 변형 중 하나-플롯의 일련의 로트에서 스프레드를 최소화하는 전략은 가능한 모든 작업 (중지, 후행 중지, 종료, 반전), 네팅으로 "전체"로 훈련되었습니다.
요새의 "버그"때문에 실제에 가지 않았습니다.
거래 수를 최대화하면서 최소화, 역설.
과거의 변형 중 하나 - 플롯의 일련의 로트에서 스프레드를 최소화하는 전략은 가능한 모든 동작 (중지, 후행 중지, 종료, 반전), 네팅으로 "전체"로 훈련되었습니다.
그것은 포츠의 "버그"때문에 실제에 가지 않았습니다.
거래 수를 최대화하면서 최소화, 역설.
그리고 현재 변형은 어떻습니까?
좀 더 구체적으로 설명해 주시겠어요? 무엇에서 확산되나요? 제가 제안한 것처럼 직선에서?
현재 변형은 어떻습니까?
5 개의 플롯 (주, 월)이 있습니다
1. 최대 연속 손실 1/2/7/2/1의 변형 - 단 13 분 1 최대 7 확산 6
2. 변형 3/4/3/4/3 - 단 17 분 3 최대 4 확산 1
두 번째는 더 가파르고 최대를 줄이기 위해 훈련되었지만이 변형 7/8/7/8/7이라도 첫 번째보다 선호되고 훈련이 그것을 뽑았습니다.
현재 코딩에서, 나는 그것을 시도 할 것이고 아마도 나는 무언가를 게시 할 것입니다.
글쎄, 그리고 그에 따라 최대 시리즈가 최대 시리즈를 넘어 가지 않는 즉시 사용 가능한 수표가 나가지 않았습니다.
5 개의 플롯 (주, 월)이 있다고 가정 해 보겠습니다
1. 최대 연속 손실 1/2/7/2/1의 변형 - 13 분 1 최대 7 확산 6
2. 변형 3/4/3/4/3 - 17 분 3 최대 4 확산 1
두 번째는 가파르고 최대를 줄 이도록 훈련되었지만이 변형 7/8/7/8/7도 첫 번째보다 바람직하고 훈련은 그것을 뽑았습니다
현재 코딩 중, 아마도 뭔가 게시 될 것입니다 시도해 볼게요.
글쎄, 그리고 그에 따라 최대 시리즈가 최대 시리즈를 넘어 가지 않는 즉시 사용 가능한 수표가 나가지 않았습니다.
흥미로운 접근 방식.
제 생각에는 7/8/7/8/7 (5 개의 강한 하락)이 1/2/7/2/1 (1 개의 강한 하락)보다 나쁩니다. 그러나 실험도해야합니다.
직선에서 벗어나면 모든 것이 자동으로 고려되는 것 같습니다. 나는 그러한 방법에 대해 어딘가에서 읽었습니다. 아마도 책에서, 아마도 여기 포럼에서.
직선의 편차가 자동으로 모든 것을 고려하는 것 같습니다. 나는 그러한 방법에 대해 어딘가에서 읽었습니다. 아마도 책이나 여기 포럼에서 읽을 수도 있습니다.
이 방법을 시도해보십시오-나는 지금 그것을 발명했습니다. 그것은 내 것과 약간 다릅니다 (정당화하기가 더 어렵습니다 :) ).
선 A는 저울의 시작부터 최대 저울까지 그려집니다.
선 B는 선형 회귀 추세선입니다.
작업은 두 선 사이의 각도를 찾는 것입니다. 또는 두 벡터의 선형 방정식에서 기울기 계수의 차이를 계수를 통해 표현합니다.
풀어서 코드에 넣으면 함수를 공유해주세요 :)
예, 교차점은 음의 좌표에서도 원점의 왼쪽에 있을 수 있습니다 :)
제가 지금 생각해낸 방법은 저와 약간 다릅니다(정당화하기는 더 어렵습니다 :) ).
저울의 시작점에서 최대 저울까지 선 A를 그립니다.
선 B는 선형 회귀 추세선입니다.
두 선 사이의 각도를 찾는 것이 과제입니다. 또는 두 벡터의 선형 방정식에서 기울기 계수의 차이를 계수를 통해 표현합니다.
풀어서 코드에 넣으셨다면 함수를 공유해주세요 :)
예, 교차점은 음수 좌표에서도 원점의 왼쪽에 위치할 수 있습니다 :)
각도가 커브의 안정성을 의미한다고 확신하십니까? 다음은 최대값보다 덜 안정적인 곡선입니다.
또는 이쪽이 더 안정적입니다:
각도가 커브가 안정적이라고 확신하시나요? 다음은 덜 안정적인 최대값입니다.
또는 이쪽이 더 안정적입니다:
예. 각도가 작을수록 균형이 더 안정적으로 증가합니다.
예. 각도가 작을수록 균형이 더 안정적으로 성장합니다.
직선에서 각 점의 편차가 명백한 옵션입니다. 당분간은 이 방법을 기본으로 사용하겠습니다.