당신은 무엇을 염두에 두고 있습니까? 그 구절에서 뭔가 흥미로운 것이 느껴지는 것 같지만 의미는 도피된다.
나는 거기에서 2 시그마 실수를 저질렀습니다. 음, 일반적으로 특정 기간 동안의 가격 증분, 예를 들어 1분 동안 가격이 움직일 위치에 대한 추가 정보의 약 4-5%를 기능이 추가할 수 있는 방법 다음 1분, 그리고 5분 동안 5분 동안 1시간, 1시간 등, 글쎄, 이것은 모두 매우 대략적인 것이며 "정보"는 그것이 그곳으로 이동한다는 것을 의미하는 것이 아니라, 수천 개의 기능을 고려하는 다소 복잡한 시스템에서 주어진 기능. 이전에 있었던 것은 거의 아무 의미가 없습니다. 소음.
1) 문제에 대한 좁은 이해. 컨볼루션 네트워크 필터는 입력 벡터에 대해 많은 연산을 수행하고, 예를 들어 부분적으로 교차하거나 교차하지 않는 n 이동 평균 을 형성하거나 여러 합을 취할 수 있습니다. 이미 정상적인 기능 엔지니어링을 위한 애플리케이션입니다.
2) 다시 말하지만, 과소 또는 오해. 컨볼루션 네트워크의 경우 "원시" 데이터(의사 고정 형식)를 제출하는 것으로 충분합니다(예: 시차 1의 가격 반환). 나머지는 네트워크 자체에서 완료됩니다.
컨볼루션 네트워크를 사용하면 모든 것이 정상입니다. 저는 논쟁하지 않습니다. 문제는 특히 사진, 스펙트로그램 등에서 작동하는 이유입니다. 당신이 그것을 알아낸다면, 요점은 벡터의 구성 요소가 서로 "번져" 있다는 것입니다. 사실 그림은 벡터도 아니며, 컨볼루션 레이어는 단순히 상관 영역의 영역에 a를 곱하여 차원을 압축합니다. 소품에 의해 선택된 필터의 수, 이 필터는 다른 방식으로 얻을 수 있지만, 말하자면 그림은 모두 동일하고 "그림"의 시계열은 본질적으로 노이즈이며 마지막 막대와 마지막 막대만 수백 수천 개의 다른 교환 수단이 의미가 있습니다.
그리고 그날의 이야기를 CNN에서 한 줄로 붙이고 나머지는 네트워크 자체에서 완성합니다. get ... 모두가 얻는 것
나는 Linux에 있으므로 ipc는 일반적으로 사소한 작업이 됩니다(와인과 linuex exe에서 터미널 간의 통신). 그리고 네트워크를 통한 IPC는 보편적인 방법입니다. 한 컴퓨터에서 루프백(127.0.0.1)을 통해 내 스크립트를 Linux 프로그램과 연결합니다. 사실, 나는 터미널용 linux api를 작성했습니다(스크립트는 요청을 처리하고 가격 데이터를 보내거나 주문을 합니다).
내 상황에서는 이것이 내가 시도한 최고의 IPC 방법입니다. 그리고 나는 내 개발을 µl로 옮기고 싶지 않습니다. 원칙적으로 특정 언어에 묶이고 싶지 않습니다.
형들 아이디어가 있다 확인해볼만 하다 예전에 가지고 있었는데 확인해보고 싶었는데 패키지 처리가 안되서 어쩐지 잊어버리고 버려서 JB 브랜치를 읽고 생각났어 그도 비슷한 일을 한 것으로 밝혀졌습니다. :)
우리는 교차 상관에 대해 이야기하고 있습니다. 하나의 VR이 다른 VR보다 얼마나 뒤쳐져 있는지, 그리고 그들 사이에 연결이 있는지 여부를 계산할 수 있습니다 ...
내 아이디어의 본질은 동시에 많은 수의 쌍을 모니터링하고 각 쌍을 서로 비교하고 일정 시간 동안 서로 뒤따르지만 어느 한 쪽이 한참 뒤처지는 그러한 쌍을 찾기 위해 상호 상관 행렬과 같은 것을 구축하는 것입니다. 시장에서 일시적인 것보다 더 영구적인 것은 없기 때문에 새로운 종속성이 나타날 때 즉시 알아차리고 동일한 종속성이 사라질 때 즉시 알아차리기 위해 각 새 막대에 대해 지속적으로 재계산을 수행해야 한다고 생각합니다. ..
예측 변수는 무엇이든 취할 수 있지만 가장 적합한 것은 쌍이라고 생각합니다. 시장 조성자가 자신의 상품 가격을 주도할 때 거의 항상 하나 또는 여러 개의 다른 상품에 초점을 맞추지만 고전적인 상품이기 때문입니다. 지표가 맞지 않을 것
동적으로 변화하는 예측자에 대해 신경망을 훈련시키려고 할 수도 있습니다. 모든 것은 환상에 의해서만 제한됩니다...
직접 구현하려고 하지만 지금은 다른 프로젝트로 바쁘고 시간을 낭비하고 싶지 않습니다.
P-ke ccf()의 표준 교차 상관 함수
예비 스펙트럼을 레벨로 분류한 다음 상호 상관 "wavemulcor"를 확인하는 고급 패키지를 사용하면 많은 VR을 동시에 비교할 수도 있습니다.
우리는 교차 상관에 대해 이야기하고 있습니다. 하나의 VR이 다른 VR보다 얼마나 뒤쳐져 있는지, 그리고 그들 사이에 연결이 있는지 여부를 계산할 수 있습니다 ...
아이디어의 본질은 동시에 많은 수의 쌍을 모니터링하고 상호 상관 행렬과 같은 것을 만들어 각 쌍을 서로 비교하고 일정 시간 동안 서로 뒤따르는 그러한 쌍을 찾는 것입니다. 시장에서 일시적인 것보다 더 영구적인 것은 없기 때문에 시간을 두고 이 지연을 거래하십시오. 그러면 새로운 종속성이 나타날 때를 즉시 알아차리고 또한 같은 의존성이 사라졌습니다 ...
많은 VR을 동시에 비교
초보자의 경우 올바르게 생각하십시오. 그러나 통화 쌍뿐만 아니라 원자재, 주식, 선물, 옵션, 채권, 지수 및 일반적으로 구매할 수 있는 모든 것을 사용해야 합니다. 가급적이면 주문 기록 형태로, 극단적 인 경우 가격, 수량 및 주문서의 두 번째 조각, NLP 소셜 네트워크는 그 자체로 중요한 뉴스로 꿰매어 져 있으며 교차 상관은 촬영에 대해서만 선형이므로 데이터를 수정하고 모든 것을 넣어야합니다. 다양한 기능을 가진 분류기의 앙상블 , 먼저 세계 주요 거래소의 고품질 실시간 데이터는 상당한 비용이 들며 이 흐름을 소화하기 위해 거래 인프라와 고급 ML을 설정하는 데는 더 많은 시간이 소요된다는 점을 즉시 경고합니다. 5년 이상의 자격을 갖춘 3-5명의 전문가, 이것은 단지 myo $보다 더 많은 급여에 불과하며, 많은 일을 하며, 아마도 매우 "여드름" 형태를 제외하고는 이것을 혼자 올릴 수 없습니다. 알파 포텐셜은 잦은 실패로 인해 병합되지만 그럼에도 불구하고 이미 무언가입니다. 일반적으로, 당신은 이 사업의 팬이 되어야 합니다. 그러면 기회가 있습니다.))) 컨볼루션 또는 순환 네트워크가 모든 것을 자체적으로 수행하기를 희망합니다. 이것은 그들이 grail turkey에 대해 생각했던 것처럼 순진한 견해입니다.
추신: 명백한 이유로, 세부 사항을 공개적으로 논의할 가치가 없습니다. 지금까지 서구에서 ML을 알고리즘 거래에 적용하는 주제에 대한 너무 구체적인 문서의 사람들이 블랙리스트에 올랐다가 제외되었다는 이야기를 들었습니다. 어떤 기금으로 가져가도 연구소에서 가르치거나 시장 근처 활동에 참여하고, YouTube, 블로그를 작성하고, 멍청이들에게 몇 백 달러를 빼는 방법을 가르치는 데만 남아 있었습니다(((
Lao Tzu는 알고리즘 거래자였습니다. "아는 사람은 침묵하고 말하는 사람은 모릅니다")))
즉, 당신은 많은 것에 대해 이야기 할 수 있지만 일반적으로 만, 특히 세련된 사람들은 누군가가 태양에 너무 가까이 가면 여전히 기분이 좋지 않습니다.))))
나는 거기에서 2 시그마 실수를 저질렀습니다. 음, 일반적으로 특정 기간 동안의 가격 증분, 예를 들어 1분 동안 가격이 움직일 위치에 대한 추가 정보의 약 4-5%를 기능이 추가할 수 있는 방법 다음 1분, 그리고 5분 동안 5분 동안 1시간, 1시간 등, 글쎄, 이것은 모두 매우 대략적인 것이며 "정보"는 그것이 그곳으로 이동한다는 것을 의미하는 것이 아니라, 수천 개의 기능을 고려하는 다소 복잡한 시스템에서 주어진 기능. 이전에 있었던 것은 거의 아무 의미가 없습니다. 소음.
지금은 이해.
이것은 내 관찰과 일치합니다. 저는 이것을 미러링이라고 부릅니다(나중에 이 주제에 대한 몇 가지 그래프를 게시할 예정입니다). n분 동안의 가격 상승을 예측하기 위해서는 같은 n분을 되돌아보는 것이 가장 좋은 설명이다.
그러나 이것 외에도 예측력이 가장 큰 지평에 대한 매우 광범위한 데이터가 있습니다.
그리고 4-5%라는 숫자는 어디에서 왔습니까? 그들은 어떻게 계산됩니까? 예측 변수, R^2, 상호 정보의 중요성?
В статье обсуждаются принципы портфельной торговли и особенности применения к валютному рынку. Рассматриваются несколько простых математических моделей для формирования портфеля. Приводятся примеры практической реализации портфельной торговли в MetaTrader 4: портфельный индикатор и советник для полуавтоматической торговли. Описываются элементы торговых стратегий, их достоинства и "подводные камни".
당신은 무엇을 염두에 두고 있습니까? 그 구절에서 뭔가 흥미로운 것이 느껴지는 것 같지만 의미는 도피된다.
나는 거기에서 2 시그마 실수를 저질렀습니다. 음, 일반적으로 특정 기간 동안의 가격 증분, 예를 들어 1분 동안 가격이 움직일 위치에 대한 추가 정보의 약 4-5%를 기능이 추가할 수 있는 방법 다음 1분, 그리고 5분 동안 5분 동안 1시간, 1시간 등, 글쎄, 이것은 모두 매우 대략적인 것이며 "정보"는 그것이 그곳으로 이동한다는 것을 의미하는 것이 아니라, 수천 개의 기능을 고려하는 다소 복잡한 시스템에서 주어진 기능. 이전에 있었던 것은 거의 아무 의미가 없습니다. 소음.
1) 문제에 대한 좁은 이해. 컨볼루션 네트워크 필터는 입력 벡터에 대해 많은 연산을 수행하고, 예를 들어 부분적으로 교차하거나 교차하지 않는 n 이동 평균 을 형성하거나 여러 합을 취할 수 있습니다. 이미 정상적인 기능 엔지니어링을 위한 애플리케이션입니다.
2) 다시 말하지만, 과소 또는 오해. 컨볼루션 네트워크의 경우 "원시" 데이터(의사 고정 형식)를 제출하는 것으로 충분합니다(예: 시차 1의 가격 반환). 나머지는 네트워크 자체에서 완료됩니다.
컨볼루션 네트워크를 사용하면 모든 것이 정상입니다. 저는 논쟁하지 않습니다. 문제는 특히 사진, 스펙트로그램 등에서 작동하는 이유입니다. 당신이 그것을 알아낸다면, 요점은 벡터의 구성 요소가 서로 "번져" 있다는 것입니다. 사실 그림은 벡터도 아니며, 컨볼루션 레이어는 단순히 상관 영역의 영역에 a를 곱하여 차원을 압축합니다. 소품에 의해 선택된 필터의 수, 이 필터는 다른 방식으로 얻을 수 있지만, 말하자면 그림은 모두 동일하고 "그림"의 시계열은 본질적으로 노이즈이며 마지막 막대와 마지막 막대만 수백 수천 개의 다른 교환 수단이 의미가 있습니다.
그리고 그날의 이야기를 CNN에서 한 줄로 붙이고 나머지는 네트워크 자체에서 완성합니다. get ... 모두가 얻는 것
거래, 자동 거래 시스템 및 거래 전략 테스트에 관한 포럼
"MQL에서 소켓 작업 또는 신호 제공자가 되는 방법" 기사에 대한 토론
파블릭_ , 2016.09.09 10:52
나는 Linux에 있으므로 ipc는 일반적으로 사소한 작업이 됩니다(와인과 linuex exe에서 터미널 간의 통신). 그리고 네트워크를 통한 IPC는 보편적인 방법입니다. 한 컴퓨터에서 루프백(127.0.0.1)을 통해 내 스크립트를 Linux 프로그램과 연결합니다. 사실, 나는 터미널용 linux api를 작성했습니다(스크립트는 요청을 처리하고 가격 데이터를 보내거나 주문을 합니다).
내 상황에서는 이것이 내가 시도한 최고의 IPC 방법입니다. 그리고 나는 내 개발을 µl로 옮기고 싶지 않습니다. 원칙적으로 특정 언어에 묶이고 싶지 않습니다.
아마도 우리는 R 커뮤니티를 위한 훌륭한 선물을 만들 것입니다.
시간이 말해 줄거야.
형들 아이디어가 있다 확인해볼만 하다 예전에 가지고 있었는데 확인해보고 싶었는데 패키지 처리가 안되서 어쩐지 잊어버리고 버려서 JB 브랜치를 읽고 생각났어 그도 비슷한 일을 한 것으로 밝혀졌습니다. :)
우리는 교차 상관에 대해 이야기하고 있습니다. 하나의 VR이 다른 VR보다 얼마나 뒤쳐져 있는지, 그리고 그들 사이에 연결이 있는지 여부를 계산할 수 있습니다 ...
내 아이디어의 본질은 동시에 많은 수의 쌍을 모니터링하고 각 쌍을 서로 비교하고 일정 시간 동안 서로 뒤따르지만 어느 한 쪽이 한참 뒤처지는 그러한 쌍을 찾기 위해 상호 상관 행렬과 같은 것을 구축하는 것입니다. 시장에서 일시적인 것보다 더 영구적인 것은 없기 때문에 새로운 종속성이 나타날 때 즉시 알아차리고 동일한 종속성이 사라질 때 즉시 알아차리기 위해 각 새 막대에 대해 지속적으로 재계산을 수행해야 한다고 생각합니다. ..
예측 변수는 무엇이든 취할 수 있지만 가장 적합한 것은 쌍이라고 생각합니다. 시장 조성자가 자신의 상품 가격을 주도할 때 거의 항상 하나 또는 여러 개의 다른 상품에 초점을 맞추지만 고전적인 상품이기 때문입니다. 지표가 맞지 않을 것
동적으로 변화하는 예측자에 대해 신경망을 훈련시키려고 할 수도 있습니다. 모든 것은 환상에 의해서만 제한됩니다...
직접 구현하려고 하지만 지금은 다른 프로젝트로 바쁘고 시간을 낭비하고 싶지 않습니다.
P-ke ccf()의 표준 교차 상관 함수
예비 스펙트럼을 레벨로 분류한 다음 상호 상관 "wavemulcor"를 확인하는 고급 패키지를 사용하면 많은 VR을 동시에 비교할 수도 있습니다.
우리는 교차 상관에 대해 이야기하고 있습니다. 하나의 VR이 다른 VR보다 얼마나 뒤쳐져 있는지, 그리고 그들 사이에 연결이 있는지 여부를 계산할 수 있습니다 ...
아이디어의 본질은 동시에 많은 수의 쌍을 모니터링하고 상호 상관 행렬과 같은 것을 만들어 각 쌍을 서로 비교하고 일정 시간 동안 서로 뒤따르는 그러한 쌍을 찾는 것입니다. 시장에서 일시적인 것보다 더 영구적인 것은 없기 때문에 시간을 두고 이 지연을 거래하십시오. 그러면 새로운 종속성이 나타날 때를 즉시 알아차리고 또한 같은 의존성이 사라졌습니다 ...
많은 VR을 동시에 비교
초보자의 경우 올바르게 생각하십시오. 그러나 통화 쌍뿐만 아니라 원자재, 주식, 선물, 옵션, 채권, 지수 및 일반적으로 구매할 수 있는 모든 것을 사용해야 합니다. 가급적이면 주문 기록 형태로, 극단적 인 경우 가격, 수량 및 주문서의 두 번째 조각, NLP 소셜 네트워크는 그 자체로 중요한 뉴스로 꿰매어 져 있으며 교차 상관은 촬영에 대해서만 선형이므로 데이터를 수정하고 모든 것을 넣어야합니다. 다양한 기능을 가진 분류기의 앙상블 , 먼저 세계 주요 거래소의 고품질 실시간 데이터는 상당한 비용이 들며 이 흐름을 소화하기 위해 거래 인프라와 고급 ML을 설정하는 데는 더 많은 시간이 소요된다는 점을 즉시 경고합니다. 5년 이상의 자격을 갖춘 3-5명의 전문가, 이것은 단지 myo $보다 더 많은 급여에 불과하며, 많은 일을 하며, 아마도 매우 "여드름" 형태를 제외하고는 이것을 혼자 올릴 수 없습니다. 알파 포텐셜은 잦은 실패로 인해 병합되지만 그럼에도 불구하고 이미 무언가입니다. 일반적으로, 당신은 이 사업의 팬이 되어야 합니다. 그러면 기회가 있습니다.))) 컨볼루션 또는 순환 네트워크가 모든 것을 자체적으로 수행하기를 희망합니다. 이것은 그들이 grail turkey에 대해 생각했던 것처럼 순진한 견해입니다.
추신: 명백한 이유로, 세부 사항을 공개적으로 논의할 가치가 없습니다. 지금까지 서구에서 ML을 알고리즘 거래에 적용하는 주제에 대한 너무 구체적인 문서의 사람들이 블랙리스트에 올랐다가 제외되었다는 이야기를 들었습니다. 어떤 기금으로 가져가도 연구소에서 가르치거나 시장 근처 활동에 참여하고, YouTube, 블로그를 작성하고, 멍청이들에게 몇 백 달러를 빼는 방법을 가르치는 데만 남아 있었습니다(((
Lao Tzu는 알고리즘 거래자였습니다. "아는 사람은 침묵하고 말하는 사람은 모릅니다")))
즉, 당신은 많은 것에 대해 이야기 할 수 있지만 일반적으로 만, 특히 세련된 사람들은 누군가가 태양에 너무 가까이 가면 여전히 기분이 좋지 않습니다.))))
MQL은 수년 동안 이를 수행해 왔습니다.
나는 거기에서 2 시그마 실수를 저질렀습니다. 음, 일반적으로 특정 기간 동안의 가격 증분, 예를 들어 1분 동안 가격이 움직일 위치에 대한 추가 정보의 약 4-5%를 기능이 추가할 수 있는 방법 다음 1분, 그리고 5분 동안 5분 동안 1시간, 1시간 등, 글쎄, 이것은 모두 매우 대략적인 것이며 "정보"는 그것이 그곳으로 이동한다는 것을 의미하는 것이 아니라, 수천 개의 기능을 고려하는 다소 복잡한 시스템에서 주어진 기능. 이전에 있었던 것은 거의 아무 의미가 없습니다. 소음.
지금은 이해.
이것은 내 관찰과 일치합니다. 저는 이것을 미러링이라고 부릅니다(나중에 이 주제에 대한 몇 가지 그래프를 게시할 예정입니다). n분 동안의 가격 상승을 예측하기 위해서는 같은 n분을 되돌아보는 것이 가장 좋은 설명이다.
그러나 이것 외에도 예측력이 가장 큰 지평에 대한 매우 광범위한 데이터가 있습니다.
그리고 4-5%라는 숫자는 어디에서 왔습니까? 그들은 어떻게 계산됩니까? 예측 변수, R^2, 상호 정보의 중요성?
가급적 이면 ccf() 및 wavemulcor 에 대한 링크
예, 어떻게 든 그것 없이 관리되었습니다.