트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1742

 
 
막심 드미트리예프스키 :

아름답습니다. 클러스터에 무슨 일이 일어났습니까?

좀 더 가까이 사진을 보여줘

 
mytarmailS :

아름답습니다. 클러스터에 무슨 일이 일어났습니까?

좀 더 가까이 사진을 보여줘

파이썬에서 이미지를 표시하는 방법을 알아보겠습니다)

어제의 클러스터를 차트로 방금 전송했습니다.

 
mytarmailS :

네, 거기에 무엇이 있습니까, 잘못된 신호의 무리, 당신은 95 %를 위해 노력해야합니다.

그리고 품질을 개선할 수 있는 다른 방법에 대한 아이디어가 있지만 모두 구현하는 방법을 모르겠습니다.

거짓 필터. 그것이 어떻게 작동하는지 이해하지 않고 나도 모릅니다. 차트로 판단하면 가격 회랑의 확장이 이 영역에서 도움이 될 것입니다. 추세는 더 짧지만 추세 안에 거짓 추세가 더 적습니다.

 

지금은 커민이 약하기 때문에 가우스 혼합으로 변경할 것입니다. 그리고 점진적 지연으로 플레이해야 합니다(모든 사람이 동등하게 좋은 것은 아닙니다).

그리고 새 데이터에서는 멋져 보이지만.. 하지만 트랜잭션을 확인하려면 테스터와 차량을 작성해야 합니다.

 
발레리 야스트렘스키 :

저에게 이것은 파동의 정확성 때문이며 파동 이론에서 정확한 파동이 올바르게 감쇠하므로 단기 예측이 있습니다. 불규칙한 곡선은 내부에 많은 파동이 있으므로 파동 분리 없이 예측할 수 없습니다.

파동 이론의 불편한 점은 추세가 길어지면 견적이 큰 사이클 영역으로 이동하기 시작한다는 사실에 있습니다. 예를 들어: 현재 작업 주기는 예를 들어 15이며, 여기서 15개의 막대에 대해 하나의 전체 주기 변동이 발생합니다. 비 반동 추세가 시작되고 사이클 15에 따라 돌아서야 할 시점에이 순간에 견적 의 지속적인 움직임으로 인해 현재 사이클이 증가하기 시작하여 견적이 비 반등 될 때까지 증가합니다. - 한 방향으로 반동. 따라서 이러한 단방향 주기 변경의 효과(주기 주기의 지속적인 증가 또는 지속적인 감소)는 이 이론에서 가장 역겹습니다. 즉, 주기를 기반으로 하는 TS는 장기적인 추세를 유지할 수 없습니다. 네트워크를 포함하지만 동일한 CSSA입니다. 많은 수의 코어가 있는 회귀를 사용하므로 여러 사이클이 포함된 모든 곡선에 대해 유연하게 사용할 수 있다고 생각합니다. 따라서 이 결정은 큰 추세의 영향을 제거하려는 시도와 같았습니다. 견적이 주기 기간의 증가를 향해 뛰어오르기 시작할 때입니다.
 

slozhnaya fegnya, 당신은 구체적으로 그녀에게 어떻게 접근해야 하는지 이해하지 못할 것입니다 .. 모든 것이 매우 좋습니다. 무기한

어떤 사람들이 표지판이나 무엇을 하도록 강제하다

 
마이클 마르쿠카이테스 :
파동 이론의 불편한 점은 추세가 길어지면 견적이 큰 사이클 영역으로 이동하기 시작한다는 사실에 있습니다. 예를 들어: 현재 작업 주기는 예를 들어 15이며, 여기서 15개의 막대에 대해 하나의 전체 주기 변동이 발생합니다. 비 반동 추세가 시작되고 사이클 15에 따라 돌아서야 할 시점에이 순간에 견적의 지속적인 움직임으로 인해 현재 사이클이 증가하기 시작하여 견적이 비 반등 될 때까지 증가합니다. - 한 방향으로 반동. 따라서 이러한 단방향 주기 변경의 효과(주기 주기의 지속적인 증가 또는 지속적인 감소)는 이 이론에서 가장 역겹습니다. 즉, 주기를 기반으로 하는 TS는 장기적인 추세를 유지할 수 없습니다. 네트워크를 포함하지만 동일한 CSSA입니다. 많은 수의 코어가 있는 회귀를 사용하므로 여러 사이클이 포함된 모든 곡선에 대해 유연하게 사용할 수 있다고 생각합니다. 따라서 이 결정은 큰 추세의 영향을 제거하려는 시도와 같았습니다. 견적이 주기 기간의 증가를 향해 뛰어오르기 시작할 때입니다.

원이 있으면 하나 이상의 파동을 의미하며 동기식입니다. 사이클 주기의 증가, 감소는 가속입니다. 그러나 아무도 외부 요인을 취소하지 않았습니다. 문제는 파동을 정확히 나누어서만 예측할 수 있는 것이 무엇인지, 문제가 되는지, 아니면 한 파동이 남아있을 때입니다. 그리고 신은 외부 세력의 개입을 금합니다. 그것은 일어나고 당신은 그것을 찾을 수 있습니다.

나는 의사 소통이나 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하지 않고 순전히 기술적인 접근 자체가 해롭다고 생각합니다. 거래자는 수백만 명이지만 행동 요소의 균일성은 고려되는 다소 필요한 요소의 감소에 대한 희망을 줍니다. 그리고 최대 천 개가있는 경우 MO가있는 GA가 작업을 가져옵니다.)))

문제는 정보 데이터에서 적국의 인구와 인원의 발생률을 어떻게 고려하고 이 수치를 AI에 어떻게 공급하느냐 하는 것입니다. 뉴스로 판단하면 이 주제에 대한 작업과 결과가 있습니다.

일반적으로 요인의 본질을 알 수 없으며 그 영향을 올바르게 분리하거나 강조하기만 하면 됩니다. 그건 그렇고, 당신과 나는 무엇을하고 있습니까?)))

 

이걸 보고 참을 수 없었다...

당신은 적어도 그것이 무엇에 관한 것인지, 조건이 무엇인지, 왜 필요한지, 그리고 그것이 말하는 내용( https://ru.wikipedia.org/wiki/Lissajous Figures )을 조금 이해하게 될 것입니다.

Фигуры Лиссажу — Википедия
Фигуры Лиссажу — Википедия
  • ru.wikipedia.org
Фигу́ры Лиссажу́ — траектории, прочерчиваемые точкой, совершающей одновременно два гармонических колебания в двух взаимно перпендикулярных направлениях. Вид фигур зависит от соотношения между периодами (частотами), фазами и амплитудами обоих колебаний. В простейшем случае равенства обоих периодов фигуры представляют собой эллипсы, которые при...
 
마이클 마르쿠카이테스 :
결과적으로 정보를 주셔서 대단히 감사합니다. 이 사진들은 직접 만드신 건가요 아니면 어디에서 가져오신 건가요? 그렇다면 OO에 대한 작업의 결과는 무엇입니까?

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