트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2048

 
mytarmailS :

알았어.. 주먹을 쥐고 있어..

그러나 가장 중요한 것은 네트워크가 내가 설명한 패턴을 찾을 수 없는 이유를 이해했습니까? )

통계적으로 유의미하지 않기 때문에 대부분
 
막심 드미트리예프스키 :
통계적으로 유의미하지 않기 때문에 대부분

그러면 그렇게 해 )

 
mytarmailS :

그러면 그렇게 해 )

불필요한 것을 모두 제거하고 대략 이러한 구불구불한 부분만 남겨두면 .. 이에 대한 상관 분석이 있으므로 그러한 패턴을 모두 찾아 보십시오. 국회에 있어서는 이것들이 씨앗이고 그녀는 더 복잡한 것들을 찾을 수 있을 것입니다. 가격에서 이러한 마샤를 빼고 상관 관계가 유사한 증분을 찾으십시오. 씨앗.
 
막심 드미트리예프스키 :
불필요한 것을 모두 제거하고 대략 이러한 구불구불한 부분만 남겨두면 .. 이에 대한 상관 분석이 있으므로 그러한 패턴을 모두 찾아 보십시오. 국회에 있어서는 이것들이 씨앗이고 그녀는 더 복잡한 것들을 찾을 수 있을 것입니다. 가격에서 이러한 마샤를 빼고 상관 관계가 유사한 증분을 찾으십시오. 씨앗.

하고싶은말이네..

 
패턴 인식은 사진이나 음성 처리를 위한 모델에 의해 처리될 수 있습니다. 그러나 많은 헛점이있을 것입니다. 데이터를 적절한 방식으로 변환한 다음 사전 훈련된 모델을 사용해야 합니다. Gramian Angular Field 사진의 경우 cepstrum이 음성에 적합할 수 있습니다. fast.ai do를 통한 전이 학습.
 
막심 드미트리예프스키 :
통계적으로 유의미하지 않기 때문에 대부분

또는 패턴 자체가 50/50으로 작동))) 네트워크가 이를 무시합니다.

 
알렉산더 알렉세비치 :

또는 패턴 자체가 50/50으로 작동))) 네트워크가 이를 무시합니다.

사실, 네트워크를 훈련할 때 정통 패턴을 찾을 것이지만, 원칙적으로 TS에서 패턴은 시각적 수치이고 하드 코딩된 경우 대부분의 경우 제공하지 않습니다. 이익).

 

누가 추측할까요? )


 
발레리 야스트렘스키 :

그리고 더블 클릭이 1초가 아닌 0.5초로 고려되도록 변경해야 하는 사항은 무엇입니까?

 
막심 드미트리예프스키 :

누가 추측할까요? )

보론초프 보시나요? ))