트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2432

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mytarmailS :
6개 거래
>40% 적합...
위대한 미래를 가진 신의 상인,
인파 직조
네, 그런 것도 없어요, 씹어보세요 :)
 
막심 드미트리예프스키 :
나는 그것을 명확하게하기 위해 거기에 바스크어에 대해 추가했습니다.

Baskak - 대표   몽고 어   칸   정복된 땅에서 수집가   구실   ( 접두사 [1] ).

 
블라디미르 바스코프 :
네, 그런 것도 없어요, 씹어보세요 :)

예, 원숭이가 더 잘 거래됩니다))))) 이것을 보여주기가 부끄럽습니다.

 
막심 드미트리예프스키 :
NMR이 무엇인지조차 모르는 사람들은 안전하게 영주권을 위해 비상 사태로 보내거나 첫 페이지에서 전체 주제를 읽고 Rena와 Baskaks의 언어 충동을 역겹게 뒤집습니다. 그들은 결코 주제의 철학을 따라잡지 못할 것이기 때문입니다. :)

PLM이 무엇인지 아십니까?

 
세르게이 찰리셰프 :

PLM이 무엇인지 아십니까?

당신은 여전히 Karnot 카드에서 포커를 하도록 그들에게 제안합니다)))


YURY_PROFIT :


그것은 작동하지 않습니다, 적어도 시장에서 제품의 품질에 대해 포럼에 글을 쓰는 것은 무의미합니다

관리자에 따르면 구매자의 포럼 참석은 0인 경향이 있으며 기본 페이지에만 표시됩니다.

 
이고르 마카누 :

당신은 여전히 Karnot 카드에서 포커를 하도록 그들에게 제안합니다)))

)))

선호함)

 

"지식 기반" 버전 1.0.0의 원칙에 따라 알고리즘을 구현했습니다. :)

"클래식" 분류와의 차이점 ..

1) 알고리즘 은 클래스 레이블에 대해 훈련되지 않았으며 레이블이 전혀 없지만 "메모리"(지식 기반)가 있습니다.

2) 원칙적으로 재교육이 없다는 의혹이 강하다..

3) 알고리즘은 다음 시점을 예측하지 않고(현재 추세를 예측하지 않음) 시장 반전 영역을 예측합니다.

4) 분류기 및 회귀자를 사용하지 않고 데이터 축소(차원 축소) 및 클러스터링만 사용


그림은 알고리즘이 그린 지원 및 저항 영역을 보여줍니다. 둔한 색상은 + - 50%의 낮은 확률로 pd/sp입니다.

알고리즘이 75% 이상인 영역은 밝은 색상으로 표시됩니다.

차트에 영역이 나타나는 순간은 차트에 점으로 표시되거나 영역 자체의 시작...

알고리즘은 2개월 이상 새로운 데이터를 보지 못하고 오히려 오래된 데이터로 결정을 내립니다.


오늘의 유로 5분 차트입니다.


일반적으로 현재 추세보다 MT/SP 구역을 예측하는 것이 훨씬 더 가치가 있지만 이러한 예측에 대한 접근 방식은 개념적으로 더 복잡합니다.


계획은 강력한 "지식 기반"으로 진짜 강력한 로봇을 만드는 것이지만 어렵습니다. 구현에 대해 생각하고 있습니다. 견적에 따르면 그러한 로봇의 무게는 수십 기가 바이트가 될 수 있지만 잘 거래되어야합니다 ..

모두까지..

 
mytarmailS :

하지만 그는 잘 거래해야합니다 ..

모두까지..

왜 작가인데도 아무것도 안 보일 정도로 그래프 위에 그림을 그렸을까?

최소한 거래 시스템에 대한 진입/출구 화살표를 그립니다. 이상적으로는 테스터가 테스트합니다.

적어도 - 반전 TS(매수 신호가 매도 신호로 끝나고 그 반대의 경우도 마찬가지)는 작동하지 않습니다.

그러나 스몰 테이크가 작동 할 수는 있지만 일반 지표보다 나은 것이 무엇인지 추측하지 않는 것이 낫지 만 이것이 주요 사항이 아니기 때문에 드로 다운에 대해서는 아무 말도하지 않는 것이 좋습니다. ))))


추신: 화살표를 "뒤집기"면 아무 것도 바뀌지 않을 것입니다.)

 
이고르 마카누 :

왜 작가인데도 아무것도 안 보일 정도로 그래프 위에 그림을 그렸을까?

포인트는 이것을위한 것이 아닙니다. 설명을주의 깊게 읽으십시오. 영역 만 중요합니다.
 
막심 드미트리예프스키 :
NMR이 무엇인지도 모르는 사람들은 안전하게 영주권을 위해 비상 사태로 보내거나 첫 페이지에서 전체 주제를 읽고 Rena와 Baskaks의 언어 충동을 역겹게 뒤집습니다. 그들은 결코 주제의 철학을 따라잡지 못할 것이기 때문입니다. :)

당신은 이미 10페이지의 뉴런에 대한 놀라운 드레이너에 대해 이야기하고 있습니다.

뭔가 해

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