트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2657 1...265026512652265326542655265626572658265926602661266226632664...3399 새 코멘트 Renat Akhtyamov 2022.07.06 06:10 #26561 Aleksey Nikolayev #:겹쳐진 웨이브 메이커는 정말역겨운 광경입니다. 아하하하 100% 동의합니다. 하지만 어쨌든 모든 타날라이저를 보는 것은 매우 ..... 재미있어요. 음, 거기에는 물고기가 없으니 이제 깨달을 때가 됐네요. mytarmailS 2022.07.06 06:13 #26562 Aleksey Nikolayev #:겹쳐진 파도타기는 정말역겨운 광경입니다. 제가 제대로 이해했다면 리네이트의 말이 맞습니다.시장은 비고정 시스템입니다.예를 들어 변동성 등에 따라 마쉬카의 기간을 제어한다는 점을 제외하고는 이동평균에 TS가 있다고 상상해 보십시오. 따라서 마쉬카는 더 이상 단순하지 않고 적응형이며, 아이디어는 규칙으로 비슷한 것을 수행하면 어떨까요? Aleksey Nikolayev 2022.07.06 12:48 #26563 mytarmailS #: 제가 제대로 이해했다면 리네이트의 말이 맞습니다. 시장은 고정되어 있지 않은 시스템입니다... 예를 들어 이동평균에 TS가 있지만 변동성 등에 따라 마쉬카의 기간을 제어한다고 상상해 보세요. 따라서 마쉬카는 더 이상 단순하지 않고 적응형이며, 아이디어는 규칙으로 비슷한 것을 수행하면 어떨까요? 글쎄요,이 문제에 대한 보편적 인 좋은 해결책이 없다는 진부한 진술에만 옳음이 있습니다. 영리하게 배열 된 기호를 구성하여 비 고정성을 제거하는 것은 매우 일반적인 아이디어이지만 물론 보편적이지는 않습니다. 제 연구에서는 시장이 때때로 전환되는 몇 가지 고정된 상태를 갖는 단편적 고정성이라는 표준 가정에서 연구를 진행합니다. 물론 이 역시 보편적인 접근 방식은 아닙니다(비고정성은 '유동적'일 수 있습니다). Valeriy Yastremskiy 2022.07.06 12:54 #26564 Aleksey Nikolayev #:글쎄요, 문제에 대한 보편적으로 좋은 해결책이 없다는 진부한 진술을 제외하면 거기에는 타당성이 있습니다. 영리하게 배열된 표지판을 구성하여 비정형성을 제거하는 것은 매우 일반적인 아이디어이지만 물론 보편적인 해결책은 아닙니다. 제 연구에서는 시장이 때때로 전환되는 몇 가지 고정된 상태를 갖는 단편적 고정성이라는 표준 가정에서 연구를 진행합니다. 물론 이 접근법도 보편적인 접근법은 아닙니다(비고정성은 '유동적'일 수 있습니다). 물론 슬픈 점은 속도와 가속도가 아니라는 것입니다))))) 조사하는 아주 일반적인 접근 방식입니다. 정지 상태는 표시되고 모델링되며 전환도 표시되지만 정지 상태로 모델링되지는 않습니다. 그리고 부동 비 정지 상태는 여전히 복잡한 물질이지만 소음은 항상 그랬고 앞으로도 그럴 것입니다. mytarmailS 2022.07.06 13:51 #26565 Aleksey Nikolayev #:당면한 문제에 대한 보편적으로 좋은 해결책이 없다는 진부한 주장을 제외하면 타당성이 있습니다. 영리하게 배열된 표지판을 구성하여 비정형성을 제거하는 것은 매우 일반적인 아이디어이지만 물론 보편적인 것은 아닙니다. 제 연구에서는 시장이 때때로 전환되는 고정된 상태가 있다는 단편적 고정성에 대한 표준 가정에서 연구를 진행합니다. 물론 이 접근법도 보편적인 접근법은 아닙니다(비고정성은 '유동적'일 수 있습니다). 단편적인 고정성에 대한 아이디어가 작동하지 않는 것 같습니다....나는 주장한다 : 움직이는 창에서 고정성이 확인되기 때문에 지연의 장소가있다, 즉, 우리는 지연으로 그것을 감지 할 것이고 우리는 지연으로 고정성의 끝을 알 것이다, 그것은 MA의 교차 (항상 창 크기에서 뒤쳐진)를 거래하는 것과 같다.전환에 대해 HMM을 사용할 수 있나요? Aleksey Nikolayev 2022.07.06 15:17 #26566 mytarmailS #: 단편적인 고정성이라는 개념은 효과가 없다고 생각합니다. 나는 주장한다 : 움직이는 창에서 고정성이 확인되기 때문에 지연의 장소가 있습니다. 즉, 우리는 지연으로 그것을 감지하고 지연으로 고정성의 끝을 알 수 있으며, MA의 교차 (항상 창 크기에서 뒤쳐짐)를 거래하는 것과 같습니다. 전환에 대해 HMM을 사용할 수 있나요? 지연을 줄이면 오탐 오류율이 증가하므로 항상 둘 사이의 절충점을 찾아야 합니다. 스위칭이 균일하지 않거나 고착 상태가 있거나 너무 자주 스위칭하기 때문에 HMM은 저에게는 적합하지 않습니다. 스위칭 순간이 결정론적이라고 가정하는 것이 더 쉽습니다(그리고 알 수 없습니다). Maxim Dmitrievsky 2022.07.07 06:27 #26567 열거, 열거... 삼각법, 로그, 분포의 순간, 시간 기능... 다른 방법으로는 어떤 모습일지 짐작할 수 없습니다.클러스터링은 아직 운이 없습니다. mytarmailS 2022.07.07 07:57 #26568 Maxim Dmitrievsky #: 열거, 열거... 삼각법, 로그, 분포의 순간, 시간 기능... 다른 방법으로는 어떤 모습일지 짐작할 수 없습니다.클러스터링은 아직 제대로 작동하지 않습니다. 무슨 말이죠?) Maxim Dmitrievsky 2022.07.07 08:07 #26569 mytarmailS #: 무슨 말씀이세요?) 표지판 찾기 Valeriy Yastremskiy 2022.07.07 10:34 #26570 Maxim Dmitrievsky #:표지판 찾기 그래프에는 증분과 시간 외에는 아무것도 없습니다. 그리고 파생상품은 새로운 것을 제공하지 않습니다. 클러스터링이 멈춘 것이 이상합니다. 1...265026512652265326542655265626572658265926602661266226632664...3399 새 코멘트 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
겹쳐진 웨이브 메이커는 정말역겨운 광경입니다.
아하하하
100% 동의합니다.
하지만 어쨌든 모든 타날라이저를 보는 것은 매우 ..... 재미있어요.
음, 거기에는 물고기가 없으니 이제 깨달을 때가 됐네요.
겹쳐진 파도타기는 정말역겨운 광경입니다.
제가 제대로 이해했다면 리네이트의 말이 맞습니다.
글쎄요,이 문제에 대한 보편적 인 좋은 해결책이 없다는 진부한 진술에만 옳음이 있습니다.
영리하게 배열 된 기호를 구성하여 비 고정성을 제거하는 것은 매우 일반적인 아이디어이지만 물론 보편적이지는 않습니다.
제 연구에서는 시장이 때때로 전환되는 몇 가지 고정된 상태를 갖는 단편적 고정성이라는 표준 가정에서 연구를 진행합니다. 물론 이 역시 보편적인 접근 방식은 아닙니다(비고정성은 '유동적'일 수 있습니다).
글쎄요, 문제에 대한 보편적으로 좋은 해결책이 없다는 진부한 진술을 제외하면 거기에는 타당성이 있습니다.
영리하게 배열된 표지판을 구성하여 비정형성을 제거하는 것은 매우 일반적인 아이디어이지만 물론 보편적인 해결책은 아닙니다.
제 연구에서는 시장이 때때로 전환되는 몇 가지 고정된 상태를 갖는 단편적 고정성이라는 표준 가정에서 연구를 진행합니다. 물론 이 접근법도 보편적인 접근법은 아닙니다(비고정성은 '유동적'일 수 있습니다).
물론 슬픈 점은 속도와 가속도가 아니라는 것입니다)))))
조사하는 아주 일반적인 접근 방식입니다. 정지 상태는 표시되고 모델링되며 전환도 표시되지만 정지 상태로 모델링되지는 않습니다. 그리고 부동 비 정지 상태는 여전히 복잡한 물질이지만 소음은 항상 그랬고 앞으로도 그럴 것입니다.
당면한 문제에 대한 보편적으로 좋은 해결책이 없다는 진부한 주장을 제외하면 타당성이 있습니다.
영리하게 배열된 표지판을 구성하여 비정형성을 제거하는 것은 매우 일반적인 아이디어이지만 물론 보편적인 것은 아닙니다.
제 연구에서는 시장이 때때로 전환되는 고정된 상태가 있다는 단편적 고정성에 대한 표준 가정에서 연구를 진행합니다. 물론 이 접근법도 보편적인 접근법은 아닙니다(비고정성은 '유동적'일 수 있습니다).
단편적인 고정성이라는 개념은 효과가 없다고 생각합니다.
지연을 줄이면 오탐 오류율이 증가하므로 항상 둘 사이의 절충점을 찾아야 합니다.
스위칭이 균일하지 않거나 고착 상태가 있거나 너무 자주 스위칭하기 때문에 HMM은 저에게는 적합하지 않습니다. 스위칭 순간이 결정론적이라고 가정하는 것이 더 쉽습니다(그리고 알 수 없습니다).
열거, 열거... 삼각법, 로그, 분포의 순간, 시간 기능... 다른 방법으로는 어떤 모습일지 짐작할 수 없습니다.
무슨 말씀이세요?)
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그래프에는 증분과 시간 외에는 아무것도 없습니다. 그리고 파생상품은 새로운 것을 제공하지 않습니다. 클러스터링이 멈춘 것이 이상합니다.