트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2661 1...265426552656265726582659266026612662266326642665266626672668...3399 새 코멘트 LEbEdEV 2022.07.15 16:23 #26601 파이썬으로 트레이딩 로봇 물고기를 가진 사람이 있나요? ML 로봇의 경우 ... Vladimir Perervenko 2022.07.15 19:21 #26602 mytarmailS #: 멋진 기사 https://pair-code.github.io/understanding-umap/ 어떤 재미가 있을까요? mytarmailS 2022.07.16 06:11 #26603 Vladimir Perervenko #:그게 무슨 재미가 있을까요? 제 요점은 '휴맵' 분해로 무언가를 인식하는 것이 매우 어렵다는 것입니다. 예를 들어, 인식 알고리즘이 두 개의 앞다리를 한 종류의 "앞다리"로 인식하려면. 많은 변환을 수행해야 합니다... 1) "언맵" 구성 요소를 조각(클러스터)으로 나누기 "dbscan"이 이 작업에 올바르게 대처할 가능성은 거의 없습니다(이 작업의 경우). 2) 불변성이 있도록 매머드 다리를 크기별로 변형합니다 (여기서는이 단계를 생략하겠습니다). 3) 알 수없는 알고리즘 + 센터링에 따라 다리를 서로 정확하게 일치시킵니다. 4) 더 정확한 위치를 위해 다리 회전 5) 더 정확한 위치를 위해 발을 미러링합니다. 6) 이제 다리를 정렬하고 주요 왜곡을 제거해야합니다. 주성분 방법으로 다리를 분해하고 첫 번째 주성분을 제거 할 수 있다고 생각하는데, 이론적으로 이것은 주요 왜곡을 제거해야합니다 (설명하지 않았습니다). 7) 그래야만 다리 사이의 거리 / 근접성을 측정하여 다리가 비슷하고 하나의 클래스 "앞다리"로 분류 할 수 있음을 알 수 있습니다. 초보자의 질문 MQL4 MT4 [아카이브] 순수수학, 물리학, 화학 2017년 7월 실계좌(센트) 챔피언십 Maxim Dmitrievsky 2022.07.16 06:22 #26604 mytarmailS #:제 요점은 '유맵'으로 분해된 것을 인식하기는 매우 어렵다는 것입니다. 예를 들어, 인식 알고리즘이 두 개의 앞다리가 하나의 클래스 '앞다리'라는 것을 인식하도록 하는 것입니다. 많은 변환을 수행해야 합니다. 불쌍한 코끼리. mytarmailS 2022.07.16 06:26 #26605 Maxim Dmitrievsky #: 불쌍한 코끼리. 저도 이미 머리가 네모난 코끼리처럼 생겼어요)))) Maxim Dmitrievsky 2022.07.16 06:36 #26606 mytarmailS #:저도 이미 머리가 네모난 코끼리처럼 생겼어요)))) 예, 이론적으로는 다리가 어디에 있고 머리가 어디에 있는지 등 모든 것이 명확하지만 알고리즘의 경우 명확한 것은 없으며 일련의 점만 있습니다. 봇의 표지판도 마찬가지입니다. mytarmailS 2022.07.16 06:43 #26607 Maxim Dmitrievsky #:예, 이론적으로는 다리가 어디에 있고 머리가 어디에 있는지 등 모든 것이 명확하지만 알고리즘의 경우 명확하지 않은 것은 없으며 일련의 점만 있습니다. 봇의 기능도 마찬가지입니다. 그렇기 때문에 알고리즘 자체가 분할, 확장, 축소, 회전, 왜곡을 수행한 다음 비교할 수 있도록 컴퓨터 비전과 같이 가장 넓은 의미에서 불변성이 필요합니다. https://robwhess.github.io/opensift/https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/10/detailed-guide-powerful-sift-technique-image-matching-python/#:~:text=SIFT%20helps%20locate%20the%20local,detection%2C%20scene%20detection%2C%20detection%2C%20etc. mytarmailS 2022.07.16 06:44 #26608 Maxim Dmitrievsky #:봇의 특성도 마찬가지입니다. 바로 그거예요! 저는 코끼리가 걱정되지 않습니다. 시장은 정적이지 않습니다. 어제와 같지 않을 것입니다. Uladzimir Izerski 2022.07.16 08:28 #26609 mytarmailS #: 바로 그거예요! 코끼리는 걱정하지 않습니다. . 시장은 정적이지 않습니다. 어제와 같지 않을 것입니다. 네, 궁금합니다. 이 예제는 코끼리 모델을 보여 주지만이 부품을 사용하여 낙타를 만들면 작동하지 않을 것입니다. --- 시장 차트에는 항상 "코끼리", "낙타", "토끼"와 같은 유사한 모델이 있습니다. 하지만 모두 크기가 다릅니다. 그러나 패턴은 실제이며 항상 반복됩니다. 제 나이에는 코끼리와 같은 복잡한 분석 프로세스에 깊이 들어가기가 어렵지만 흥미 롭다고 말할 것입니다. mytarmailS 2022.07.16 08:53 #26610 Uladzimir Izerski #:네, 흥미롭네요. 이 예는 코끼리 모델을 보여 주지만 이 부분으로 낙타를 만들면 아마 작동하지 않을 것입니다. 낙타에는 엄니와 코가 없고 코끼리에는 혹이 있는데 코끼리로 낙타를 만들면 무슨 소용이 있을까요? 1...265426552656265726582659266026612662266326642665266626672668...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
파이썬으로 트레이딩 로봇 물고기를 가진 사람이 있나요?
ML 로봇의 경우 ...
멋진 기사 https://pair-code.github.io/understanding-umap/
어떤 재미가 있을까요?
그게 무슨 재미가 있을까요?
제 요점은 '휴맵' 분해로 무언가를 인식하는 것이 매우 어렵다는 것입니다.
예를 들어, 인식 알고리즘이 두 개의 앞다리를 한 종류의 "앞다리"로 인식하려면.
많은 변환을 수행해야 합니다...
1) "언맵" 구성 요소를 조각(클러스터)으로 나누기 "dbscan"이 이 작업에 올바르게 대처할 가능성은 거의 없습니다(이 작업의 경우).
2) 불변성이 있도록 매머드 다리를 크기별로 변형합니다 (여기서는이 단계를 생략하겠습니다).
3) 알 수없는 알고리즘 + 센터링에 따라 다리를 서로 정확하게 일치시킵니다.
4) 더 정확한 위치를 위해 다리 회전
5) 더 정확한 위치를 위해 발을 미러링합니다.
6) 이제 다리를 정렬하고 주요 왜곡을 제거해야합니다. 주성분 방법으로 다리를 분해하고 첫 번째 주성분을 제거 할 수 있다고 생각하는데, 이론적으로 이것은 주요 왜곡을 제거해야합니다 (설명하지 않았습니다).
7) 그래야만 다리 사이의 거리 / 근접성을 측정하여 다리가 비슷하고 하나의 클래스 "앞다리"로 분류 할 수 있음을 알 수 있습니다.
제 요점은 '유맵'으로 분해된 것을 인식하기는 매우 어렵다는 것입니다.
예를 들어, 인식 알고리즘이 두 개의 앞다리가 하나의 클래스 '앞다리'라는 것을 인식하도록 하는 것입니다.
많은 변환을 수행해야 합니다.
불쌍한 코끼리.
저도 이미 머리가 네모난 코끼리처럼 생겼어요))))
저도 이미 머리가 네모난 코끼리처럼 생겼어요))))
예, 이론적으로는 다리가 어디에 있고 머리가 어디에 있는지 등 모든 것이 명확하지만 알고리즘의 경우 명확한 것은 없으며 일련의 점만 있습니다.
봇의 표지판도 마찬가지입니다.
예, 이론적으로는 다리가 어디에 있고 머리가 어디에 있는지 등 모든 것이 명확하지만 알고리즘의 경우 명확하지 않은 것은 없으며 일련의 점만 있습니다.
봇의 기능도 마찬가지입니다.
그렇기 때문에 알고리즘 자체가 분할, 확장, 축소, 회전, 왜곡을 수행한 다음 비교할 수 있도록 컴퓨터 비전과 같이 가장 넓은 의미에서 불변성이 필요합니다.
https://robwhess.github.io/opensift/
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/10/detailed-guide-powerful-sift-technique-image-matching-python/#:~:text=SIFT%20helps%20locate%20the%20local,detection%2C%20scene%20detection%2C%20detection%2C%20etc.봇의 특성도 마찬가지입니다.
바로 그거예요! 코끼리는 걱정하지 않습니다.
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네, 궁금합니다.
이 예제는 코끼리 모델을 보여 주지만이 부품을 사용하여 낙타를 만들면 작동하지 않을 것입니다.
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시장 차트에는 항상 "코끼리", "낙타", "토끼"와 같은 유사한 모델이 있습니다. 하지만 모두 크기가 다릅니다. 그러나 패턴은 실제이며 항상 반복됩니다.
제 나이에는 코끼리와 같은 복잡한 분석 프로세스에 깊이 들어가기가 어렵지만 흥미 롭다고 말할 것입니다.
네, 흥미롭네요.
이 예는 코끼리 모델을 보여 주지만 이 부분으로 낙타를 만들면 아마 작동하지 않을 것입니다.