요약: '디트렌딩' 작업에 주의를 기울여야 합니다. 한편으로는 그것 없이는 할 수있는 방법이없고 다른 한편으로는 필요한 정보가 너무 많이 사라집니다.
간단히 말해서, 트렌드는 역사에서 부자가 된 초보자의 환상입니다. 그는 여기에 들어갔다가 여기에서 나왔습니다.
이 환상은 아마도 "트렌드"교사에 대한 예측자를 찾을 수 있고 모델이 표지판의 이웃 값을 고려할 수 있다면 MOE에 의해 뒷받침 될 수 있습니다. 저에게는 동화처럼 보입니다.
보다 현실적으로, 금융 시장은 고정되어 있지 않다는 통계가 있습니다. 어쩔 수 없이 우리는 비고정 시계열을 모델링할 것입니다. 추세는 비고정성의 첫 번째이자 명백한 신호입니다. 선택의 여지가 없으므로 시계열을 디트렌딩해야 합니다. 다음 막대의 값이 아니라 부호가 예측되기 때문에 정보 손실은 치명적이지 않습니다.
간단히 말해서, 트렌드는 역사에서 부자가 된 초보자의 착각으로, 내가 여기에 들어왔다가 여기서 나가는 것입니다.
이 환상은 아마도 "트렌드" 교사에 대한 예측자를 찾을 수 있고 모델이 표지판의 이웃 값을 고려할 수 있다면 MOE에 의해 뒷받침 될 수 있습니다. 이것은 저에게 동화처럼 보입니다.
보다 현실적으로, 금융 시장은 고정되어 있지 않다는 통계가 있습니다. 어쩔 수 없이 우리는 비고정 시계열을 모델링할 것입니다. 추세는 비고정성의 첫 번째이자 명백한 신호입니다. 선택의 여지가 없으므로 시계열을 디트렌딩해야 합니다. 다음 막대의 값이 아니라 부호가 예측되기 때문에 정보 손실은 치명적이지 않습니다.
바퀴벌레 ( 다리와 눈이 있는 원)에 대한 데모, 규칙 " 좀 더 간단한 것부터 시작하겠습니다. 9개의 눈이 앞을 향해 서로 다른 각도로 향하고 모든 눈이 방향을 따라 (특정 최대 가시 거리까지) 벽까지의 거리, 녹색 사물까지의 거리, 빨간색 사물까지의 거리의 3가지 값을 감지하는 2D 에이전 트입니다. 에이전트는 5가지 동작 중 하나를 사용하여 각도를 달리하여 탐색합니다. 빨간색은 사과이며 에이전트는 사과를 먹으면 보상을 받습니다. 초록색은 독이며 에이전트는 이를 먹으면 마이너스 보상을 받습니다. 현재 매개변수 설정으로 훈련하는 데 수십 분이 걸 립니다."
학습 시작...을 클릭한 다음 학습 중지...를 클릭하면 됩니다.
바퀴벌레는 녹색 점을 피하고 빨간색 점을 선호하며 달려야 합니다...
실제로는 학습을 중지한 후 마지막 이동 패턴을 어느 정도 따르고 빨간색과 녹색을 구분하지 않습니다. 아니면 비정상적으로 멍청한 바퀴벌레가 있습니다 :-)
당신이 아니라 여러분입니다.
나 없이도 같은 종족끼리 어울려보세요.
몇 명이나 되나요?
지금 묻는 질문에 대해 할 말이 없군요:
1) 공격할 대상을 생각해보세요.
2) 화를 내거나
3) 화를 내기
요약: '디트렌딩' 작업에 주의를 기울여야 합니다. 한편으로는 그것 없이는 할 수있는 방법이없고 다른 한편으로는 필요한 정보가 너무 많이 사라집니다.
간단히 말해서, 트렌드는 역사에서 부자가 된 초보자의 환상입니다. 그는 여기에 들어갔다가 여기에서 나왔습니다.
이 환상은 아마도 "트렌드"교사에 대한 예측자를 찾을 수 있고 모델이 표지판의 이웃 값을 고려할 수 있다면 MOE에 의해 뒷받침 될 수 있습니다. 저에게는 동화처럼 보입니다.
보다 현실적으로, 금융 시장은 고정되어 있지 않다는 통계가 있습니다. 어쩔 수 없이 우리는 비고정 시계열을 모델링할 것입니다. 추세는 비고정성의 첫 번째이자 명백한 신호입니다. 선택의 여지가 없으므로 시계열을 디트렌딩해야 합니다. 다음 막대의 값이 아니라 부호가 예측되기 때문에 정보 손실은 치명적이지 않습니다.
간단히 말해서, 트렌드는 역사에서 부자가 된 초보자의 착각으로, 내가 여기에 들어왔다가 여기서 나가는 것입니다.
이 환상은 아마도 "트렌드" 교사에 대한 예측자를 찾을 수 있고 모델이 표지판의 이웃 값을 고려할 수 있다면 MOE에 의해 뒷받침 될 수 있습니다. 이것은 저에게 동화처럼 보입니다.
보다 현실적으로, 금융 시장은 고정되어 있지 않다는 통계가 있습니다. 어쩔 수 없이 우리는 비고정 시계열을 모델링할 것입니다. 추세는 비고정성의 첫 번째이자 명백한 신호입니다. 선택의 여지가 없으므로 시계열을 디트렌딩해야 합니다. 다음 막대의 값이 아니라 부호가 예측되기 때문에 정보 손실은 치명적이지 않습니다.
(기억나네요) CodeBase의 링크( https://www.mql5.com/ru/code/36558)가 예측에 도움이 될 수 있습니다.
징후를 예측하는 데 유용할 수 있습니다 - 마음껏 예측하세요 :-) 표시기는 "흑백" 징후만 표시(및 요약)합니다.
가치를 읽고 상황을 만들어내지 마세요.
간단한 사전보다 더 의미 있는 텍스트를 읽어보세요. 1982년 로버트 엥글의 원본 기사부터 시작하세요.
물론 사전에는 가우시안이라고도 불리는 백색 잡음에 대한 내용도 있습니다(혁신이라고도 함).
간단한 사전보다 더 의미 있는 텍스트를 읽어보세요. 로버트 엥글의 1982년 오리지널 기사부터 시작하세요.
물론 사전에는 가우시안이라고도 하는 백색 잡음에 대한 내용도 있습니다(혁신이라고도 함).
당신의 지식이 0이 아니라는 것이 밝혀졌습니다.
따라서 예를 들어 rugarch와 같은 패키지를 가져 와서 비 고정 시리즈의 모든 뉘앙스를 다루는 용어의 모델링에 대해 논의 해 보겠습니다.
지식이 0이 아니라는 것이 밝혀졌습니다.
예를 들어 rugarch라는 패키지를 가지고 비고정 계열의 모든 뉘앙스를 다루는 용어의 모델링에 대해 논의해 보겠습니다.
패키지는 꽤 훌륭하고 논쟁의 여지가 없습니다. 그러나 현재 저는 Shiryaev의 분해 문제에서 발생하는 것과 같은 다른 유형의 비고정성에 관심이 있습니다. 사람들은 종종 단편적인 고정성에 대해 이야기합니다.
패키지는 의심 할 여지없이 꽤 좋습니다. 그러나 현재 저는 Shiryaev의 분해 문제에서 발생하는 것과 같은 다른 유형의 비 고정성에 관심이 있습니다. 사람들은 종종 단편적인 고정성에 대해 이야기합니다.
사용 가능한 디자인을 낭비하는 것을 과학이라고 하는데, 이는 매우 안절부절못하는 넓은 의미입니다.
단편적 시계열의 길이도 비정적 시계열일 가능성이 높으며, ZZ를 보면 알 수 있습니다. 측면에서 볼 때만 동일한 문제가 발생합니다.
누가 이런 설교를 했나요?
https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/rldemo.html
누가 이런 설교를 했나요?
https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/rldemo.html
작동하나요?
바퀴벌레 ( 다리와 눈이 있는 원)에 대한 데모, 규칙 " 좀 더 간단한 것부터 시작하겠습니다. 9개의 눈이 앞을 향해 서로 다른 각도로 향하고 모든 눈이 방향을 따라 (특정 최대 가시 거리까지) 벽까지의 거리, 녹색 사물까지의 거리, 빨간색 사물까지의 거리의 3가지 값을 감지하는 2D 에이전 트입니다. 에이전트는 5가지 동작 중 하나를 사용하여 각도를 달리하여 탐색합니다. 빨간색은 사과이며 에이전트는 사과를 먹으면 보상을 받습니다. 초록색은 독이며 에이전트는 이를 먹으면 마이너스 보상을 받습니다. 현재 매개변수 설정으로 훈련하는 데 수십 분이 걸 립니다."
학습 시작...을 클릭한 다음 학습 중지...를 클릭하면 됩니다.
바퀴벌레는 녹색 점을 피하고 빨간색 점을 선호하며 달려야 합니다...
실제로는 학습을 중지한 후 마지막 이동 패턴을 어느 정도 따르고 빨간색과 녹색을 구분하지 않습니다. 아니면 비정상적으로 멍청한 바퀴벌레가 있습니다 :-)