트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 922

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막심 드미트리예프스키 :

Maxim, 결국 예측 변수로 무엇을 사용합니까? 물론 비밀이 아니라면 말이다.
 
올가 셸메이 :
Maxim, 결국 예측 변수로 무엇을 사용합니까? 물론 비밀이 아니라면 말이다.

이제 어떤 식으로든 RF용으로 변환되지 않은 가격 시리즈일 뿐입니다.

NS의 경우 정규화된 증분을 취할 수 있습니다.

하지만 저는 Grail 이 없습니다. 저는 여기서 권위자가 아닙니다. 여기에 Alyoshenka가 있습니다
 
알렉세이 비아즈미킨 :

간단히 말해서 충동의 본질을 말할 수 있습니까? 언어의 장벽은 이해하기 어렵게 만듭니다 ...

그것이 내가 당신의 기사에 따라 숲을 코딩하는 방법입니다. 그래서 많은 질문을 할 것입니다. 대답해 주시겠습니까?


한마디로 퇴색의 본질. 중국인은 항상 양고기이며 여기에 기사의 모든 아이디어가 있습니다.

퍼지 규칙을 사용하여 예측 변수에서 노이즈를 제거한 다음 출력을 반복 네트워크의 입력에 공급하고 강화를 통해 훈련합니다.

그러나 재정적 문제가 매우 복잡하고 퍼지 멤버십 기능 을 수동으로 설정하기가 어렵습니다.
무화과. 2. 강력한 기능 학습 및 독학 거래를 위한 퍼지 DRNN 개요.
경험에 따르면. 따라서 우리는 멤버쉽 함수를 직접 배우는 것을 선호 하며 이 아이디어는 섹션 IV에서 자세히 설명합니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

한마디로 퇴색의 본질. 중국인은 항상 양고기이며 여기에 기사의 모든 아이디어가 있습니다.

퍼지 규칙을 사용하여 예측 변수에서 노이즈를 제거한 다음 출력을 반복 네트워크의 입력에 공급하고 강화를 통해 훈련합니다.

그러나 재정적 문제가 매우 복잡하고 퍼지 멤버십 기능 을 수동으로 설정하기가 어렵습니다.
무화과. 2. 강력한 기능 학습 및 독학 거래를 위한 퍼지 DRNN 개요.
경험에 따르면. 따라서 우리는 멤버쉽 함수를 직접 배우는 것을 선호 하며 이 아이디어는 섹션 IV에서 자세히 설명합니다.

그래서 아이디어가 정말 좋습니다!

 
알렉세이 비아즈미킨 :

그래서 아이디어가 정말 좋습니다!

예, 이것은 일상적인 일반적인 생각입니다. 모든 주부, 아니, 아니, 심지어 그런 신경망 아키텍처에 대해 생각했습니다.

특정 사항은 관심이 있지만 스스로 생각해낼 때까지 아무데도 찾을 수 없습니다.

 

https://github.com/Roffield/RoffieldLibrary

토론(토픽이 다시 충돌하지 않기를 바랍니다):

https://www.mql5.com/ru/forum/245373

 
유리 아사울렌코 :
그래서 그것은 중요하지 않습니다 :)
 
막심 드미트리예프스키 :
그래서 그것은 중요하지 않습니다 :)
지금은 Google에서 vps 를 하고 있습니다... 귀하의 제안에 따라. 마이크로. 정상적인 것 같지만 아직 모드가 출시되지 않았습니다.
예, DB는 SQLite입니다. 좋은 물건
 
유리 아사울렌코 :
지금은 Google에서 vps 를 하고 있습니다... 귀하의 제안에 따라. 마이크로. 정상적인 것 같지만 아직 모드가 출시되지 않았습니다.

Microsoft는 또한 하늘색에 대한 공짜 물건을 가지고 있습니다. 마치) 아직 보지 않았습니다. 필요 없음

 
막심 드미트리예프스키 :

Microsoft는 또한 하늘색에 대한 공짜 물건을 가지고 있습니다. 마치) 아직 보지 않았습니다. 필요 없음

에. 점점 더 나빠지는 MS 공짜))
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