Maxim, VR 값 사이의 시간이 신경망의 입력에 입력되고 그리드가 시장 주기를 계산하지 않을 때까지(그리고 그것들이 존재한다고 장담합니다), 아무 것도 작동하지 않을 것입니다. 거래 세션에서 1년까지 샘플을 검색해야 합니다. 샘플은 기간과 엄격하게 일치 해야 하며 다른 것은 일치하지 않아야 합니다.
시장 VR이 SB와 다른 것은 시간 구조에 있어서 이미 여러 번 썼습니다.
정확하지만 아직 MO의 관점에서 이에 대한 일반적인 접근 방식을 공식화하지 않았습니다. :)
Sample entropy (SampEn) is a modification of approximate entropy (ApEn), used for assessing the complexity of physiological time-series signals, diagnosing diseased states.[1] SampEn has two advantages over ApEn: data length independence and a relatively trouble-free implementation. Also, there is a small computational difference: In ApEn, the...
아마도. 내 관점에서 프로세스의 엔트로피는 무질서의 완벽한 지표입니다. 그것은해야한다. 그러나 연구가 필요하고 이미 너무 게으르다. 이제 다른 스레드가 부풀어 오르게하십시오.
시간에 관해서는... 시장에는 중첩된 구조로 프로세스의 주기성이 있습니다. 그러나 이 기간을 계산하는 것은 쉽지 않습니다. Gann은 자신의 것을 가지고 있었고 어떤 이유로 나는 내 것을 얻었습니다. Xs... 실습을 살펴보겠습니다... 하지만 특정 기간으로 작업을 시작할 때까지 내 TS는 SB에서와 같이 +0%의 이익으로 작동했습니다.
아마도. 내 관점에서 프로세스의 엔트로피는 무질서의 완벽한 지표입니다. 그것은해야한다. 그러나 연구가 필요하고 이미 너무 게으르다. 이제 다른 스레드가 부풀어 오르게하십시오.
시간에 관해서는... 시장에는 중첩된 구조로 프로세스의 주기성이 있습니다. 그러나 이 기간을 계산하는 것은 쉽지 않습니다. Gann은 자신의 것을 가지고 있었고 어떤 이유로 나는 내 것을 얻었습니다. Xs... 실습을 살펴보겠습니다... 하지만 특정 기간으로 작업을 시작할 때까지 내 TS는 SB에서와 같이 +0%의 이익으로 작동했습니다.
조금 탐구하겠습니다)) 코드는 간단합니다
변동성 클러스터링은 효율적인 (나는 강조) 시장을 SB와 구별하는 것입니다. 그렇습니다. 이것이 바로 주기성입니다. 그리고 그녀는 시간 주기에 묶여 있습니다.
네. 그러나 하나의 뉴런의 입력에 제공된 이 하나의 값만 이전 계층의 모든 뉴런의 출력에서 추가됩니다(계수 곱셈과 함께 추가됨).
확인. 우리는 실용적인 비유를 찾아야 합니다. 다이어그램은 레이어에 다른 수의 뉴런이 있음을 보여줍니다. 다이어그램을 뒤집으면 피라미드가 됩니다. 이것은 결과가 여러 단계의 처리를 거친다는 것을 의미합니다. 계층의 뉴런이 많을수록 이 계층이 수신하고 처리하는 데이터도 많아집니다. 다음 계층이 이전 계층보다 적은 데이터를 출력하면 데이터가 계층에서 계층으로 일반화됩니까?
Реter Konow : 확인. 우리는 실용적인 비유를 찾아야 합니다. 다이어그램은 레이어에 다른 수의 뉴런이 있음을 보여줍니다. 다이어그램을 뒤집으면 피라미드가 됩니다. 이것은 결과가 여러 단계의 처리를 거친다는 것을 의미합니다. 계층의 뉴런이 많을수록 이 계층이 수신하고 처리하는 데이터도 많아집니다. 다음 계층이 이전 계층보다 적은 데이터를 출력하면 데이터가 계층에서 계층으로 일반화됩니까?
Wiki 엔트로피: ".... 실제 프로세스와 이상적인 프로세스의 편차 측정값. ... 수학적으로 엔트로피는 임의의 상수까지 정의된 시스템 상태의 함수로 정의됩니다."
그리고?
Fin.BP의 이상적인 시장은 무엇입니까? - 예, 누가 알겠습니까? 이것이 첫 번째 가정인 이상적인 시장 = 사인 곡선입니다!
입력으로 우리는 적어도 3개의 고가, 저가, 종가가 있으며 누구를 사용할 것입니까? - 좋아요, 이것이 두 번째 가정인 중앙값 가격 규칙입니다!
어디에서 어디까지 측정할 것인가? - 하루의 시작? 몇 주? 만료일? 거래 세션 ? - 좋아, 하루의 시작, 이것이 세 번째 가정이 되게 하라 ....
총 3개의 질문, 3번 우리가 옳다고 가정합니까? 여기에서 작업은 조합론으로 축소됩니다. 올바른 초기 가설을 몇 번이나 제시하고 추가 연구가 시장에 대한 올바른 평가로 이어질 것인지 ... 역사에 대한)))
엔트로피는 좋게 들리지만 정보 엔트로피의 위치에서 몇 년 전에이 주제를 파헤 쳤습니다. 다음 촛불 조합 (패턴) 반복이 형성되기 시작하거나 촛불 조합 (패턴)의 가장 가까운 반복이 형성되기 시작하면 단 하나의 결론이 있습니다. 역사에서-모든 사람에게 명백한 것이 시장에서 작동하지 않기 때문에 작동하지 않을 것입니다. 따라서 패턴과 상관 관계가 동일하므로 명백해집니다.-그들은 나타나지 않습니다.)))), 일반적으로 그러한 경우에 저는 제 자신에게 말합니다. 당신이 가장 똑똑한 것은 아닙니다. 세상의 절반은 모니터에서 너무 똑똑합니다)))
Реter Konow : 확인. 우리는 실용적인 비유를 찾아야 합니다. 다이어그램은 레이어에 다른 수의 뉴런이 있음을 보여줍니다. 다이어그램을 뒤집으면 피라미드가 됩니다. 이것은 결과가 여러 단계의 처리를 거친다는 것을 의미합니다. 계층의 뉴런이 많을수록 이 계층이 수신하고 처리하는 데이터도 많아집니다. 다음 계층이 이전 계층보다 적은 데이터를 출력하면 데이터가 계층에서 계층으로 일반화됩니까?
이전 레이어보다 레이어에 뉴런이 더 적은 경우 정보가 압축되고 "풀기" - 이전 것보다 뉴런이 더 많은 경우.
Maxim, VR 값 사이의 시간이 신경망의 입력에 입력되고 그리드가 시장 주기를 계산하지 않을 때까지(그리고 그것들이 존재한다고 장담합니다), 아무 것도 작동하지 않을 것입니다. 거래 세션에서 1년까지 샘플을 검색해야 합니다. 샘플은 기간과 엄격하게 일치 해야 하며 다른 것은 일치하지 않아야 합니다.
시장 VR이 SB와 다른 것은 시간 구조에 있어서 이미 여러 번 썼습니다.
정확하지만 아직 MO의 관점에서 이에 대한 일반적인 접근 방식을 공식화하지 않았습니다. :)
그건 그렇고, 그것은 Hurst의 대용품으로 적합합니까? https://en.wikipedia.org/wiki/Sample_entropy
또는 늦게
"거의 작동하지 않습니다"라고 말합시다. ... 그러나 전체의 나머지 부분은 "작동하지 않음"이며 조금씩 짜내야 합니다.
때로는 vytsyganitsya도 있지만 샘플의 전체 깊이는 아닙니다.
다른 것은 없습니다. 정상적인 기능. 입력에 하나의 매개변수가 있고 출력에 하나의 값이 있습니다.
알았습니다. 고마워.
네. 그러나 하나의 뉴런의 입력에 제공된 이 하나의 값만 이전 계층의 모든 뉴런의 출력에서 추가됩니다(계수 곱셈과 함께 추가됨).
정확하지만 아직 MO의 관점에서 이에 대한 일반적인 접근 방식을 공식화하지 않았습니다. :)
그건 그렇고, 그것은 Hurst의 대용품으로 적합합니까? https://en.wikipedia.org/wiki/Sample_entropy
또는 늦게
아마도. 내 관점에서 프로세스의 엔트로피는 무질서의 완벽한 지표입니다. 그것은해야한다. 그러나 연구가 필요하고 이미 너무 게으르다. 이제 다른 스레드가 부풀어 오르게하십시오.
시간에 관해서는... 시장에는 중첩된 구조로 프로세스의 주기성이 있습니다. 그러나 이 기간을 계산하는 것은 쉽지 않습니다. Gann은 자신의 것을 가지고 있었고 어떤 이유로 나는 내 것을 얻었습니다. Xs... 실습을 살펴보겠습니다... 하지만 특정 기간으로 작업을 시작할 때까지 내 TS는 SB에서와 같이 +0%의 이익으로 작동했습니다.
아마도. 내 관점에서 프로세스의 엔트로피는 무질서의 완벽한 지표입니다. 그것은해야한다. 그러나 연구가 필요하고 이미 너무 게으르다. 이제 다른 스레드가 부풀어 오르게하십시오.
시간에 관해서는... 시장에는 중첩된 구조로 프로세스의 주기성이 있습니다. 그러나 이 기간을 계산하는 것은 쉽지 않습니다. Gann은 자신의 것을 가지고 있었고 어떤 이유로 나는 내 것을 얻었습니다. Xs... 실습을 살펴보겠습니다... 하지만 특정 기간으로 작업을 시작할 때까지 내 TS는 SB에서와 같이 +0%의 이익으로 작동했습니다.
조금 탐구하겠습니다)) 코드는 간단합니다
변동성 클러스터링은 효율적인 (나는 강조) 시장을 SB와 구별하는 것입니다. 그렇습니다. 이것이 바로 주기성입니다. 그리고 그녀는 시간 주기에 묶여 있습니다.
적어도 이것은 계량 경제학자의 일반적인 의견(또는 오해)입니다.네. 그러나 하나의 뉴런의 입력에 제공된 이 하나의 값만 이전 계층의 모든 뉴런의 출력에서 추가됩니다(계수 곱셈과 함께 추가됨).
확인. 우리는 실용적인 비유를 찾아야 합니다. 다이어그램은 레이어에 다른 수의 뉴런이 있음을 보여줍니다. 다이어그램을 뒤집으면 피라미드가 됩니다. 이것은 결과가 여러 단계의 처리를 거친다는 것을 의미합니다. 계층의 뉴런이 많을수록 이 계층이 수신하고 처리하는 데이터도 많아집니다. 다음 계층이 이전 계층보다 적은 데이터를 출력하면 데이터가 계층에서 계층으로 일반화됩니까?
카운트 업 .. 고대인들이 피라미드를 지었습니다 .. 거기에서 유추를 찾으십시오
조금 탐구하겠습니다)) 코드는 간단합니다
코드는 간단하지만 입력 데이터는 적합하지 않습니다.
Wiki 엔트로피: ".... 실제 프로세스와 이상적인 프로세스의 편차 측정값. ... 수학적으로 엔트로피는 임의의 상수까지 정의된 시스템 상태의 함수로 정의됩니다."
그리고?
Fin.BP의 이상적인 시장은 무엇입니까? - 예, 누가 알겠습니까? 이것이 첫 번째 가정인 이상적인 시장 = 사인 곡선입니다!
입력으로 우리는 적어도 3개의 고가, 저가, 종가가 있으며 누구를 사용할 것입니까? - 좋아요, 이것이 두 번째 가정인 중앙값 가격 규칙입니다!
어디에서 어디까지 측정할 것인가? - 하루의 시작? 몇 주? 만료일? 거래 세션 ? - 좋아, 하루의 시작, 이것이 세 번째 가정이 되게 하라 ....
총 3개의 질문, 3번 우리가 옳다고 가정합니까? 여기에서 작업은 조합론으로 축소됩니다. 올바른 초기 가설을 몇 번이나 제시하고 추가 연구가 시장에 대한 올바른 평가로 이어질 것인지 ... 역사에 대한)))
엔트로피는 좋게 들리지만 정보 엔트로피의 위치에서 몇 년 전에이 주제를 파헤 쳤습니다. 다음 촛불 조합 (패턴) 반복이 형성되기 시작하거나 촛불 조합 (패턴)의 가장 가까운 반복이 형성되기 시작하면 단 하나의 결론이 있습니다. 역사에서-모든 사람에게 명백한 것이 시장에서 작동하지 않기 때문에 작동하지 않을 것입니다. 따라서 패턴과 상관 관계가 동일하므로 명백해집니다.-그들은 나타나지 않습니다.)))), 일반적으로 그러한 경우에 저는 제 자신에게 말합니다. 당신이 가장 똑똑한 것은 아닙니다. 세상의 절반은 모니터에서 너무 똑똑합니다)))
확인. 우리는 실용적인 비유를 찾아야 합니다. 다이어그램은 레이어에 다른 수의 뉴런이 있음을 보여줍니다. 다이어그램을 뒤집으면 피라미드가 됩니다. 이것은 결과가 여러 단계의 처리를 거친다는 것을 의미합니다. 계층의 뉴런이 많을수록 이 계층이 수신하고 처리하는 데이터도 많아집니다. 다음 계층이 이전 계층보다 적은 데이터를 출력하면 데이터가 계층에서 계층으로 일반화됩니까?
이전 레이어보다 레이어에 뉴런이 더 적은 경우 정보가 압축되고 "풀기" - 이전 것보다 뉴런이 더 많은 경우.