기계 학습) 모든 사람은 자신의 분류를 가지고 있습니다 ... 이것이 가장 고급 옵션 인 것 같습니다 ... 저에게 이것은 순진함의 높이입니다 ... 지식인의 쓸모없는 장난감으로 사람들의 두뇌를 차지하기 위해 기술 마인드 ...
이 체인의 1.에 있습니다.
추신: 일반적으로 (수학적뿐만 아니라) 넓은 의미에서 합리적인 사람은 거래와 같은 유령 영역에서 명확한 결론을 내리지 않습니다...
그러나 많은 사람들이 이제 구루와 교사의 역할을 맡게 됩니다.
누가 어느 단계에 있는지 결정하는 것은 당신에게 달려 있지 않습니다.... 그리고 모든 사람이 머신 러닝을 거래 피라미드의 최상위로 생각하는 것은 아닙니다...많은 증권 거래소 전문가를 포함하여 그것은 단지 비웃음의 대상일 뿐이며 순전한 어리석음....
+1000 000 000
머신 레오닝은 전혀 주제가 아닙니다. 머지않아 DC 코스에서 가르칠 것이며 모든 "전문가"가 그것을 읽을 것이라고 확신합니다. 아마도 그들은 초등학교 학년에 학교에서 프로그램에 소개될 것입니다.
가장 중요한 것은 시장 참가자(시장 참가자)의 집단 심리학에 의해 공식화된 시장 작업에 대한 이해입니다.
그리고 이 깨달음은 7년이나 10년에 오는 것이 아니라 평생 동안 배양됩니다.
드미트리 벨로프 :
아주 건강해요, 동료. 이것은 트레이딩을 위한 ML과 관련된 전체 문제입니다. 무엇을 가르칠지, 무엇을 테스트할지, 그리고 마지막으로 현재 모든 것이 다르고 아무 것도 작동하지 않는다는 것을 알아내십시오)) 물론 큰 펀드에는 다음을 사용하는 풀타임 수학자들이 있습니다. ML은 매우 성공적이지만, 대부분의 트레이더인 우리가 하는 평균적인 사람의 자격은 하늘을 찌를 정도로 높습니다.))
이들은 과학자입니다. 수학적 모델을 실제로 구축하려면 과학자가 되어야 합니다.
막심 드미트리예프스키 :
때때로 당신은 Markov 체인처럼 이전에 분기에 작성된 모든 것을 잊어버리고 이것이 다른 많은 다른 사람들이 다루어진 후에 연구되기 시작하는 가장 어려운 주제라는 느낌을 받습니다.
이것이 성공적인 상인 이 행동해야 할 방식입니다. 그는 기억과 감정이없는 풍향계와 같습니다. 시장이 가고 그는 어디로 가고 있습니다.
피터 코노우 :
나는 기술적인 관점에서 MO에 대해 아무 말도 하지 않았다. 나는 거래 분야에서 적용의 정확성에 대해 논의했습니다. 거래 결정을 내릴 때 의존할지 여부.
나는 행동의 의미에 대해 이야기했고 당신은 그 "역학"에 대해 이야기하고 있습니다.
망치는 상식의 관점에서 컴퓨터를 수리하는 데 적합하지 않다고 말하면 당신은 나에게 대답 할 것입니다 - "넌센스를 쓰지 마십시오. 당신은 망치에 대해 아무것도 모릅니다! 그것에 대해 읽으십시오 여기 저기에!".)
존경받는 Maxim Dmitrievsky 는 모든 문제가 못인 망치와 같다는 점을 고려해야 합니다. 그는 못과 망치에 대해서만 이야기할 수 있으며, 그의 세계관은 이것으로 제한됩니다.
피터 코노우 :
사용자 "xupypr"이 챔피언십 중 하나에서 우승했습니다. 나중에 그는 로봇의 알고리즘을 공개했습니다. 이동 평균은 2개뿐이었고 그 값은 테스터에서 선택했습니다. EA의 무게는 5kb입니다.
그래서 당신의 예의 장점은 무엇입니까?
이것은 사실인 것 같습니다. 모든 책에서 모델은 3개 이하의 매개변수로 단순해야 한다고 씁니다.
마이클 마르쿠카이테스 :
"정보를 소유한 자가 세상을 소유한다" 윈스턴 처칠.
+1000 000 000
내부자는 꼭두각시, 권력을 지배합니다.
피터 코노우 :
아마도 그의 조언자는 아스트랄체로부터 정보를 받아 시간이 공간처럼 초월되는 5차원과 연결되었을 것입니다. :)
아마 그는 지금 같은 일을하고 있습니까?
과학적 관점에서 ' 더 나은 '의 승리가 '외과의'의 승리보다 더 자연스럽다고 주장할 근거가 충분하지 않기 때문이다.
외과 의사는 내부가 어디인지에 관계없이 요술과 관련된 힘의 도움을 받아 내부자입니다. 그러나 고문은 단순해야 합니다. 그렇지 않으면 내부도 망칠 수 있습니다.
지금 :
철학자 버트런드 러셀(Bertrand Russell)이 말했듯이: 당신이 오랫동안 확실해 보였던 것에 물음표를 붙이는 것은 때때로 유용합니다.
과학의 저명한 역사가 중 한 사람인 Tamas Kuhn은 패러다임 이론을 발전시켰습니다.
막심 드미트리예프스키 :
초등 천재인 철학자들은 단순한 것에서 시를 부풀리는 것을 좋아합니다. VK chik 상태는 때때로 더 많은 의미론적 부하를 수반합니다.
웃고 있어요 :D
"패러다임"은 과학자들에게 맡기자, 알았지? 그들은 우리 상인보다 이것을 더 잘 이해합니다. 나는 이것에 대해 Maxim에 동의합니다. 그런 것에 대해 생각하는 것은 우리의 일이 아닙니다. 철학은 기계 학습보다 더 나쁘다는 것은 상인에게 죄이며 곧 DC의 초보자에게 푸시될 것입니다.
머신 레오닝은 전혀 주제가 아닙니다. 머지않아 DC 코스에서 가르칠 것이며 모든 "전문가"가 그것을 읽을 것이라고 확신합니다. 아마도 그들은 초등학교 학년에 학교에서 프로그램에 소개될 것입니다.
가장 중요한 것은 시장 참가자(시장 참가자)의 집단 심리학에 의해 공식화된 시장 작업에 대한 이해입니다.
그리고 이 깨달음은 7년, 10년에 오는 것이 아니라 평생 동안 배양됩니다.
이들은 과학자입니다. 수학적 모델을 실제로 구축하려면 과학자가 되어야 합니다.
이것이 성공적인 상인 이 행동해야 할 방식입니다. 그는 기억과 감정이없는 풍향계와 같습니다. 시장이 가고 그는 어디로 가고 있습니다.
존경받는 Maxim Dmitrievsky 는 모든 문제가 못인 망치와 같다는 점을 고려해야 합니다. 그는 못과 망치에 대해서만 이야기할 수 있으며, 그의 세계관은 이것으로 제한됩니다.
우리가 이해하지 못하는 무언가가 우리에게 예측을 요구할 때, 힘들게 번 돈의 손실로 우리를 "협박"할 때, 또는 우리가 자발적으로 풍요에 대한 욕망의 인질이 될 때, 우리의 시야는 변함없이 좁아집니다. 상식이 마비되기 시작하고 마음이 장님이 됩니다. "과학"과 기술에 의해 공급되는 병리학 적 자기기만이 발전하고 있습니다.
눈먼 새끼 고양이의 입장에서는 가격 이력에서 패턴의 레이어를 추출할 수 없습니다. 상식을 켜야 하는 것 같지만 그렇지 않습니다. MO는 매개변수 값 변경의 연대기를 통계적으로 스캔하고 테스트된 모든 상황에 대한 결정 모델 메뉴를 발행하는 "도움"이 됩니다. 따라서 우리는 반 맹인 및 문맹 의사 결정 방법에서 절대 맹인이지만 통계적으로 검증되고 자동화된 의사 결정 방법으로 전환했습니다.
우리가 이해하지 못하는 무언가가 우리에게 예측을 요구할 때, 힘들게 번 돈의 손실로 우리를 "협박"할 때, 또는 우리가 자발적으로 풍요에 대한 욕망의 인질이 될 때, 우리의 시야는 변함없이 좁아집니다. 상식이 마비되기 시작하고 마음이 장님이 됩니다. "과학"과 기술에 의해 공급되는 병리학 적 자기기만이 발전하고 있습니다.
눈먼 새끼 고양이의 입장에서는 가격 이력에서 패턴의 레이어를 추출할 수 없습니다. 상식을 켜야 하는 것 같지만 그렇지 않습니다. MO는 매개변수 값 변경의 연대기를 통계적으로 스캔하고 테스트된 모든 상황에 대한 결정 모델 메뉴를 발행하는 "도움"이 됩니다. 따라서 우리는 반 맹인 및 문맹 의사 결정 방법에서 절대 맹인이지만 통계적으로 검증되고 자동화된 의사 결정 방법으로 전환했습니다.
블랙박스가 빈 머리보다 더 잘 작동한다는 것은 인정해야 합니다...
예, 그는 장님이 아닙니다. 이것은 많은 양의 데이터를 분석적으로 계산할 수 없을 때 날짜가 많은 작업입니다. 글쎄, 세상의 모든 사람들이 그것을 사용하고 여기에서 당신은 잘 알려진 진실에 대해 논의하고 있습니다.
데이터마이닝을 사용하여 대상에 대한 종속 예측자를 찾고 있다고 가정해 보겠습니다. 여기에서 맹인이 어디에 있습니까?
다음으로 획득한 예측 변수에 대해 분류 모델을 훈련합니다. 여기에서도 모든 것이 투명합니다.
포워드 신호를 수신하고 분석하며 이 또는 저 거래가 시작된 이유를 알 필요가 없습니다. 모델 전체의 성능이 귀하에게 중요합니다.
그게 다야, 걱정할 것이 없습니다. 모델이 작동하는지/작동하지 않는지 알기만 하면 됩니다.
우리가 이해하지 못하는 무언가가 우리에게 예측을 요구할 때, 힘들게 번 돈의 손실로 우리를 "협박"할 때, 또는 우리가 자발적으로 풍요에 대한 욕망의 인질이 될 때, 우리의 시야는 변함없이 좁아집니다. 상식이 마비되기 시작하고 마음이 장님이 됩니다. "과학"과 기술에 의해 공급되는 병리학 적 자기기만이 발전하고 있습니다.
눈먼 새끼 고양이의 입장에서는 가격 이력에서 패턴의 레이어를 추출할 수 없습니다. 상식을 켜야 하는 것 같지만 그렇지 않습니다. MO는 매개변수 값 변경의 연대기를 통계적으로 스캔하고 테스트된 모든 상황에 대한 결정 모델 메뉴를 발행하는 "도움"이 됩니다. 따라서 우리는 반 맹인 및 문맹 의사 결정 방법에서 절대 맹인이지만 통계적으로 검증되고 자동화된 의사 결정 방법으로 전환했습니다.
예, 그는 장님이 아닙니다. 이것은 많은 양의 데이터를 분석적으로 계산할 수 없을 때 날짜가 많은 작업입니다. 글쎄, 세상의 모든 사람들이 그것을 사용하고 여기에서 당신은 잘 알려진 진실에 대해 논의하고 있습니다.
'많은 양의 데이터'로 아무 것도 고려할 필요가 없기 때문에 버핏은 컴퓨터도 없고, 그는 가장 성공적인 투자자이며, '모두가 사용한다'는 사실은 동일한 99.9를 말하는 것이다. 누출되는 거래자의 %.
데이터 마이닝을 사용한다고 가정해 보겠습니다. 대상에서 종속 예측 변수를 찾습니다. 여기에서 실명이 어디 있습니까?
다음으로 획득한 예측 변수에 대해 분류 모델을 훈련합니다. 여기에서도 모든 것이 투명합니다.
실명은 어디에나 있습니다. 동일한 성공으로 별자리를 사용하거나 성경에서 신호를 찾을 수 있습니다. 당신의 아버지는 성직자이고, 당신은 직장에서 그의 사진을 나에게 보냈습니다. "예측자"가없고 "목표"가 없습니다 , 그것은 모두 당신의 머리 속에 있고, 이 모델들이 결코 반복되지 않을 과거를 참조하는 모든 것, 그리고 신경망은 과거를 기억할 수 있고 결과적으로 DRAIN, RA-ZO-RE-NI-E !!!
포워드 신호를 수신하고 분석하며 이 또는 저 거래가 시작된 이유를 알 필요가 없습니다. 모델 전체의 성능이 귀하에게 중요합니다.
그게 다야, 걱정할 것이 없습니다. 모델이 작동하는지/작동하지 않는지 알기만 하면 됩니다.
기분을 상하게하지 마십시오) 나는 즉시 이해하지 못했지만 당신의 신호에 대한 소개 단어를 읽었을 때 당신의 유머가 너무 반짝임을 깨달았습니다)))
핸디캡에서 거래 한 그는 군대에서 웃지 않습니다)
유머 아이를 비축하십시오 ... 최전선에서 그가없는 곳은 어디에도 없습니다 ...;)
기계 학습) 모든 사람은 자신의 분류를 가지고 있습니다 ... 이것이 가장 고급 옵션 인 것 같습니다 ... 저에게 이것은 순진함의 높이입니다 ... 지식인의 쓸모없는 장난감으로 사람들의 두뇌를 차지하기 위해 기술 마인드 ...
이 체인의 1.에 있습니다.
추신: 일반적으로 (수학적뿐만 아니라) 넓은 의미에서 합리적인 사람은 거래와 같은 유령 영역에서 명확한 결론을 내리지 않습니다...
그러나 많은 사람들이 이제 구루와 교사의 역할을 맡게 됩니다.
누가 어느 단계에 있는지 결정하는 것은 당신에게 달려 있지 않습니다.... 그리고 모든 사람이 머신 러닝을 거래 피라미드의 최상위로 생각하는 것은 아닙니다...많은 증권 거래소 전문가를 포함하여 그것은 단지 비웃음의 대상일 뿐이며 순전한 어리석음....
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머신 레오닝은 전혀 주제가 아닙니다. 머지않아 DC 코스에서 가르칠 것이며 모든 "전문가"가 그것을 읽을 것이라고 확신합니다. 아마도 그들은 초등학교 학년에 학교에서 프로그램에 소개될 것입니다.
가장 중요한 것은 시장 참가자(시장 참가자)의 집단 심리학에 의해 공식화된 시장 작업에 대한 이해입니다.
그리고 이 깨달음은 7년이나 10년에 오는 것이 아니라 평생 동안 배양됩니다.
아주 건강해요, 동료. 이것은 트레이딩을 위한 ML과 관련된 전체 문제입니다. 무엇을 가르칠지, 무엇을 테스트할지, 그리고 마지막으로 현재 모든 것이 다르고 아무 것도 작동하지 않는다는 것을 알아내십시오)) 물론 큰 펀드에는 다음을 사용하는 풀타임 수학자들이 있습니다. ML은 매우 성공적이지만, 대부분의 트레이더인 우리가 하는 평균적인 사람의 자격은 하늘을 찌를 정도로 높습니다.))
이들은 과학자입니다. 수학적 모델을 실제로 구축하려면 과학자가 되어야 합니다.
때때로 당신은 Markov 체인처럼 이전에 분기에 작성된 모든 것을 잊어버리고 이것이 다른 많은 다른 사람들이 다루어진 후에 연구되기 시작하는 가장 어려운 주제라는 느낌을 받습니다.
이것이 성공적인 상인 이 행동해야 할 방식입니다. 그는 기억과 감정이없는 풍향계와 같습니다. 시장이 가고 그는 어디로 가고 있습니다.
나는 기술적인 관점에서 MO에 대해 아무 말도 하지 않았다. 나는 거래 분야에서 적용의 정확성에 대해 논의했습니다. 거래 결정을 내릴 때 의존할지 여부.
나는 행동의 의미에 대해 이야기했고 당신은 그 "역학"에 대해 이야기하고 있습니다.
망치는 상식의 관점에서 컴퓨터를 수리하는 데 적합하지 않다고 말하면 당신은 나에게 대답 할 것입니다 - "넌센스를 쓰지 마십시오. 당신은 망치에 대해 아무것도 모릅니다! 그것에 대해 읽으십시오 여기 저기에!".)
존경받는 Maxim Dmitrievsky 는 모든 문제가 못인 망치와 같다는 점을 고려해야 합니다. 그는 못과 망치에 대해서만 이야기할 수 있으며, 그의 세계관은 이것으로 제한됩니다.
사용자 "xupypr"이 챔피언십 중 하나에서 우승했습니다. 나중에 그는 로봇의 알고리즘을 공개했습니다. 이동 평균은 2개뿐이었고 그 값은 테스터에서 선택했습니다. EA의 무게는 5kb입니다.
그래서 당신의 예의 장점은 무엇입니까?
이것은 사실인 것 같습니다. 모든 책에서 모델은 3개 이하의 매개변수로 단순해야 한다고 씁니다.
마이클 마르쿠카이테스 :
"정보를 소유한 자가 세상을 소유한다" 윈스턴 처칠.
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내부자는 꼭두각시, 권력을 지배합니다.
아마도 그의 조언자는 아스트랄체로부터 정보를 받아 시간이 공간처럼 초월되는 5차원과 연결되었을 것입니다. :)
아마 그는 지금 같은 일을하고 있습니까?
과학적 관점에서 ' 더 나은 '의 승리가 '외과의'의 승리보다 더 자연스럽다고 주장할 근거가 충분하지 않기 때문이다.
외과 의사는 내부가 어디인지에 관계없이 요술과 관련된 힘의 도움을 받아 내부자입니다. 그러나 고문은 단순해야 합니다. 그렇지 않으면 내부도 망칠 수 있습니다.
지금 :
철학자 버트런드 러셀(Bertrand Russell)이 말했듯이: 당신이 오랫동안 확실해 보였던 것에 물음표를 붙이는 것은 때때로 유용합니다.
과학의 저명한 역사가 중 한 사람인 Tamas Kuhn은 패러다임 이론을 발전시켰습니다.
막심 드미트리예프스키 :
초등 천재인 철학자들은 단순한 것에서 시를 부풀리는 것을 좋아합니다. VK chik 상태는 때때로 더 많은 의미론적 부하를 수반합니다.
웃고 있어요 :D
"패러다임"은 과학자들에게 맡기자, 알았지? 그들은 우리 상인보다 이것을 더 잘 이해합니다. 나는 이것에 대해 Maxim에 동의합니다. 그런 것에 대해 생각하는 것은 우리의 일이 아닙니다. 철학은 기계 학습보다 더 나쁘다는 것은 상인에게 죄이며 곧 DC의 초보자에게 푸시될 것입니다.
막심 드미트리예프스키 :
예, 어떤 종류의 뉴스 표시기가 사용되는 경우 FA도 TA입니다.
즉, TA는 일반적으로 모든 시장 분석 입니다.
음, 마침내, 당신은 2 + 2 = 4, 당신의 MO도 TA라는 것을 깨달았습니다. 그리고 당신은 그것을 처음에 넣었습니다. 그래서 똑똑한 신사들이 당신에게 MO로 시작하고 끝내지 말아야 한다고 말한 것은 사실입니다.
+1000 000 000
머신 레오닝은 전혀 주제가 아닙니다. 머지않아 DC 코스에서 가르칠 것이며 모든 "전문가"가 그것을 읽을 것이라고 확신합니다. 아마도 그들은 초등학교 학년에 학교에서 프로그램에 소개될 것입니다.
가장 중요한 것은 시장 참가자(시장 참가자)의 집단 심리학에 의해 공식화된 시장 작업에 대한 이해입니다.
그리고 이 깨달음은 7년, 10년에 오는 것이 아니라 평생 동안 배양됩니다.
이들은 과학자입니다. 수학적 모델을 실제로 구축하려면 과학자가 되어야 합니다.
이것이 성공적인 상인 이 행동해야 할 방식입니다. 그는 기억과 감정이없는 풍향계와 같습니다. 시장이 가고 그는 어디로 가고 있습니다.
존경받는 Maxim Dmitrievsky 는 모든 문제가 못인 망치와 같다는 점을 고려해야 합니다. 그는 못과 망치에 대해서만 이야기할 수 있으며, 그의 세계관은 이것으로 제한됩니다.
우리가 이해하지 못하는 무언가가 우리에게 예측을 요구할 때, 힘들게 번 돈의 손실로 우리를 "협박"할 때, 또는 우리가 자발적으로 풍요에 대한 욕망의 인질이 될 때, 우리의 시야는 변함없이 좁아집니다. 상식이 마비되기 시작하고 마음이 장님이 됩니다. "과학"과 기술에 의해 공급되는 병리학 적 자기기만이 발전하고 있습니다.
눈먼 새끼 고양이의 입장에서는 가격 이력에서 패턴의 레이어를 추출할 수 없습니다. 상식을 켜야 하는 것 같지만 그렇지 않습니다. MO는 매개변수 값 변경의 연대기를 통계적으로 스캔하고 테스트된 모든 상황에 대한 결정 모델 메뉴를 발행하는 "도움"이 됩니다. 따라서 우리는 반 맹인 및 문맹 의사 결정 방법에서 절대 맹인이지만 통계적으로 검증되고 자동화된 의사 결정 방법으로 전환했습니다.
블랙박스가 빈 머리보다 더 잘 작동한다는 것은 인정해야 합니다...
우리가 이해하지 못하는 무언가가 우리에게 예측을 요구할 때, 힘들게 번 돈의 손실로 우리를 "협박"할 때, 또는 우리가 자발적으로 풍요에 대한 욕망의 인질이 될 때, 우리의 시야는 변함없이 좁아집니다. 상식이 마비되기 시작하고 마음이 장님이 됩니다. "과학"과 기술에 의해 공급되는 병리학 적 자기기만이 발전하고 있습니다.
눈먼 새끼 고양이의 입장에서는 가격 이력에서 패턴의 레이어를 추출할 수 없습니다. 상식을 켜야 하는 것 같지만 그렇지 않습니다. MO는 매개변수 값 변경의 연대기를 통계적으로 스캔하고 테스트된 모든 상황에 대한 결정 모델 메뉴를 발행하는 "도움"이 됩니다. 따라서 우리는 반 맹인 및 문맹 의사 결정 방법에서 절대 맹인이지만 통계적으로 검증되고 자동화된 의사 결정 방법으로 전환했습니다.
블랙박스가 빈 머리보다 더 잘 작동한다는 것은 인정해야 합니다...
예, 그는 장님이 아닙니다. 이것은 많은 양의 데이터를 분석적으로 계산할 수 없을 때 날짜가 많은 작업입니다. 글쎄, 세상의 모든 사람들이 그것을 사용하고 여기에서 당신은 잘 알려진 진실에 대해 논의하고 있습니다.
데이터마이닝을 사용하여 대상에 대한 종속 예측자를 찾고 있다고 가정해 보겠습니다. 여기에서 맹인이 어디에 있습니까?
다음으로 획득한 예측 변수에 대해 분류 모델을 훈련합니다. 여기에서도 모든 것이 투명합니다.
포워드 신호를 수신하고 분석하며 이 또는 저 거래가 시작된 이유를 알 필요가 없습니다. 모델 전체의 성능이 귀하에게 중요합니다.
그게 다야, 걱정할 것이 없습니다. 모델이 작동하는지/작동하지 않는지 알기만 하면 됩니다.
우리가 이해하지 못하는 무언가가 우리에게 예측을 요구할 때, 힘들게 번 돈의 손실로 우리를 "협박"할 때, 또는 우리가 자발적으로 풍요에 대한 욕망의 인질이 될 때, 우리의 시야는 변함없이 좁아집니다. 상식이 마비되기 시작하고 마음이 장님이 됩니다. "과학"과 기술에 의해 공급되는 병리학 적 자기기만이 발전하고 있습니다.
눈먼 새끼 고양이의 입장에서는 가격 이력에서 패턴의 레이어를 추출할 수 없습니다. 상식을 켜야 하는 것 같지만 그렇지 않습니다. MO는 매개변수 값 변경의 연대기를 통계적으로 스캔하고 테스트된 모든 상황에 대한 결정 모델 메뉴를 발행하는 "도움"이 됩니다. 따라서 우리는 반 맹인 및 문맹 의사 결정 방법에서 절대 맹인이지만 통계적으로 검증되고 자동화된 의사 결정 방법으로 전환했습니다.
블랙박스가 빈 머리보다 더 잘 작동한다는 것은 인정해야 합니다...
동의하지만 그들 중 누구도 시장을 이길 수 없습니다.
때때로 기술 너머를 바라보는 것을 잊지 말자. 상식은 대체할 수 없습니다.
나는 모든 사람에게 지식, 경험, 지혜와 행운을 빕니다.
예, 그는 장님이 아닙니다. 이것은 많은 양의 데이터를 분석적으로 계산할 수 없을 때 날짜가 많은 작업입니다. 글쎄, 세상의 모든 사람들이 그것을 사용하고 여기에서 당신은 잘 알려진 진실에 대해 논의하고 있습니다.
데이터 마이닝을 사용한다고 가정해 보겠습니다. 대상에서 종속 예측 변수를 찾습니다. 여기에서 실명이 어디 있습니까?
다음으로 획득한 예측 변수에 대해 분류 모델을 훈련합니다. 여기에서도 모든 것이 투명합니다.
포워드 신호를 수신하고 분석하며 이 또는 저 거래가 시작된 이유를 알 필요가 없습니다. 모델 전체의 성능이 귀하에게 중요합니다.
그게 다야, 걱정할 것이 없습니다. 모델이 작동하는지/작동하지 않는지 알기만 하면 됩니다.
예, 그는 장님이 아닙니다. 이것은 많은 양의 데이터를 분석적으로 계산할 수 없을 때 날짜가 많은 작업입니다. 글쎄, 세상의 모든 사람들이 그것을 사용하고 여기에서 당신은 잘 알려진 진실에 대해 논의하고 있습니다.
'많은 양의 데이터'로 아무 것도 고려할 필요가 없기 때문에 버핏은 컴퓨터도 없고, 그는 가장 성공적인 투자자이며, '모두가 사용한다'는 사실은 동일한 99.9를 말하는 것이다. 누출되는 거래자의 %.
데이터 마이닝을 사용한다고 가정해 보겠습니다. 대상에서 종속 예측 변수를 찾습니다. 여기에서 실명이 어디 있습니까?
다음으로 획득한 예측 변수에 대해 분류 모델을 훈련합니다. 여기에서도 모든 것이 투명합니다.
실명은 어디에나 있습니다. 동일한 성공으로 별자리를 사용하거나 성경에서 신호를 찾을 수 있습니다. 당신의 아버지는 성직자이고, 당신은 직장에서 그의 사진을 나에게 보냈습니다. "예측자"가없고 "목표"가 없습니다 , 그것은 모두 당신의 머리 속에 있고, 이 모델들이 결코 반복되지 않을 과거를 참조하는 모든 것, 그리고 신경망은 과거를 기억할 수 있고 결과적으로 DRAIN, RA-ZO-RE-NI-E !!!
포워드 신호를 수신하고 분석하며 이 또는 저 거래가 시작된 이유를 알 필요가 없습니다. 모델 전체의 성능이 귀하에게 중요합니다.
그게 다야, 걱정할 것이 없습니다. 모델이 작동하는지/작동하지 않는지 알기만 하면 됩니다.
과거에! 과거에! 과거에!
미래에는 없습니다!!!
신랑, 저녁 우유를 놓치지 마세요
이 맥락에서 MO는 동일한 기술적 분석이며 n승으로만 올림을 이해하십시오. 패턴은 통계를 수집하여 찾습니다. 수동 기술 분석은 동일한 방식으로 작동하지만 결정은 궁극적으로 거래자가 내립니다.
맞아요, 패턴은 제가 위에서 썼던 많은 양의 정보를 처리해서 찾아내는 것입니다. 모델이 학습되고 즉시 재확인되므로 수동 거래나 맹목적으로 원시 TS를 생성할 때와 같이 많은 시간을 절약할 수 있습니다.