eugenk1 писал (а): 여러분, 이 주제에서 약간 벗어나겠습니다. 비록 그것이 상당히 일맥상통하긴 하지만요. 오늘 퇴근길 운전하면서 지표에 대한 우리의 태도를 조금이나마 재고해 봤으면 좋겠다는 어리석은 생각이 들었다. 신경망에 적용한다는 관점에서 볼 수 있지만, 신경망에만 적용되는 것은 아닙니다. 한마디로 인디케이터가 화면을 꾸미기 위한 기믹이 아니라 트레이드를 도와주는 스트레이디라는 점에서 진행을 제안합니다. 이 어려운 과정을 돕는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 제 생각에는 가격이 특정 포인트만큼 위 또는 아래로 움직일 확률을 더 이상 고민하지 않고 추정하는 것이 가장 좋습니다. 따라서 지표가 +1에서 -1로 변하는 숫자(또는 가격 계열의 함수)라고 가정해 보겠습니다. 이 숫자의 부호는 가격 움직임의 예상 방향을 나타냅니다. '+' 상승, '-' 하락. 그리고 모듈은 이 방향으로 상당한 수의 포인트를 전달할 확률입니다(예: 30)(이것이 지표의 필수 매개변수가 되도록 하는 것이 좋습니다). 저것들. 모든 지표에는 단일 통합 인터페이스가 있습니다. 그리고 그들이 내부에 가지고 있는 것은 전적으로 저자의 양심에 달려 있습니다. 지표를 신경망에 연결하는 것에 대한 고려 사항에서 정확히 떠올랐습니다. 이 형식에서는 연결하기가 매우 쉽습니다. 그러나 그 아이디어는 독립적인 가치가 있는 것 같습니다. 이 표준에 따라 작성된 새 칠면조를 사용하면 알아낼 필요가 없으며 곡선이 즉시 명확해집니다. 그리고 종종 발생하는 것처럼 네트워크에서 일종의 칠면조를 볼 수 있습니다. 그것에 대한 설명이 없습니다. 그리고 출처가 있다고 해도 작가가 무슨 생각을 하고 있었는지, 이 불멸을 어찌해야 할지... 아아, 이런 접근 방식으로 볼린저스 등의 유행하는 것들은 존재의 권리를 잃는다. . 그러나 아무도 그것이 쉬울 것이라고 약속하지 않았습니다. .. 그러한 표준의 장점은 단점보다 몇 배나 더 큰 것 같습니다.
터무니없는 생각! 불행히도 그녀는 그런 식으로 머물 기회가 너무 많습니다. 사실 질문은 간단해 보이지만.
값 범위가 있는 표시기가 있습니다. 단 하나의 입력 매개변수가 있습니다 - 가격 변화 지점의 N 값. 새로운 지표를 구성해야 하며, 그 영역은 이전 지표의 범위가 되고 값의 범위는 구간(-1,1)이 됩니다. 그리고 이러한 값의 의미는 eugenk1 에서 설명한 대로 해당 방향으로 N 포인트 가격이 변동할 확률입니다.
이러한 문제의 이론적 해결은 각 지표에 대해서만 개별적으로 수행할 수 있으며 거의 불가능합니다. 따라서 이 질문은 논의할 가치조차 없을 것입니다. 그러나 현상학적 해법(다시, 각 지표에 대해 개별적으로)은 구현될 수 있고 구현될 수 있습니다. 이렇게하려면 기록에 대한이 표시기의 통계를 분석하기 위해 :-)가 필요합니다. 작음이 충분하지 않습니다. 매트의 관점에서 정확합니다. 통계, 문제 진술. 불행히도, 이 분야에서는 강하지 않습니다.
유진, 당신은 어떤 지표의 각 값에 대해 그러한 확률을 추정하기 위한 보편적인 절차를 공식화할 수 있습니까? 아니면 어떤 특정한 것?
eugenk1 : 여러분, 이 주제에서 약간 벗어나겠습니다. 비록 그것이 상당히 일맥상통하긴 하지만요. 오늘 퇴근길 운전하면서 지표에 대한 우리의 태도를 조금이나마 재고해 봤으면 좋겠다는 어리석은 생각이 들었다. 신경망에 적용한다는 관점에서 볼 수 있지만, 신경망에만 적용되는 것은 아닙니다. 한마디로 인디케이터가 화면을 꾸미기 위한 기믹이 아니라 트레이드를 도와주는 스트레이디라는 점에서 진행을 제안합니다. 이 어려운 과정을 돕는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 제 생각에는 가격이 특정 포인트만큼 위 또는 아래로 움직일 확률을 더 이상 고민하지 않고 추정하는 것이 가장 좋습니다. 따라서 지표가 +1에서 -1로 변경되는 숫자(또는 가격 계열의 함수)라고 가정해 보겠습니다. 이 숫자의 부호는 가격 움직임의 예상 방향을 나타냅니다. '+' 상승, '-' 하락. 그리고 모듈은 이 방향으로 상당한 수의 포인트를 전달할 확률입니다(예: 30)(이것이 지표의 필수 매개변수가 되도록 하는 것이 좋습니다). 저것들. 모든 지표에는 단일 통합 인터페이스가 있습니다. 그리고 그들이 내부에 가지고 있는 것은 전적으로 저자의 양심에 달려 있습니다. 지표를 신경망에 연결하는 것에 대한 고려 사항에서 정확히 떠올랐습니다. 이 형식에서는 연결하기가 매우 쉽습니다. 그러나 그 아이디어는 독립적인 가치가 있는 것 같습니다. 이 표준에 따라 작성된 새 칠면조를 사용하면 알아낼 필요가 없으며 곡선이 즉시 명확해집니다. 그리고 종종 발생하는 것처럼 네트워크에서 일종의 칠면조를 볼 수 있습니다. 그것에 대한 설명이 없습니다. 그리고 출처가 있다고 해도 작가가 무슨 생각을 하고 있었는지, 이 불멸을 어찌해야 할지... 아아, 이런 접근 방식으로 볼린저스 등의 유행하는 것들은 존재의 권리를 잃는다. . 그러나 아무도 그것이 쉬울 것이라고 약속하지 않았습니다. .. 그러한 표준의 장점은 단점보다 몇 배나 더 큰 것 같습니다.
많은 경우 아이디어를 구현하는 것은 그리 어렵지 않습니다. 예를 들어, 인공지능 신경망을 훈련시킨 경우 외부 매개변수의 값을 오실레이터에 연결하고 표시되는 내용을 확인할 수 있습니다(예: 수동 거래의 경우). 오실레이터 소스는 첨부파일에 있습니다. 그리고 그는 General Motors 주식의 예를 사용하여 이것을 보여줍니다.
유겐크1 : 여러분, 이 주제에서 약간 벗어나겠습니다. 비록 그것이 상당히 일맥상통하긴 하지만요. 오늘 퇴근길 운전하면서 지표에 대한 우리의 태도를 조금이나마 재고해 봤으면 좋겠다는 어리석은 생각이 들었다. 신경망에 적용한다는 관점에서 볼 수 있지만, 신경망에만 적용되는 것은 아닙니다. 한마디로 인디케이터가 화면을 꾸미기 위한 기믹이 아니라 트레이드를 도와주는 스트레이디라는 점에서 진행을 제안합니다. 이 어려운 과정을 돕는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 제 생각에는 가격이 특정 포인트만큼 위 또는 아래로 움직일 확률을 더 이상 고민하지 않고 추정하는 것이 가장 좋습니다. 따라서 지표가 +1에서 -1로 변하는 숫자(또는 가격 계열의 함수)라고 가정해 보겠습니다. 이 숫자의 부호는 가격 움직임의 예상 방향을 나타냅니다. '+' 상승, '-' 하락. 그리고 모듈은 이 방향으로 상당한 수의 포인트를 전달할 확률입니다(예: 30)(이것이 지표의 필수 매개변수가 되도록 하는 것이 좋습니다). 저것들. 모든 지표에는 단일 통합 인터페이스가 있습니다. 그리고 그들이 내부에 가지고 있는 것은 전적으로 저자의 양심에 달려 있습니다. 지표를 신경망에 연결하는 것에 대한 고려 사항에서 정확히 떠올랐습니다. 이 형식에서는 연결하기가 매우 쉽습니다. 그러나 그 아이디어는 독립적인 가치가 있는 것 같습니다. 이 표준에 따라 작성된 새 칠면조를 사용하면 알아낼 필요가 없으며 곡선이 즉시 명확해집니다. 그리고 종종 발생하는 것처럼 네트워크에서 일종의 칠면조를 볼 수 있습니다. 그것에 대한 설명이 없습니다. 그리고 출처가 있다고 해도 작가가 무슨 생각을 하고 있었는지, 이 불멸을 어찌해야 할지... 아아, 이런 접근 방식으로 볼린저스 등의 유행하는 것들은 존재의 권리를 잃는다. . 그러나 아무도 그것이 쉬울 것이라고 약속하지 않았습니다. .. 그러한 표준의 장점은 단점보다 몇 배나 더 큰 것 같습니다.
터무니없는 생각! 불행히도 그녀는 그런 식으로 머물 기회가 너무 많습니다. 사실 질문은 간단해 보이지만.
값 범위가 있는 표시기가 있습니다. 단 하나의 입력 매개변수가 있습니다 - 가격 변화 지점의 N 값. 새로운 지표를 구성해야 하며, 그 영역은 이전 지표의 범위가 되고 값의 범위는 구간(-1,1)이 됩니다. 그리고 이러한 값의 의미는 eugenk1 에서 설명한 대로 해당 방향으로 N 포인트 가격이 변동할 확률입니다.
이러한 문제의 이론적 해결은 각 지표에 대해서만 개별적으로 수행할 수 있으며 거의 불가능합니다. 따라서 아마도이 질문은 논의 할 가치조차 없습니다. 그러나 현상학적 해법(다시, 각 지표에 대해 개별적으로)은 구현될 수 있고 구현될 수 있습니다. 이렇게하려면 기록에 대한이 표시기의 통계를 분석하기 위해 :-)가 필요합니다. 작음이 충분하지 않습니다. 매트의 관점에서 정확합니다. 통계, 문제 진술. 불행히도, 이 분야에서는 강하지 않습니다.
유진, 당신은 어떤 지표의 각 값에 대해 그러한 확률을 추정하기 위한 보편적인 절차를 공식화할 수 있습니까? 아니면 어떤 특정한 것?
이러한 표시기는 하나의 값이 아니라 두 개의 값을 가져야 합니다. 첫 번째(0에서 1까지)는 가격이 XX포인트 오를 확률입니다. 그리고 두 번째는 가격이 XX포인트 하락할 확률입니다. 그러면 일반적으로 확률에 대해 이야기할 수 있습니다.
퍼셉트론에 대한 내 질문의 표현이 잘못되었습니다. 새로운 방식으로 공식화하려고 합니다. 다면체를 설명하는 if(a1<x1 && a2>x2 && a3<x3 && a4<x4) 조건 대신 선형 조합 AC(평면)를 사용하는 이유는 무엇입니까?
어제 당신은 가슴을 치며 라인 필터의 전문가라고 주장했습니다. 그리고 오늘 그것은 사실 당신이 고등학교 과정의 수학에 있어서도 완전히 멍청한 사람이라는 것이 밝혀졌습니다.
당신을 위해-양단은 여전히 명확하지 않지만 선형 필터의 원리를 적어 보겠습니다.
선형 필터에서 평면 방정식은 선형 방정식(퍼셉트론과 같은 함수)으로 제공됩니다. 예를 들어 좌표 X, Y 및 Z가 있는 3차원 공간의 경우 다음 형식의 방정식이 됩니다.
A * X + B * Y + C * Z + D = 0
(신경망에서 A, B, C 및 D 지정 대신 평면의 방정식을 정의하는 상수는 지정 w1, w2, w3 ... wn을 갖습니다. 이들은 가중치 계수입니다. 다르게 부른다).
쉽게 한:
f(X, Y, Z) = 0;
이 방정식은 평면을 형성하는 다른 좌표를 가진 모든 점의 집합을 설명합니다. 좌표가 (X1, Y1, Z1), (X2, Y2, Z2) 및 (X3, Y3, Z3)인 세 점을 취하여 첫 번째 점이 평면에 속하고 두 번째 점이 평면에서 일정 거리에 있도록 하고, 세 번째는 두 번째 점을 기준으로 평면의 반대쪽에 있습니다. 이제 이러한 좌표를 위의 함수에 대입하면 바로 이 함수의 세 가지 다른 값을 얻습니다.
f(X1, Y1, Z1) = 0; 함수가 0과 같을 때 좌표(X1, Y1, Z1)가 있는 점은 평면에 속하거나 말했듯이 평면에 있습니다.
f(X2, Y2, Z2) > 0; 함수의 값이 0보다 크면 좌표(X1, Y1, Z1)가 있는 점은 평면에 속하지 않고 평면의 한쪽에 위치합니다.
f(X3, Y3, Z3) < 0; 함수의 값이 0보다 작으면 좌표(X1, Y1, Z1)가 있는 점은 평면에 속하지 않거나 평면의 반대쪽에 위치합니다.
마지막 두 부등식은 선형 필터의 원리입니다( Integer 에서 드릴한 것처럼 평활화하지 않음). 그리고 지금까지 그들은 좌표를 바로 이 평면의 선형 방정식에 대입하고 결과를 0과 비교하는 것을 제외하고는 평면의 측면과 관련하여 점의 기하학적 배열을 결정하는 더 원시적인 방법을 찾지 못했습니다. 이러한 방식으로 선형 필터는 파리를 커틀릿에서 분리합니다. 그리고 내가 반복적으로 반복했듯이 퍼셉트론의 가중치 계수는 이해할 수없는 수치가 아니라 상수이며, 그 도움으로 일부 객체를 분리하는 평면의 선형 방정식은 값의 점 좌표에 의해 주어집니다. 다른 유사한 개체의 기능. 2차원 이상의 공간에서 평면은 2면만 있기 때문에(2차원 공간에서는 평면이 아니라 선으로) 따라서 이러한 필터에 의한 객체는 두 개의 클래스로만 나눌 수 있습니다.
이 모든 것은 "중등 학교 수학 핸드북"(c) A. G. Tsypkin의 172 페이지에서도 읽을 수 있습니다. 그런데 바로 이 학교를 다니지 않은 것 같은데 수업시간에 버스정류장에서 담배꽁초를 수거했다고요? 이제 당신은 호스인 척하고 스스로 거짓말을 하고 선형 필터에 대한 "전문가"인 척하려고 합니다. 그러나 사실, 당신은 절름발이이자 이중 딜러입니다. 그리고 결국, 조만간 문맹이되어 어떤 종류의 점프에서 실수를 저지를 것이기 때문에 어쨌든 분명해질 것입니다. 그리고 그들이 당신의 거짓된 본성을 알아낸 후에, 다른 사람들에게 방종을 기대하지 마십시오. 귀하의 의견은 무시됩니다.
유겐크1 : 여러분, 이 주제에서 약간 벗어나겠습니다. 비록 그것이 또한 일맥상통하긴 하지만요. 오늘 퇴근길 운전하면서 지표에 대한 우리의 태도를 조금이나마 재고해 봤으면 좋겠다는 어리석은 생각이 들었다. 신경망에만 적용되는 것이 아니라 신경망에 적용한다는 관점입니다. 요컨대 인디케이터가 화면을 꾸미기 위한 기믹이 아니라 트레이드를 도와주는 스트레이디라는 점에서 진행을 제안합니다. 이 어려운 과정을 돕는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 제 생각에는 가격이 특정 포인트만큼 위 또는 아래로 움직일 확률을 더 이상 고민하지 않고 추정하는 것이 가장 좋습니다. 따라서 지표가 +1에서 -1로 변하는 숫자(또는 가격 계열의 함수)라고 가정해 보겠습니다. 이 숫자의 부호는 예상되는 가격 움직임의 방향을 나타냅니다('+' 상승, '-' 하락). 그리고 모듈은 이 방향으로 상당한 수의 포인트를 전달할 확률입니다(예: 30)(이것이 지표의 필수 매개변수가 되도록 하는 것이 좋습니다). 저것들. 모든 지표에는 단일 통합 인터페이스가 있습니다. 그리고 그들이 내부에 가지고 있는 것은 전적으로 저자의 양심에 달려 있습니다. 지표를 신경망에 연결하는 것에 대한 고려 사항에서 정확히 떠올랐습니다. 이 형식에서는 연결하기가 매우 쉽습니다. 그러나 그 아이디어는 독립적인 가치가 있는 것 같습니다. 이 표준에 따라 작성된 새 칠면조를 사용하면 알아낼 필요가 없으며 곡선이 즉시 명확해집니다. 그리고 종종 발생하는 것처럼 네트워크에서 일종의 칠면조를 볼 수 있습니다. 그것에 대한 설명이 없습니다. 그리고 출처가 있다고 해도 작가가 무슨 생각을 하고 있었는지, 이 불멸을 어찌해야 할지... 아아, 이런 접근 방식으로 볼린저스 등의 유행하는 것들은 존재의 권리를 잃는다. . 그러나 아무도 그것이 쉬울 것이라고 약속하지 않았습니다. .. 그러한 표준의 장점은 단점보다 몇 배나 더 큰 것 같습니다.
터무니없는 생각! 불행히도 그녀는 그런 식으로 머물 기회가 너무 많습니다. 사실 질문은 간단해 보이지만.
값 범위가 있는 표시기가 있습니다. 단 하나의 입력 매개변수가 있습니다 - 가격 변화 지점의 N 값. 새로운 지표를 구성해야 하며, 그 영역은 이전 지표의 범위가 되고 값의 범위는 구간(-1,1)이 됩니다. 그리고 이 값의 의미는 eugenk1 에서 설명한 대로 해당 방향으로 N 포인트 가격이 변할 확률입니다.
이러한 문제의 이론적 해결은 각 지표에 대해서만 개별적으로 수행할 수 있으며 거의 불가능합니다. 따라서 아마도이 질문은 논의 할 가치조차 없습니다. 그러나 현상학적 솔루션(다시, 각 지표에 대해 별도로)은 구현될 수 있고 구현될 수 있습니다. 이렇게하려면 기록에 대한이 표시기의 통계를 분석하기 위해 :-)가 필요합니다. 작음이 충분하지 않습니다. 매트의 관점에서 정확합니다. 통계, 문제 진술. 불행히도, 이 분야에서는 강하지 않습니다.
유진, 당신은 어떤 지표의 각 값에 대해 그러한 확률을 추정하기 위한 보편적인 절차를 공식화할 수 있습니까? 아니면 어떤 특정한 것?
이러한 지표에는 하나의 값이 아니라 두 개의 값이 있어야 합니다. 첫 번째(0에서 1까지)는 가격이 XX포인트 오를 확률입니다. 그리고 두 번째는 가격이 XX포인트 하락할 확률입니다. 그러면 우리는 일반적으로 확률에 대해 이야기할 수 있습니다.
나는 확률을 정확하게 계산하는 오실레이터가 있을지 의심스럽다. 통계 및 그, 샘플에서 이벤트의 빈도만 식별할 수 있습니다. 그러나 빈도 값은 샘플에 대해서만 확률 값으로, 연구 중인 이벤트의 수는 무한대가 되는 경향이 있습니다. 이것이 큰 수의 법칙이 말하는 것입니다(보다 정확하게는 빈도와 확률의 차이가 임의의 작은 값으로 가는 경향이 있고 샘플에서 무한대가 되는 경향이 있다고 말합니다). 연구 중인 사건의 빈도와 수에서 오류를 얻을 확률을 계산할 수 있습니다. 그리고 이것 또는 그 사건의 확률을 밝히기 위해 무한한 수의 사건을 기다리는 것 외에는 방법이 아직 발명되지 않았습니다. 알고 있는 경우를 제외하고는 정보량이 0이므로 계산할 것이 없습니다.
물론 베이즈의 정리가 있지만 독립적인 사건에만 해당됩니다. 저것들. 바로 이 정리에 따라 확률을 계산하는 지표는 독립적인 출처에서 정보를 가져와야 합니다. 그리고 모든 기술 지표 는 따옴표에 따라 값을 제공하므로 베이지안 접근 방식에는 적합하지 않습니다.
Reshetov , 그것은 더 쉬워야합니다. 당연히 대화는 빈도에 따른 확률 추정에 관한 것입니다. 이것이 통계가 존재하는 이유입니다. 그렇지 않으면 orver는 절대적으로 쓸모없는 추상화가 될 것입니다. 예를 들어 분산은 제한된 샘플에서 추정할 수 있습니다. 그리고 표본에 대한 추정치가 일반 모집단에 대한 추정치와 주어진 값 이하만큼 다를 확률을 추정할 수 있습니다 ...
여러분, 이 주제에서 약간 벗어나겠습니다. 비록 그것이 상당히 일맥상통하긴 하지만요. 오늘 퇴근길 운전하면서 지표에 대한 우리의 태도를 조금이나마 재고해 봤으면 좋겠다는 어리석은 생각이 들었다. 신경망에 적용한다는 관점에서 볼 수 있지만, 신경망에만 적용되는 것은 아닙니다. 한마디로 인디케이터가 화면을 꾸미기 위한 기믹이 아니라 트레이드를 도와주는 스트레이디라는 점에서 진행을 제안합니다. 이 어려운 과정을 돕는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 제 생각에는 가격이 특정 포인트만큼 위 또는 아래로 움직일 확률을 더 이상 고민하지 않고 추정하는 것이 가장 좋습니다. 따라서 지표가 +1에서 -1로 변하는 숫자(또는 가격 계열의 함수)라고 가정해 보겠습니다. 이 숫자의 부호는 가격 움직임의 예상 방향을 나타냅니다. '+' 상승, '-' 하락. 그리고 모듈은 이 방향으로 상당한 수의 포인트를 전달할 확률입니다(예: 30)(이것이 지표의 필수 매개변수가 되도록 하는 것이 좋습니다). 저것들. 모든 지표에는 단일 통합 인터페이스가 있습니다. 그리고 그들이 내부에 가지고 있는 것은 전적으로 저자의 양심에 달려 있습니다. 지표를 신경망에 연결하는 것에 대한 고려 사항에서 정확히 떠올랐습니다. 이 형식에서는 연결하기가 매우 쉽습니다. 그러나 그 아이디어는 독립적인 가치가 있는 것 같습니다. 이 표준에 따라 작성된 새 칠면조를 사용하면 알아낼 필요가 없으며 곡선이 즉시 명확해집니다. 그리고 종종 발생하는 것처럼 네트워크에서 일종의 칠면조를 볼 수 있습니다. 그것에 대한 설명이 없습니다. 그리고 출처가 있다고 해도 작가가 무슨 생각을 하고 있었는지, 이 불멸을 어찌해야 할지... 아아, 이런 접근 방식으로 볼린저스 등의 유행하는 것들은 존재의 권리를 잃는다. . 그러나 아무도 그것이 쉬울 것이라고 약속하지 않았습니다. .. 그러한 표준의 장점은 단점보다 몇 배나 더 큰 것 같습니다.
터무니없는 생각! 불행히도 그녀는 그런 식으로 머물 기회가 너무 많습니다. 사실 질문은 간단해 보이지만.
값 범위가 있는 표시기가 있습니다. 단 하나의 입력 매개변수가 있습니다 - 가격 변화 지점의 N 값. 새로운 지표를 구성해야 하며, 그 영역은 이전 지표의 범위가 되고 값의 범위는 구간(-1,1)이 됩니다. 그리고 이러한 값의 의미는 eugenk1 에서 설명한 대로 해당 방향으로 N 포인트 가격이 변동할 확률입니다.
이러한 문제의 이론적 해결은 각 지표에 대해서만 개별적으로 수행할 수 있으며 거의 불가능합니다. 따라서 이 질문은 논의할 가치조차 없을 것입니다. 그러나 현상학적 해법(다시, 각 지표에 대해 개별적으로)은 구현될 수 있고 구현될 수 있습니다. 이렇게하려면 기록에 대한이 표시기의 통계를 분석하기 위해 :-)가 필요합니다. 작음이 충분하지 않습니다. 매트의 관점에서 정확합니다. 통계, 문제 진술. 불행히도, 이 분야에서는 강하지 않습니다.
유진, 당신은 어떤 지표의 각 값에 대해 그러한 확률을 추정하기 위한 보편적인 절차를 공식화할 수 있습니까? 아니면 어떤 특정한 것?
누가 상관 ;-) 챔피언십에서 내 전문가의 최적화 기간을 최적화합니다. Expert Advisor 자체는 주기적으로 M15, H1에 이익을 표시합니다. 어떤 손도 그것을 실험하기 위해 손을 뻗지 않을 것입니다.
비밀이 아니라면 - 챔피언십 공식 발표와 등록 종료 사이에 얼마나 걸렸어요?
삼 개월
삼 개월
예, 읽었습니다. 확실한 승리를 주장하는 게시물 중 일부를 비웃었습니다. :).
공식 발표 - 7월 19일, 등록 마감 - 9월 25일 2개월하고 일주일. 원칙적으로 작동하는 아이디어가 있으면 포착할 수 있습니다(구현에 수천 줄이 필요하지 않은 경우).
여러분, 이 주제에서 약간 벗어나겠습니다. 비록 그것이 상당히 일맥상통하긴 하지만요. 오늘 퇴근길 운전하면서 지표에 대한 우리의 태도를 조금이나마 재고해 봤으면 좋겠다는 어리석은 생각이 들었다. 신경망에 적용한다는 관점에서 볼 수 있지만, 신경망에만 적용되는 것은 아닙니다. 한마디로 인디케이터가 화면을 꾸미기 위한 기믹이 아니라 트레이드를 도와주는 스트레이디라는 점에서 진행을 제안합니다. 이 어려운 과정을 돕는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 제 생각에는 가격이 특정 포인트만큼 위 또는 아래로 움직일 확률을 더 이상 고민하지 않고 추정하는 것이 가장 좋습니다. 따라서 지표가 +1에서 -1로 변경되는 숫자(또는 가격 계열의 함수)라고 가정해 보겠습니다. 이 숫자의 부호는 가격 움직임의 예상 방향을 나타냅니다. '+' 상승, '-' 하락. 그리고 모듈은 이 방향으로 상당한 수의 포인트를 전달할 확률입니다(예: 30)(이것이 지표의 필수 매개변수가 되도록 하는 것이 좋습니다). 저것들. 모든 지표에는 단일 통합 인터페이스가 있습니다. 그리고 그들이 내부에 가지고 있는 것은 전적으로 저자의 양심에 달려 있습니다. 지표를 신경망에 연결하는 것에 대한 고려 사항에서 정확히 떠올랐습니다. 이 형식에서는 연결하기가 매우 쉽습니다. 그러나 그 아이디어는 독립적인 가치가 있는 것 같습니다. 이 표준에 따라 작성된 새 칠면조를 사용하면 알아낼 필요가 없으며 곡선이 즉시 명확해집니다. 그리고 종종 발생하는 것처럼 네트워크에서 일종의 칠면조를 볼 수 있습니다. 그것에 대한 설명이 없습니다. 그리고 출처가 있다고 해도 작가가 무슨 생각을 하고 있었는지, 이 불멸을 어찌해야 할지... 아아, 이런 접근 방식으로 볼린저스 등의 유행하는 것들은 존재의 권리를 잃는다. . 그러나 아무도 그것이 쉬울 것이라고 약속하지 않았습니다. .. 그러한 표준의 장점은 단점보다 몇 배나 더 큰 것 같습니다.
삼 개월
예, 읽었습니다. 확실한 승리를 주장하는 게시물 중 일부를 비웃었습니다. :).
공식 발표 - 7월 19일, 등록 마감 - 9월 25일 2개월하고 일주일. 원칙적으로 작동하는 아이디어가 있으면 포착할 수 있습니다(구현에 수천 줄이 필요하지 않은 경우).
누군가는 반드시 승리할 것이다
여러분, 이 주제에서 약간 벗어나겠습니다. 비록 그것이 상당히 일맥상통하긴 하지만요. 오늘 퇴근길 운전하면서 지표에 대한 우리의 태도를 조금이나마 재고해 봤으면 좋겠다는 어리석은 생각이 들었다. 신경망에 적용한다는 관점에서 볼 수 있지만, 신경망에만 적용되는 것은 아닙니다. 한마디로 인디케이터가 화면을 꾸미기 위한 기믹이 아니라 트레이드를 도와주는 스트레이디라는 점에서 진행을 제안합니다. 이 어려운 과정을 돕는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 제 생각에는 가격이 특정 포인트만큼 위 또는 아래로 움직일 확률을 더 이상 고민하지 않고 추정하는 것이 가장 좋습니다. 따라서 지표가 +1에서 -1로 변하는 숫자(또는 가격 계열의 함수)라고 가정해 보겠습니다. 이 숫자의 부호는 가격 움직임의 예상 방향을 나타냅니다. '+' 상승, '-' 하락. 그리고 모듈은 이 방향으로 상당한 수의 포인트를 전달할 확률입니다(예: 30)(이것이 지표의 필수 매개변수가 되도록 하는 것이 좋습니다). 저것들. 모든 지표에는 단일 통합 인터페이스가 있습니다. 그리고 그들이 내부에 가지고 있는 것은 전적으로 저자의 양심에 달려 있습니다. 지표를 신경망에 연결하는 것에 대한 고려 사항에서 정확히 떠올랐습니다. 이 형식에서는 연결하기가 매우 쉽습니다. 그러나 그 아이디어는 독립적인 가치가 있는 것 같습니다. 이 표준에 따라 작성된 새 칠면조를 사용하면 알아낼 필요가 없으며 곡선이 즉시 명확해집니다. 그리고 종종 발생하는 것처럼 네트워크에서 일종의 칠면조를 볼 수 있습니다. 그것에 대한 설명이 없습니다. 그리고 출처가 있다고 해도 작가가 무슨 생각을 하고 있었는지, 이 불멸을 어찌해야 할지... 아아, 이런 접근 방식으로 볼린저스 등의 유행하는 것들은 존재의 권리를 잃는다. . 그러나 아무도 그것이 쉬울 것이라고 약속하지 않았습니다. .. 그러한 표준의 장점은 단점보다 몇 배나 더 큰 것 같습니다.
터무니없는 생각! 불행히도 그녀는 그런 식으로 머물 기회가 너무 많습니다. 사실 질문은 간단해 보이지만.
값 범위가 있는 표시기가 있습니다. 단 하나의 입력 매개변수가 있습니다 - 가격 변화 지점의 N 값. 새로운 지표를 구성해야 하며, 그 영역은 이전 지표의 범위가 되고 값의 범위는 구간(-1,1)이 됩니다. 그리고 이러한 값의 의미는 eugenk1 에서 설명한 대로 해당 방향으로 N 포인트 가격이 변동할 확률입니다.
이러한 문제의 이론적 해결은 각 지표에 대해서만 개별적으로 수행할 수 있으며 거의 불가능합니다. 따라서 아마도이 질문은 논의 할 가치조차 없습니다. 그러나 현상학적 해법(다시, 각 지표에 대해 개별적으로)은 구현될 수 있고 구현될 수 있습니다. 이렇게하려면 기록에 대한이 표시기의 통계를 분석하기 위해 :-)가 필요합니다. 작음이 충분하지 않습니다. 매트의 관점에서 정확합니다. 통계, 문제 진술. 불행히도, 이 분야에서는 강하지 않습니다.
유진, 당신은 어떤 지표의 각 값에 대해 그러한 확률을 추정하기 위한 보편적인 절차를 공식화할 수 있습니까? 아니면 어떤 특정한 것?
퍼셉트론에 대한 내 질문의 표현이 잘못되었습니다. 새로운 방식으로 공식화하려고 합니다. 다면체를 설명하는 if(a1<x1 && a2>x2 && a3<x3 && a4<x4) 조건 대신 선형 조합 AC(평면)를 사용하는 이유는 무엇입니까?
당신을 위해-양단은 여전히 명확하지 않지만 선형 필터의 원리를 적어 보겠습니다.
선형 필터에서 평면 방정식은 선형 방정식(퍼셉트론과 같은 함수)으로 제공됩니다. 예를 들어 좌표 X, Y 및 Z가 있는 3차원 공간의 경우 다음 형식의 방정식이 됩니다.
쉽게 한:
f(X, Y, Z) = 0;
- f(X1, Y1, Z1) = 0; 함수가 0과 같을 때 좌표(X1, Y1, Z1)가 있는 점은 평면에 속하거나 말했듯이 평면에 있습니다.
- f(X2, Y2, Z2) > 0; 함수의 값이 0보다 크면 좌표(X1, Y1, Z1)가 있는 점은 평면에 속하지 않고 평면의 한쪽에 위치합니다.
- f(X3, Y3, Z3) < 0; 함수의 값이 0보다 작으면 좌표(X1, Y1, Z1)가 있는 점은 평면에 속하지 않거나 평면의 반대쪽에 위치합니다.
마지막 두 부등식은 선형 필터의 원리입니다( Integer 에서 드릴한 것처럼 평활화하지 않음). 그리고 지금까지 그들은 좌표를 바로 이 평면의 선형 방정식에 대입하고 결과를 0과 비교하는 것을 제외하고는 평면의 측면과 관련하여 점의 기하학적 배열을 결정하는 더 원시적인 방법을 찾지 못했습니다. 이러한 방식으로 선형 필터는 파리를 커틀릿에서 분리합니다. 그리고 내가 반복적으로 반복했듯이 퍼셉트론의 가중치 계수는 이해할 수없는 수치가 아니라 상수이며, 그 도움으로 일부 객체를 분리하는 평면의 선형 방정식은 값의 점 좌표에 의해 주어집니다. 다른 유사한 개체의 기능. 2차원 이상의 공간에서 평면은 2면만 있기 때문에(2차원 공간에서는 평면이 아니라 선으로) 따라서 이러한 필터에 의한 객체는 두 개의 클래스로만 나눌 수 있습니다.이 모든 것은 "중등 학교 수학 핸드북"(c) A. G. Tsypkin의 172 페이지에서도 읽을 수 있습니다.
그런데 바로 이 학교를 다니지 않은 것 같은데 수업시간에 버스정류장에서 담배꽁초를 수거했다고요? 이제 당신은 호스인 척하고 스스로 거짓말을 하고 선형 필터에 대한 "전문가"인 척하려고 합니다. 그러나 사실, 당신은 절름발이이자 이중 딜러입니다. 그리고 결국, 조만간 문맹이되어 어떤 종류의 점프에서 실수를 저지를 것이기 때문에 어쨌든 분명해질 것입니다. 그리고 그들이 당신의 거짓된 본성을 알아낸 후에, 다른 사람들에게 방종을 기대하지 마십시오. 귀하의 의견은 무시됩니다.
여러분, 이 주제에서 약간 벗어나겠습니다. 비록 그것이 또한 일맥상통하긴 하지만요. 오늘 퇴근길 운전하면서 지표에 대한 우리의 태도를 조금이나마 재고해 봤으면 좋겠다는 어리석은 생각이 들었다. 신경망에만 적용되는 것이 아니라 신경망에 적용한다는 관점입니다. 요컨대 인디케이터가 화면을 꾸미기 위한 기믹이 아니라 트레이드를 도와주는 스트레이디라는 점에서 진행을 제안합니다. 이 어려운 과정을 돕는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 제 생각에는 가격이 특정 포인트만큼 위 또는 아래로 움직일 확률을 더 이상 고민하지 않고 추정하는 것이 가장 좋습니다. 따라서 지표가 +1에서 -1로 변하는 숫자(또는 가격 계열의 함수)라고 가정해 보겠습니다. 이 숫자의 부호는 예상되는 가격 움직임의 방향을 나타냅니다('+' 상승, '-' 하락). 그리고 모듈은 이 방향으로 상당한 수의 포인트를 전달할 확률입니다(예: 30)(이것이 지표의 필수 매개변수가 되도록 하는 것이 좋습니다). 저것들. 모든 지표에는 단일 통합 인터페이스가 있습니다. 그리고 그들이 내부에 가지고 있는 것은 전적으로 저자의 양심에 달려 있습니다. 지표를 신경망에 연결하는 것에 대한 고려 사항에서 정확히 떠올랐습니다. 이 형식에서는 연결하기가 매우 쉽습니다. 그러나 그 아이디어는 독립적인 가치가 있는 것 같습니다. 이 표준에 따라 작성된 새 칠면조를 사용하면 알아낼 필요가 없으며 곡선이 즉시 명확해집니다. 그리고 종종 발생하는 것처럼 네트워크에서 일종의 칠면조를 볼 수 있습니다. 그것에 대한 설명이 없습니다. 그리고 출처가 있다고 해도 작가가 무슨 생각을 하고 있었는지, 이 불멸을 어찌해야 할지... 아아, 이런 접근 방식으로 볼린저스 등의 유행하는 것들은 존재의 권리를 잃는다. . 그러나 아무도 그것이 쉬울 것이라고 약속하지 않았습니다. .. 그러한 표준의 장점은 단점보다 몇 배나 더 큰 것 같습니다.
터무니없는 생각! 불행히도 그녀는 그런 식으로 머물 기회가 너무 많습니다. 사실 질문은 간단해 보이지만.
값 범위가 있는 표시기가 있습니다. 단 하나의 입력 매개변수가 있습니다 - 가격 변화 지점의 N 값. 새로운 지표를 구성해야 하며, 그 영역은 이전 지표의 범위가 되고 값의 범위는 구간(-1,1)이 됩니다. 그리고 이 값의 의미는 eugenk1 에서 설명한 대로 해당 방향으로 N 포인트 가격이 변할 확률입니다.
이러한 문제의 이론적 해결은 각 지표에 대해서만 개별적으로 수행할 수 있으며 거의 불가능합니다. 따라서 아마도이 질문은 논의 할 가치조차 없습니다. 그러나 현상학적 솔루션(다시, 각 지표에 대해 별도로)은 구현될 수 있고 구현될 수 있습니다. 이렇게하려면 기록에 대한이 표시기의 통계를 분석하기 위해 :-)가 필요합니다. 작음이 충분하지 않습니다. 매트의 관점에서 정확합니다. 통계, 문제 진술. 불행히도, 이 분야에서는 강하지 않습니다.
유진, 당신은 어떤 지표의 각 값에 대해 그러한 확률을 추정하기 위한 보편적인 절차를 공식화할 수 있습니까? 아니면 어떤 특정한 것?
물론 베이즈의 정리가 있지만 독립적인 사건에만 해당됩니다. 저것들. 바로 이 정리에 따라 확률을 계산하는 지표는 독립적인 출처에서 정보를 가져와야 합니다. 그리고 모든 기술 지표 는 따옴표에 따라 값을 제공하므로 베이지안 접근 방식에는 적합하지 않습니다.
Reshetov , 그것은 더 쉬워야합니다. 당연히 대화는 빈도에 따른 확률 추정에 관한 것입니다. 이것이 통계가 존재하는 이유입니다. 그렇지 않으면 orver는 절대적으로 쓸모없는 추상화가 될 것입니다. 예를 들어 분산은 제한된 샘플에서 추정할 수 있습니다. 그리고 표본에 대한 추정치가 일반 모집단에 대한 추정치와 주어진 값 이하만큼 다를 확률을 추정할 수 있습니다 ...