Seryoga, 왜 귀하의 게시물에서 내 모든 메시지를 복제합니까? 습관인가? 좀 번거롭네요.
샘플 길이에 관해서는 테스터에서 이 매개변수를 실행하고 가장 좋은 것을 선택할 수 있습니다 :-)
나를 얻은 것은 다음과 같습니다.
행렬의 순위가 눈에 띄게 크면(예: 1000 이상), 한 단계 앞서 예측할 때 방정식의 "새로운" 항의 영향이 최소화되어야 하고 시스템은 안정적인 솔루션을 제공해야 합니다( 잡담 +/- 100000). 그래서 그런 것 같습니다. 이것은 시스템이 예를 들어 10개의 방정식으로 구성되고 샘플에서 10개의 예제에 대한 일치가 100%이고 다음 항에서 차이가 2000000배인 경우와 다릅니다.
Seryoga, 왜 귀하의 게시물에서 내 모든 메시지를 복제합니까? 습관이나 뭔가요? 좀 번거롭네요.
샘플 길이에 관해서는 테스터에서 이 매개변수를 실행하고 가장 좋은 것을 선택할 수 있습니다 :-)
다음은 나를 얻은 것입니다.
행렬의 순위가 눈에 띄게 크면(예: 1000 이상), 한 단계 앞서 예측할 때 방정식의 "새로운" 항의 영향이 최소화되어야 하고 시스템은 안정적인 솔루션을 제공해야 합니다( 잡담 +/- 100000). 그래서 그런 것 같습니다. 이것은 시스템이 예를 들어 10개의 방정식으로 구성되고 샘플에서 10개의 예제에 대한 일치가 100%이고 다음 항에서 차이가 2000000배인 경우와 다릅니다.
1. 행렬의 순위가 눈에 띄게 크면 마지막 구성원의 수다도 오류 수준에 영향을 미칩니다. 그렇다면 계산의 정확성은 무엇입니까?
2. 계산의 정확성을 잊지 마십시오. 그러한 계산량으로 절뚝 거리기 시작할 것입니다.
삼.! 내가 틀렸다면 정정해 주지만 시스템이 잘못 컴파일되었습니다! 마지막 방정식에는 2개의 미지수가 있습니다. a[0] 및 x[-1]
Seryoga, 왜 귀하의 게시물에서 내 모든 메시지를 복제합니까? 습관이나 뭔가요? 좀 번거롭네요.
샘플 길이에 관해서는 테스터에서 이 매개변수를 실행하고 가장 좋은 것을 선택할 수 있습니다 :-)
항상 그렇게 쓰는건 아니고(만약 눈치채면) PDA를 쓸때만 하면 많은 분들이 편해지니까 아쉬워요 가끔 이렇게 '사용'을 하게 됩니다
다음은 나를 얻은 것입니다.
행렬의 순위가 눈에 띄게 크면(예: 1000 이상), 한 단계 앞서 예측할 때 방정식의 "새로운" 항의 영향이 최소화되어야 하고 시스템은 안정적인 솔루션을 제공해야 합니다( 잡담 +/- 100000). 그래서 그런 것 같습니다. 이것은 시스템이 예를 들어 10개의 방정식으로 구성되고 샘플에서 10개의 예제에 대한 일치가 100%이고 다음 항에서 차이가 2000000배인 경우와 다릅니다.
그런 다음 볼 필요가 있지만이 특정 방법의 결과에 전혀 만족하지 못했습니다. 그러나 다음 막대를 예측한다는 바로 그 아이디어는 훌륭하고 "통계적으로 안전합니다": 포럼에서 설명된 내 전략을 기억하십시오. 여기에서 다음 막대의 기대치와 RMS를 예로 들어 예측했습니다. x축 - 시간, y축 - 획득한 포인트 수 EURUSD, 시뮬레이션 결과(및 수익 창출)는 정확하지만 MathCAD에서 발췌한 거래 시뮬레이션을 상기시켜 드리겠습니다. 새로운 막대의 기대치와 그 수준 +/ - RMS가 완전히 막대 안에 있으면 이익은 고정되고 손실은 SL에 의해 고정됩니다.
농담이지만 실제로 작동합니다. 최대 24건의 거래가 매시간 1건씩 가능하지만 실제로는 그보다 적습니다. 또한 각 거래에 대해 "예기치 않은 비용에 대해 마이너스 9포인트"를 약속했습니다. 이익이 나거나 이익이 나지 않는 모든 거래가 내 9점을 "제거"했습니다. 글쎄, 당신은 결코 모른다...
1. 예, 예. 500타를 치자 예측은 문제가 되지 않지만 획에 의한 예측을 바탕으로 예측을 하려고 하면 그 아주 작은 오차로 인해 엄청난 갭에 빠지게 된다.
3. 평등과 방정식의 차이점은 무엇입니까? :)[0] 안보이고 불명입니다.
모든 것. 오타가 보입니다. 다음과 같이 읽어야 합니다.
a[999]*x[1000]+a[998]*x[999]+...+a[0]*x[1]=x[0]
a1000*x1001+a999*x1000+...+a1*x2=x1
.
.
a1998*x1999+a1997*x1998+...+a999*x1000=x999.
그리고 계수 A0, A1 ... A999를 찾습니다. 다음으로 현재 일봉 x[0] 을 방정식에 대입합니다.
a999*x999+a998*x998...+a0*x0=x[-1] (내일 증분)
솔루션의 안정성에 관해서는 당신이 옳을 가능성이 큽니다. 그건 그렇고, NN의 장점은 정확하게 과도하게 결정된 시스템을 해결한다는 것입니다. 미지수의 수가 방정식의 수보다 훨씬 적은 경우(NN 입력의 차원이 훈련 샘플의 길이보다 작음). 이러한 이유로 NN이 제공한 솔루션은 안정적이고 곧 훈련 샘플의 솔루션보다 작습니다!
Seryoga, 무슨 일 있어?
그래, 알았어, 알았어!
이런 식으로 해야 한다는 말은 아닙니다. 예를 들어 "정사각형의 소가..."라는 말을 들었을 때 깊은 내적 만족을 느끼지 못합니다. 글쎄, 그것은 무엇입니까?
내가 무슨 생각을 하고 있었는지 알잖아...
2000개의 일일 막대가 있다고 가정하겠습니다(그 진폭은 X ). 나는 다음과 같은 형식의 CLU 방정식을 씁니다.
a[1000]*x[1000]+a[999]*x[999]+...+a[1]*x[1]=x[0]
a1001*x1001+a1000*x1000+...+a2*x2=x1
.
.
a2000*x2000+a1999*x1999+...+a1001*x1001=x1000.
그리고 계수 A0, A1 ... A999를 찾습니다. 다음으로 현재 일봉 x[0] 을 방정식에 대입합니다.
a999*x999+a998*x998...+a0*x0=x[-1] (내일 증분)
내일의 일일 바에 대한 예측을 얻으십시오.
당신은 그 방향으로 가지 않았습니다. 무엇이 더 쉬울 수 있습니까?
그래, 알았어, 알았어!
이런 식으로 해야 한다는 말은 아닙니다. 예를 들어 "정사각형의 소가..."라는 말을 들었을 때 깊은 내적 만족을 느끼지 못합니다. 글쎄, 그것은 무엇입니까?
내가 무슨 생각을 했는지 알잖아...
2000개의 일일 막대가 있다고 가정하겠습니다(그 진폭은 X임). 나는 다음과 같은 형식의 CLU 방정식을 씁니다.
a[1000]*x[1000]+a[999]*x[999]+...+a[1]*x[1]=x[0]
a1001*x1001+a1000*x1000+...+a2*x2=x1
.
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a2000*x2000+a1999*x1999+...+a1001*x1001=x1000.
그리고 계수 A0, A1 ... A999를 찾습니다. 다음으로 현재 일봉 x[0]을 방정식에 대입합니다.
a999*x999+a998*x998...+a0*x0=x[-1] (내일 증분)
내일의 일일 바에 대한 예측을 얻으십시오.
당신은 그 방향으로 가지 않았습니다. 무엇이 더 쉬울 수 있습니까?
나는 오랫동안 그것을 시도했다-쓰레기는 드문 것으로 판명되었다 :o) 또한 동일한 식별 문제-그리고 채취 할 샘플의 길이는 ...
Seryoga, 왜 귀하의 게시물에서 내 모든 메시지를 복제합니까? 습관인가? 좀 번거롭네요.
샘플 길이에 관해서는 테스터에서 이 매개변수를 실행하고 가장 좋은 것을 선택할 수 있습니다 :-)
나를 얻은 것은 다음과 같습니다.
행렬의 순위가 눈에 띄게 크면(예: 1000 이상), 한 단계 앞서 예측할 때 방정식의 "새로운" 항의 영향이 최소화되어야 하고 시스템은 안정적인 솔루션을 제공해야 합니다( 잡담 +/- 100000). 그래서 그런 것 같습니다. 이것은 시스템이 예를 들어 10개의 방정식으로 구성되고 샘플에서 10개의 예제에 대한 일치가 100%이고 다음 항에서 차이가 2000000배인 경우와 다릅니다.
그래, 알았어, 알았어!
이런 식으로 해야 한다는 말은 아닙니다. 예를 들어 "정사각형의 소가..."라는 말을 들었을 때 깊은 내적 만족을 느끼지 못합니다. 글쎄, 그것은 무엇입니까?
내가 무슨 생각을 했는지 알잖아...
2000개의 일일 막대가 있다고 가정하겠습니다(그 진폭은 X임). 나는 다음과 같은 형식의 CLU 방정식을 씁니다.
a[1000]*x[1000]+a[999]*x[999]+...+a[1]*x[1]=x[0]
a1001*x1001+a1000*x1000+...+a2*x2=x1
.
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a2000*x2000+a1999*x1999+...+a1001*x1001=x1000.
그리고 계수 A0, A1 ... A999를 찾습니다. 다음으로 현재 일봉 x[0]을 방정식에 대입합니다.
a999*x999+a998*x998...+a0*x0=x[-1] (내일 증분)
내일의 일일 바에 대한 예측을 얻으십시오.
당신은 그 방향으로 가지 않았습니다. 무엇이 더 쉬울 수 있습니까?
사실, nishtyak이 밝혀졌습니다. 그러나 막대만 필요한 것은 아닙니다. 낮이 가장 좋습니다. 샘플링 거리는 8년입니다.
Seryoga, 왜 귀하의 게시물에서 내 모든 메시지를 복제합니까? 습관이나 뭔가요? 좀 번거롭네요.
샘플 길이에 관해서는 테스터에서 이 매개변수를 실행하고 가장 좋은 것을 선택할 수 있습니다 :-)
다음은 나를 얻은 것입니다.
행렬의 순위가 눈에 띄게 크면(예: 1000 이상), 한 단계 앞서 예측할 때 방정식의 "새로운" 항의 영향이 최소화되어야 하고 시스템은 안정적인 솔루션을 제공해야 합니다( 잡담 +/- 100000). 그래서 그런 것 같습니다. 이것은 시스템이 예를 들어 10개의 방정식으로 구성되고 샘플에서 10개의 예제에 대한 일치가 100%이고 다음 항에서 차이가 2000000배인 경우와 다릅니다.
1. 행렬의 순위가 눈에 띄게 크면 마지막 구성원의 수다도 오류 수준에 영향을 미칩니다. 그렇다면 계산의 정확성은 무엇입니까?
2. 계산의 정확성을 잊지 마십시오. 그러한 계산량으로 절뚝 거리기 시작할 것입니다.
삼.! 내가 틀렸다면 정정해 주지만 시스템이 잘못 컴파일되었습니다! 마지막 방정식에는 2개의 미지수가 있습니다. a[0] 및 x[-1]
낮이 가장 좋습니다. 샘플링 거리는 8년입니다.
그래서 - 여기 전문가들이 스스로를 끌어 올리고 있습니다!
뭐, 여아들이 더 잘생기고 8살 차이가 가장 난다는 사실 :-)
그러나 최적인 행렬의 순위는 어떻습니까? 귀찮게 할 가치가 있습니까? 지금은 SLU를 해결하기 위해 MQL에 코드를 입력하려고 합니다.
1. 행렬의 순위가 눈에 띄게 크면 마지막 구성원의 수다도 오류 수준에 영향을 미칩니다. 그렇다면 계산의 정확성은 무엇입니까?
2. 계산의 정확성을 잊지 마십시오. 그러한 계산량으로 절뚝 거리기 시작할 것입니다.
삼.! 내가 틀렸다면 정정해 주지만 시스템이 잘못 컴파일되었습니다! 마지막 방정식에는 2개의 미지수가 있습니다. a[0] 및 x[-1]
1. 방정식에 많은 계수가 있으면 새 구성원의 역할이 원활해지기를 바랍니다. 왜 그렇지?
2. 동의합니다.
3. 이것은 방정식이 아니며 SLE에 포함되지 않으며 예측을 가능하게 하는 평등입니다. 우리는 계수가 가격보다 느리게 변한다고 믿습니다.
x[0] - 현재 값. 우리는 오늘의 일간 양초 형성을 기다리고 있으며 다음 막대에 대한 예측을 즉시 얻습니다 - x[-1]
Seryoga, 왜 귀하의 게시물에서 내 모든 메시지를 복제합니까? 습관이나 뭔가요? 좀 번거롭네요.
샘플 길이에 관해서는 테스터에서 이 매개변수를 실행하고 가장 좋은 것을 선택할 수 있습니다 :-)
항상 그렇게 쓰는건 아니고(만약 눈치채면) PDA를 쓸때만 하면 많은 분들이 편해지니까 아쉬워요 가끔 이렇게 '사용'을 하게 됩니다
행렬의 순위가 눈에 띄게 크면(예: 1000 이상), 한 단계 앞서 예측할 때 방정식의 "새로운" 항의 영향이 최소화되어야 하고 시스템은 안정적인 솔루션을 제공해야 합니다( 잡담 +/- 100000). 그래서 그런 것 같습니다. 이것은 시스템이 예를 들어 10개의 방정식으로 구성되고 샘플에서 10개의 예제에 대한 일치가 100%이고 다음 항에서 차이가 2000000배인 경우와 다릅니다.
그런 다음 볼 필요가 있지만이 특정 방법의 결과에 전혀 만족하지 못했습니다. 그러나 다음 막대를 예측한다는 바로 그 아이디어는 훌륭하고 "통계적으로 안전합니다": 포럼에서 설명된 내 전략을 기억하십시오. 여기에서 다음 막대의 기대치와 RMS를 예로 들어 예측했습니다. x축 - 시간, y축 - 획득한 포인트 수 EURUSD, 시뮬레이션 결과(및 수익 창출)는 정확하지만 MathCAD에서 발췌한 거래 시뮬레이션을 상기시켜 드리겠습니다. 새로운 막대의 기대치와 그 수준 +/ - RMS가 완전히 막대 안에 있으면 이익은 고정되고 손실은 SL에 의해 고정됩니다.
농담이지만 실제로 작동합니다. 최대 24건의 거래가 매시간 1건씩 가능하지만 실제로는 그보다 적습니다. 또한 각 거래에 대해 "예기치 않은 비용에 대해 마이너스 9포인트"를 약속했습니다. 이익이 나거나 이익이 나지 않는 모든 거래가 내 9점을 "제거"했습니다. 글쎄, 당신은 결코 모른다...
1. 방정식에 많은 계수가 있으면 새 구성원의 역할이 원활해지기를 바랍니다. 왜 그렇지?
3. 이것은 방정식이 아니며 SLE에 포함되지 않으며 예측을 가능하게 하는 평등입니다. 우리는 계수가 가격보다 느리게 변한다고 믿습니다.
x[0] - 현재 값. 우리는 오늘의 일간 양초 형성을 기다리고 있으며 다음 막대에 대한 예측을 즉시 얻습니다 - x[-1]
1. 예, 예입니다. 500타를 치자 예측은 문제가 되지 않지만 획에 의한 예측을 바탕으로 예측을 하려고 하면 그 아주 작은 오차로 인해 엄청난 갭에 빠지게 된다.
3. 평등과 방정식의 차이점은 무엇입니까? :)[0] 안보이고 불명입니다.
http://forex.sunstation.com/pics/gbpjpydance.gif
품질은 확실히 그렇게 뜨겁지 않지만 나에게는 충분합니다.
1. 예, 예. 500타를 치자 예측은 문제가 되지 않지만 획에 의한 예측을 바탕으로 예측을 하려고 하면 그 아주 작은 오차로 인해 엄청난 갭에 빠지게 된다.
3. 평등과 방정식의 차이점은 무엇입니까? :)[0] 안보이고 불명입니다.
모든 것. 오타가 보입니다. 다음과 같이 읽어야 합니다.
a[999]*x[1000]+a[998]*x[999]+...+a[0]*x[1]=x[0]
a1000*x1001+a999*x1000+...+a1*x2=x1
.
.
a1998*x1999+a1997*x1998+...+a999*x1000=x999.
그리고 계수 A0, A1 ... A999를 찾습니다. 다음으로 현재 일봉 x[0] 을 방정식에 대입합니다.
a999*x999+a998*x998...+a0*x0=x[-1] (내일 증분)
솔루션의 안정성에 관해서는 당신이 옳을 가능성이 큽니다. 그건 그렇고, NN의 장점은 정확하게 과도하게 결정된 시스템을 해결한다는 것입니다. 미지수의 수가 방정식의 수보다 훨씬 적은 경우(NN 입력의 차원이 훈련 샘플의 길이보다 작음). 이러한 이유로 NN이 제공한 솔루션은 안정적이고 곧 훈련 샘플의 솔루션보다 작습니다!
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