분명히, 나는 아직 그것에 이르지 못했습니다. 어딘가에 버그. 내가 잡을 것이다. 요청도 있습니다. 다른 인덱싱 방법(시냅스 또는 다른 방법으로)을 알려주실 수 있습니까? 그렇지 않으면 직선이 단일 레이어에 적합하지만 2레이어에서는 매우 복잡한 인덱싱으로 판명되었습니다. 분명히 이것 때문에 속도가 느려집니다 (그리고 대부분 버그가 있을 수 있음)
그래서... 당신이 질문에 대해 생각하는 동안(그리고 Novosib과의 시차를 고려하면 당신은 아마도 잠을 자고 있을 것입니다), 저는 호기심을 위해 AR 방법을 사용 하여 막대의 색상 을 예측해 보기로 결정했습니다. Ndya - 예측하지 않고 완전한 쓰레기가 나옵니다. 모델을 식별하지 않고 시리즈 x[n]-x[n-1](H+L)/2에서 "정면" 방향("+" 또는 "-")을 예측하려고 했습니다. 마찬가지로, 예상대로 - 모조 다이아몬드가 아니기 때문에 쓰레기. 그러나 나는 시리즈를 처리하는 한 가지 오래된 아이디어를 기억하고 즉시 흥미로운 결과를 얻었습니다 (EURUSD의 15 분, 5000 샘플 섹션).
0 - 방향 오류
1 - 방향이 올바르게 결정됨
제일 짜증나는건 실수가 없다는거.. 근데 님 말이 맞아요 '방향', 제곱평균 '바의 숨쉬기'(뭔가 신비주의에 끌렸음), 좋은 전략을 세울 수 있습니다. 그래서 당신의 결과는 무엇입니까? 결국, 당신은 시스템이 얼마나 거짓말을 할 수 있는지 추정했습니다, 그렇죠?
알겠어, 센크스. NS로부터 최적의 결과를 어떻게 평가합니까? 실험이 설정된 총 부피 중 막대의 몇 퍼센트가 성공할 것입니까? 음, 1000개의 막대 중 99%를 정확하게 예측했습니다. 귀하의 평가 또는 이미 존재하는 결과는 무엇입니까?
예상되는 움직임의 방향만 예측하는 것에 대해 이야기하는 경우 올바르게 추측된 움직임의 백분율은 다음 공식에 따라 추정됩니다. p=n(+)/N 여기서 N 은 총 실험 횟수이고 n(+) 은 올바르게 추측 된 기호의 수.
진폭을 고려하여 예상되는 움직임을 예측하는 것에 대해 이야기하는 경우 위의 이 항목에서 설명한 알고리즘에 따라 예측 클라우드를 구축하고 이를 사용하여 직선을 그려 예측의 신뢰성을 평가하는 것이 옳습니다. 최소제곱법. 선택한 알고리즘의 예측 정확도를 특징짓는 기울기의 탄젠트와 실험 포인트의 분산은 위험을 보여줍니다.
다음은 훈련 샘플(빨간색)과 테스트 샘플(훈련에 참여하지 않음)에 대한 구성의 예입니다.
그러나 당신이 옳습니다 Seryoga, 막대의 "방향", 제곱 평균 제곱근 "막대의 호흡"(뭔가 신비주의에 끌렸습니다), 당신은 좋은 전략을 세울 수 있습니다. 그래서 당신의 결과는 무엇입니까? 결국, 당신은 시스템이 얼마나 거짓말을 할 수 있는지 추정했습니다, 그렇죠?
평가됨. 이것은 이 스레드의 첫 번째 부분의 주제입니다. 읽다. 이 평가 결과에 따르면 시스템이 통계적으로 유의미한 이점(정확한 항목의 >50%)을 제공하는 경우 MM에 대한 최적의 매개변수를 명확하게 결정하여 시장을 최대한 활용할 수 있습니다.
PS 마침내 그것을 얻는 데 얼마나 오랜 시간이 걸렸는지 놀랍습니다! 그리고 나는 같은 시간 동안 얼마나 많은 모욕적인 이름을 당신에게서 들었습니까? 그리고 얼마나 더 들어야 하나...
Если говорить о прогнозе ТОЛЬКО направления ожидаемого движения, то оценивается процент правильно угаданных движений по формуле: p=n(+)/N , где N - полное число экспериментов, n(+) - число правильно угаданных знаков.
진폭을 고려하여 예상되는 움직임을 예측하는 것에 대해 이야기하는 경우 위의 이 항목에서 설명한 알고리즘에 따라 예측 클라우드를 구축하고 이를 사용하여 직선을 그려 예측의 신뢰성을 평가하는 것이 옳습니다. 최소제곱법. 선택한 알고리즘의 예측 정확도를 특징짓는 기울기의 탄젠트와 실험 포인트의 분산은 위험을 보여줍니다.
다음은 훈련 샘플(빨간색)과 테스트 샘플(훈련에 참여하지 않음)에 대한 구성의 예입니다.
평가됨. 이것은 이 스레드의 첫 번째 부분의 주제입니다. 읽다. 이 평가 결과에 따르면 시스템이 통계적으로 유의미한 이점(정확한 항목의 >50%)을 제공하는 경우 MM에 대한 최적의 매개변수를 명확하게 결정하여 시장을 최대한 활용할 수 있습니다.
슈퍼 듀퍼 NS 시스템에 대한 추측의 백분율을 명확하게 알 수 있습니다. 또한 색상만 예측한다고 했는데 진폭이 색상과 어떤 관련이 있습니까? 그리고 주제는 다른 것에 관한 것이었습니다. 특히 숫자가 이미 변경되었을 수 있으므로 모든 것을 읽으라고 강요할 필요가 없습니다.
PS 마침내 그것을 얻는 데 얼마나 오랜 시간이 걸렸는지 놀랍습니다! 그리고 나는 같은 시간 동안 얼마나 많은 모욕적인 이름을 당신에게서 들었습니까? 그리고 얼마나 더 들어야 하나...
Seryoga, 당신이 가지고 있는 심리학과 과장된 자만심이 얼마나 훼손되었습니까? 그런 헛소리 쓰지 말고 넘어가세요. 또한, 당신은 기억력이 짧고 당신이 어떻게 정상적이고 원칙적으로 좋은 사람들을 정신 분열증이라고 부르는지를 잊어 버렸습니다. Ay-ay, doHtur
PS : AR 모델을 사용하는 것이 NS보다 더 나쁜 결과를 주지 않는다는 것을 마침내 이해하는 데 얼마나 오랜 시간이 걸릴지 놀랍습니다.
그리고 오류 벡터의 길이는 새로운 것입니다... 우리는 거치지 않았습니다 :-)
삼각형의 한 변의 길이는 어떻게 구합니까? 바르게! - 루트 아래의 제곱합을 취합니다.
따라서 여기서는 데이터 벡터의 길이로 정규화하기만 하면 됩니다. 그래서 새로운 것은 없습니다. 모든 것이 과학입니다.
다음은 모든 가중치에 대한 "압축" 루프 중 하나의 예입니다.
또한 하나의 배열에 모든 가중치가 있으며 인덱싱은 거의 동일합니다.
미래 +1 막대의 "색상"을 예측하시겠습니까, 아니면 현재 막대의 이력을 고려하여 더 복잡한 움직임을 평가하시겠습니까?
알겠어, 센크스. NS로부터 최적의 결과를 어떻게 평가합니까? 실험이 설정된 총 부피 중 막대의 몇 퍼센트가 성공할 것입니까? 음, 1000개의 막대 중 99%를 정확하게 예측했습니다. 귀하의 평가 또는 이미 존재하는 결과는 무엇입니까?
그래서... 당신이 질문에 대해 생각하는 동안(그리고 Novosib과의 시차를 고려하면 당신은 아마도 잠을 자고 있을 것입니다), 저는 호기심을 위해 AR 방법을 사용 하여 막대의 색상 을 예측해 보기로 결정했습니다. Ndya - 예측하지 않고 완전한 쓰레기가 나옵니다. 모델을 식별하지 않고 시리즈 x[n]-x[n-1](H+L)/2에서 "정면" 방향("+" 또는 "-")을 예측하려고 했습니다. 마찬가지로, 예상대로 - 모조 다이아몬드가 아니기 때문에 쓰레기. 그러나 나는 시리즈를 처리하는 한 가지 오래된 아이디어를 기억하고 즉시 흥미로운 결과를 얻었습니다 (EURUSD의 15 분, 5000 샘플 섹션).
제일 짜증나는건 실수가 없다는거.. 근데 님 말이 맞아요 '방향', 제곱평균 '바의 숨쉬기'(뭔가 신비주의에 끌렸음), 좋은 전략을 세울 수 있습니다. 그래서 당신의 결과는 무엇입니까? 결국, 당신은 시스템이 얼마나 거짓말을 할 수 있는지 추정했습니다, 그렇죠?
알겠어, 센크스. NS로부터 최적의 결과를 어떻게 평가합니까? 실험이 설정된 총 부피 중 막대의 몇 퍼센트가 성공할 것입니까? 음, 1000개의 막대 중 99%를 정확하게 예측했습니다. 귀하의 평가 또는 이미 존재하는 결과는 무엇입니까?
예상되는 움직임의 방향만 예측하는 것에 대해 이야기하는 경우 올바르게 추측된 움직임의 백분율은 다음 공식에 따라 추정됩니다. p=n(+)/N 여기서 N 은 총 실험 횟수이고 n(+) 은 올바르게 추측 된 기호의 수.
진폭을 고려하여 예상되는 움직임을 예측하는 것에 대해 이야기하는 경우 위의 이 항목에서 설명한 알고리즘에 따라 예측 클라우드를 구축하고 이를 사용하여 직선을 그려 예측의 신뢰성을 평가하는 것이 옳습니다. 최소제곱법. 선택한 알고리즘의 예측 정확도를 특징짓는 기울기의 탄젠트와 실험 포인트의 분산은 위험을 보여줍니다.
다음은 훈련 샘플(빨간색)과 테스트 샘플(훈련에 참여하지 않음)에 대한 구성의 예입니다.
그러나 당신이 옳습니다 Seryoga, 막대의 "방향", 제곱 평균 제곱근 "막대의 호흡"(뭔가 신비주의에 끌렸습니다), 당신은 좋은 전략을 세울 수 있습니다. 그래서 당신의 결과는 무엇입니까? 결국, 당신은 시스템이 얼마나 거짓말을 할 수 있는지 추정했습니다, 그렇죠?
평가됨. 이것은 이 스레드의 첫 번째 부분의 주제입니다. 읽다. 이 평가 결과에 따르면 시스템이 통계적으로 유의미한 이점(정확한 항목의 >50%)을 제공하는 경우 MM에 대한 최적의 매개변수를 명확하게 결정하여 시장을 최대한 활용할 수 있습니다.
PS 마침내 그것을 얻는 데 얼마나 오랜 시간이 걸렸는지 놀랍습니다! 그리고 나는 같은 시간 동안 얼마나 많은 모욕적인 이름을 당신에게서 들었습니까? 그리고 얼마나 더 들어야 하나...
중성자 에게
Если говорить о прогнозе ТОЛЬКО направления ожидаемого движения, то оценивается процент правильно угаданных движений по формуле: p=n(+)/N , где N - полное число экспериментов, n(+) - число правильно угаданных знаков.
진폭을 고려하여 예상되는 움직임을 예측하는 것에 대해 이야기하는 경우 위의 이 항목에서 설명한 알고리즘에 따라 예측 클라우드를 구축하고 이를 사용하여 직선을 그려 예측의 신뢰성을 평가하는 것이 옳습니다. 최소제곱법. 선택한 알고리즘의 예측 정확도를 특징짓는 기울기의 탄젠트와 실험 포인트의 분산은 위험을 보여줍니다.
다음은 훈련 샘플(빨간색)과 테스트 샘플(훈련에 참여하지 않음)에 대한 구성의 예입니다.
평가됨. 이것은 이 스레드의 첫 번째 부분의 주제입니다. 읽다. 이 평가 결과에 따르면 시스템이 통계적으로 유의미한 이점(정확한 항목의 >50%)을 제공하는 경우 MM에 대한 최적의 매개변수를 명확하게 결정하여 시장을 최대한 활용할 수 있습니다.
슈퍼 듀퍼 NS 시스템에 대한 추측의 백분율을 명확하게 알 수 있습니다. 또한 색상만 예측한다고 했는데 진폭이 색상과 어떤 관련이 있습니까? 그리고 주제는 다른 것에 관한 것이었습니다. 특히 숫자가 이미 변경되었을 수 있으므로 모든 것을 읽으라고 강요할 필요가 없습니다.
PS 마침내 그것을 얻는 데 얼마나 오랜 시간이 걸렸는지 놀랍습니다! 그리고 나는 같은 시간 동안 얼마나 많은 모욕적인 이름을 당신에게서 들었습니까? 그리고 얼마나 더 들어야 하나...
Seryoga, 당신이 가지고 있는 심리학과 과장된 자만심이 얼마나 훼손되었습니까? 그런 헛소리 쓰지 말고 넘어가세요. 또한, 당신은 기억력이 짧고 당신이 어떻게 정상적이고 원칙적으로 좋은 사람들을 정신 분열증이라고 부르는지를 잊어 버렸습니다. Ay-ay, doHtur
PS : AR 모델을 사용하는 것이 NS보다 더 나쁜 결과를 주지 않는다는 것을 마침내 이해하는 데 얼마나 오랜 시간이 걸릴지 놀랍습니다.