그리고 누군가 나에게 가격의 자기회귀가 있고(개시 또는 종가) 시간 t에서의 방정식이 시간 t + 1에서의 방정식(네트워크 재훈련이 필요함)과 다르다는 아이디어에 대한 이론적 정당성을 설명할 수 있습니까? 입력 막대로 마지막 몇 개? 다른 모든 시스템, 지표 등의 핵심 시장은 유사한 조건이 전개될 경우 거의 동일하게 행동하는 일부 메커니즘에 의해 지배된다는 가정이 있습니다. 그리고 현재의 시장 움직임은 서로 다른 시간 구조의 추세가 중첩된 것입니다.
예, 어떻게 든 스스로 자동 회귀를 시도했고 ln(Close)의 함수로 y = ln(High[i] / High[i+1]) 또는 ln(Low[i] / Low[i+1])에 성공했습니다. [i+1] / Low[i+1]) 및 ln(Close[i+1] / High[i+1]) R 2 값은 약 0.45입니다. 하지만 이론적 근거는 분명히 부족합니다. :)
어제의 시장이 오늘의 시장과 유사하지 않고 내일의 시장과 유사하지 않을 것임을 분명히 보여주는 관행이 있다면 왜 이론적 근거가 필요합니까? 반대일텐데 그리드는 전혀 필요하지 않습니다. 이로부터 네트워크에 대한 지식이 현재 순간에 해당하려면 각 샘플에서 네트워크를 다시 훈련해야 합니다. 대부분의 지표는 여러분이 생각하는 것과 완전히 다른 것을 기반으로 합니다(가장 최근에 저도 그렇게 생각했습니다). 이제 나는 모든 칠면조가 실제로 완전히 다른 메커니즘, 즉 FER 또는 antiTER와 같은 결정론적 현실 모델을 구축하려는 인간 정신의 경향을 이용한다는 것을 이해합니다. 저것들. (나는 러시아어에서 이해할 수있는 것으로 번역합니다) : 게으름과 어리 석음.
최적의 짧은 역사 섹션을 사용해야 할 필요성은 시장 VR의 동일한 비정상성에 의해 결정됩니다. 저것들. 지금 작동하는 것이 한 시간 안에 작동하지 않을 수 있습니다. 메커니즘은 동일한 방식으로 작동합니다. 여기 당신이 맞습니다. 시장은 다르게 행동합니다.
어제의 시장이 오늘과 같지 않고 내일도 같지 않을 것임을 분명히 보여주는 관행이 있다면 왜 이론적 근거가 필요합니까? 반대일텐데 그리드는 전혀 필요하지 않습니다. 이로부터 네트워크에 대한 지식이 현재 순간에 해당하려면 각 샘플에서 네트워크를 다시 훈련해야 합니다. 대부분의 지표는 여러분이 생각하는 것과 완전히 다른 것을 기반으로 합니다(가장 최근에 저도 그렇게 생각했습니다). 이제 나는 모든 칠면조가 실제로 완전히 다른 메커니즘, 즉 FER 또는 antiTER와 같은 결정론적 현실 모델을 구축하려는 인간 정신의 경향을 이용한다는 것을 이해합니다. 저것들. (나는 러시아어에서 이해할 수있는 것으로 번역합니다) : 게으름과 어리 석음.
최적의 짧은 역사 섹션을 사용해야 할 필요성은 시장 VR의 동일한 비정상성에 의해 결정됩니다. 저것들. 지금 작동하는 것이 한 시간 안에 작동하지 않을 수 있습니다. 메커니즘은 동일한 방식으로 작동합니다. 여기 당신이 맞습니다. 시장은 다르게 행동합니다.
고정 데이터로 이동할 수 있는 변환이 있습니다. 내가 이해하는 한, 시리즈는 단순히 몇 년 동안 증가해온 변동성 때문에 고정적이지 않습니다.
그 사람은 시간이 지남에 따라 인과 관계의 변화에 대해 내가 이해하는 한, 하나가 있다면 거의 아무것도 할 수 없다고 물었습니다 ...
그리고 관행에 대해: "어제의 시장이 오늘의 시장과 같지 않고 내일의 시장과 같지도 않을 것이라는 것을 분명히 보여주는 관행이 있다면 왜 이론적 근거가 필요합니까?" - 예시를 보여주세요... (각 예시에 대한 반례가 있기 때문에 원칙적으로 보여주지 않을 수 있습니다...)
어떻게 그렇게 빨리 첫 번째 집계에서 1에 도달 했습니까? 그리고 왜 거기에 제로 스프레드가 있습니까? 가중치를 무작위로 지정하고 처음부터 시작하지 않습니까?
모르겠어. 가중치 무작위화:
무작위화 증가(0.1)
알았다. 작은 실수를 수정하자마자 첫 번째 단계에서 장치를 얻었습니다.
이제 다음과 같습니다.
이제 다음과 같은 일이 발생합니다.
무슨 말을 합니까? 평균 오차의 발산은 상수를 향하는 경향이 있는 것 같습니다.
그리고 누군가 나에게 가격의 자기회귀가 있고(개시 또는 종가) 시간 t에서의 방정식이 시간 t + 1에서의 방정식(네트워크 재훈련이 필요함)과 다르다는 아이디어에 대한 이론적 정당성을 설명할 수 있습니까? 입력 막대로 마지막 몇 개? 다른 모든 시스템, 지표 등의 핵심 시장은 유사한 조건이 전개될 경우 거의 동일하게 행동하는 일부 메커니즘에 의해 지배된다는 가정이 있습니다. 그리고 현재의 시장 움직임은 서로 다른 시간 구조의 추세가 중첩된 것입니다.
예, 어떻게 든 스스로 자동 회귀를 시도했고 ln(Close)의 함수로 y = ln(High[i] / High[i+1]) 또는 ln(Low[i] / Low[i+1])에 성공했습니다. [i+1] / Low[i+1]) 및 ln(Close[i+1] / High[i+1]) R 2 값은 약 0.45입니다. 하지만 이론적 근거는 분명히 부족합니다. :)
어제의 시장이 오늘의 시장과 유사하지 않고 내일의 시장과 유사하지 않을 것임을 분명히 보여주는 관행이 있다면 왜 이론적 근거가 필요합니까? 반대일텐데 그리드는 전혀 필요하지 않습니다. 이로부터 네트워크에 대한 지식이 현재 순간에 해당하려면 각 샘플에서 네트워크를 다시 훈련해야 합니다. 대부분의 지표는 여러분이 생각하는 것과 완전히 다른 것을 기반으로 합니다(가장 최근에 저도 그렇게 생각했습니다). 이제 나는 모든 칠면조가 실제로 완전히 다른 메커니즘, 즉 FER 또는 antiTER와 같은 결정론적 현실 모델을 구축하려는 인간 정신의 경향을 이용한다는 것을 이해합니다. 저것들. (나는 러시아어에서 이해할 수있는 것으로 번역합니다) : 게으름과 어리 석음.
최적의 짧은 역사 섹션을 사용해야 할 필요성은 시장 VR의 동일한 비정상성에 의해 결정됩니다. 저것들. 지금 작동하는 것이 한 시간 안에 작동하지 않을 수 있습니다. 메커니즘은 동일한 방식으로 작동합니다. 여기 당신이 맞습니다. 시장은 다르게 행동합니다.
예측을 위해 가격 시리즈의 수직 분석을 사용합니다.
뭔가 새로운 것을? 나는 그것을 모른다. 그것은 무엇입니까?
무슨 말을 합니까? 평균 오차의 발산은 상수를 향하는 경향이 있는 것 같습니다.
예, 제가 무엇을 말할 수 있습니까? 앞으로!
뭔가 새로운 것을? 잘 모르겠어. 그것은 무엇입니까?
파스투호프를 읽으십시오. 박사 학위 논문
당신은 꽤 놀랄 것입니다.
어제의 시장이 오늘과 같지 않고 내일도 같지 않을 것임을 분명히 보여주는 관행이 있다면 왜 이론적 근거가 필요합니까? 반대일텐데 그리드는 전혀 필요하지 않습니다. 이로부터 네트워크에 대한 지식이 현재 순간에 해당하려면 각 샘플에서 네트워크를 다시 훈련해야 합니다. 대부분의 지표는 여러분이 생각하는 것과 완전히 다른 것을 기반으로 합니다(가장 최근에 저도 그렇게 생각했습니다). 이제 나는 모든 칠면조가 실제로 완전히 다른 메커니즘, 즉 FER 또는 antiTER와 같은 결정론적 현실 모델을 구축하려는 인간 정신의 경향을 이용한다는 것을 이해합니다. 저것들. (나는 러시아어에서 이해할 수있는 것으로 번역합니다) : 게으름과 어리 석음.
최적의 짧은 역사 섹션을 사용해야 할 필요성은 시장 VR의 동일한 비정상성에 의해 결정됩니다. 저것들. 지금 작동하는 것이 한 시간 안에 작동하지 않을 수 있습니다. 메커니즘은 동일한 방식으로 작동합니다. 여기 당신이 맞습니다. 시장은 다르게 행동합니다.
고정 데이터로 이동할 수 있는 변환이 있습니다. 내가 이해하는 한, 시리즈는 단순히 몇 년 동안 증가해온 변동성 때문에 고정적이지 않습니다.
그 사람은 시간이 지남에 따라 인과 관계의 변화에 대해 내가 이해하는 한, 하나가 있다면 거의 아무것도 할 수 없다고 물었습니다 ...
그리고 관행에 대해: "어제의 시장이 오늘의 시장과 같지 않고 내일의 시장과 같지도 않을 것이라는 것을 분명히 보여주는 관행이 있다면 왜 이론적 근거가 필요합니까?" - 예시를 보여주세요... (각 예시에 대한 반례가 있기 때문에 원칙적으로 보여주지 않을 수 있습니다...)
- 예시를 보여주세요... (각 예시에 대한 반례가 있기 때문에 원칙적으로 보여주지 않을 수 있습니다...)
글쎄, 왜 그것을 보여주지 않습니까? 네, 당신 자신이 그것을 아주 잘 알고 있습니다. 기가바이트의 병합 거래 로봇. 더 많은 예가 필요합니까?
글쎄, 왜 그것을 보여주지 않습니까? 네, 당신 자신이 그것을 아주 잘 알고 있습니다. 기가바이트의 병합 거래 로봇. 더 많은 예가 필요합니까?
이것들은 기가바이트의 부적절한 모델입니다 ... 오늘날의 시장이 내일의 시장과 같지 않다는 것을 의미하지는 않습니다.