두 개의 중첩된 예측이 시간에 따라 이동한 것 같습니다. 두 번째 예측이 더 정확합니다. 두 예측의 차이점과 시간 이동 이유를 설명할 수 있습니까?
같은 예측입니다. 25페이지를 더 주었습니다. 29일에 신고전주의적인 선에 대해 설명했습니다. 다음은 텍스트입니다.
여기에서 더 잘 볼 수 있습니다. 그리고 MT의 스크린샷은 MQL 능숙도의 가장 거장 수준입니다(저희 사이에서는 모두가 부러움에 팔꿈치를 물어뜯는 것 같습니다). 짙은 회색 테두리는 ML 프로세스에서 구축된 1RMS입니다. 대체로 프로세스의 구현이 그러한 "좁은" 프레임워크에 맞는 경우는 드뭅니다. 내부의 웜은 프로세스의 정제입니다.
이것은 궤적이 아닙니다. 예측의 의미에서 이것은 견적 프로세스의 집중도가 증가할 것으로 예상되어야 하는 영역입니다. 그림에 있는 것은 첫 번째 근사치이며 프로세스는 반복적입니다. 또한 대체 구현이 고려됩니다.
이것은 동일한 예측이며 내부 등고선이 가격을 지정하지만 24카운트만큼 이동했으며 맨 처음부터였습니다:o). 이것은 해상도와 관련된 예측의 특정 기능입니다. 처음 24개 판독값에 대해서만 가격은 어두운 회색 테두리 사이에 집중됩니다.
추신: 내가 분명히 했으면 좋겠는데, 나 자신을 반복해야 한다는 것이 걱정스럽기만 합니다.:o)
내 GRNN 표시기는 빠르고 모든 막대에서 다시 계산됩니다. 사실 저는 각 막대에서 재계산의 지지자입니다. 예측 시스템이 정말 정확하다면 각 막대에 대한 재계산이 문제가 되지 않지만 반대로 예측의 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다. 계산이 느리거나 데이터를 파일에 저장하고 matcad 또는 matlab을 실행하여 처리해야 하는 경우 각 막대에서 다시 계산하기가 어렵습니다. 그건 그렇고, 그라스, 계산은 어디서 합니까? 맷캐드 같네요.
작업 중인 모델이 여러 개 있습니다. 이것에 따르면, 나는 전체 통계를 수집하지 않았고, 계산적으로 꽤 비싸지만 상대적으로 넓은 영역(전체 히스토리는 아님)에 대한 "포인트 테스트"는 좋은 결과를 보여줍니다. 국회를 '고정'하고(일부 아이디어가 나왔음) 역사를 철저히 훑어보지만 이미 실수가 아닌 거래로 평가한다. 논리적으로 확률적 네트워크는 내 통계에 적합하지만 어떤 네트워크가 더 자세히 살펴봐야 합니다.
사실 나는 각 막대에서 재계산의 지지자
나는 모든 바에서 "통제"하는 지지자입니다. 더 나쁜 것은 예측이 "점프"하기 시작하는 경우입니다. 나는 단어의 완전한 의미의 통계를 가지고 있으며 많은 변동성을 기대하고 놀랐습니다. 반면에 이 방법은 여러 대체 가격 집중 구역을 생성하며 자세한 평가 및 의사 결정을 국회에 전달하고 싶습니다. 그렇지 않으면 모델을 자동 장치로 가져 오는 것이 작동하지 않습니다.
예측 시스템이 정말 정확하다면 각 막대에 대한 재계산이 문제가 되지 않지만 반대로 예측의 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다.
내 이해, 지식 및 경험에 따르면 다음과 같습니다. 예를 들어 모든 모델(AR, ARIMA, FARIMA, .... 신경망 및 모든 TA 방법)을 사용하여 하나 또는 여러 외환 막대에 대한 예측을 하는 것은 쓸모가 없습니다. . 그냥 쓸모가 없습니다. 처음 1-5개 판독값(TF에 따라 다름)의 경우 특정 비율에서 가격이 너무 급격하게 최대값으로 변하고 이해할 수 없는 법칙에 따라 그러한 움직임을 포착하기가 매우 어렵습니다. 모델 매개변수를 식별하기 위해 다양한 "모멘트 추정 방법"을 사용하는 것도 긍정적인 결과를 제공하지 않습니다. 유일한 가능성은 우도 방법으로 추정하는 것이지만 복잡하고 항상 솔루션이 있는 것은 아닙니다. 프랙탈 분석(기술적 분석에서 "프랙탈" 형태의 어리석음이 아닌 일반적인 수학적 프랙탈 분석)은 시장을 "들을" 수 있는 다소 "좁은" 영역이 있음을 보여주었습니다.o)
계산이 느리거나 데이터를 파일에 저장하고 matcad 또는 matlab을 실행하여 처리해야 하는 경우 각 막대에서 다시 계산하기가 어렵습니다.
여기 내 것, 여전히 동일한 예측 :o) 및 사실( 테스트 3일차 )
여기 내 것이 있습니다. 여전히 동일한 예측 :o) 및 사실(테스트 3일차)
두 개의 중첩된 예측이 시간에 따라 이동한 것 같습니다. 두 번째 예측이 더 정확합니다. 두 예측의 차이점과 시간 이동 이유를 설명할 수 있습니까?
명확성을 위해 사진을 결합했습니다.
인 것 같습니다 :-)
동료 여러분, 비밀이 아닌 경우 궤도 재계산 후 예측 거리를 어떻게 선택합니까?
두 개의 중첩된 예측이 시간에 따라 이동한 것 같습니다. 두 번째 예측이 더 정확합니다. 두 예측의 차이점과 시간 이동 이유를 설명할 수 있습니까?
같은 예측입니다. 25페이지를 더 주었습니다. 29일에 신고전주의적인 선에 대해 설명했습니다. 다음은 텍스트입니다.
여기에서 더 잘 볼 수 있습니다. 그리고 MT의 스크린샷은 MQL 능숙도의 가장 거장 수준입니다(저희 사이에서는 모두가 부러움에 팔꿈치를 물어뜯는 것 같습니다). 짙은 회색 테두리는 ML 프로세스에서 구축된 1RMS입니다. 대체로 프로세스의 구현이 그러한 "좁은" 프레임워크에 맞는 경우는 드뭅니다. 내부의 웜은 프로세스의 정제입니다.
이것은 궤적이 아닙니다. 예측의 의미에서 이것은 견적 프로세스의 집중도가 증가할 것으로 예상되어야 하는 영역입니다. 그림에 있는 것은 첫 번째 근사치이며 프로세스는 반복적입니다. 또한 대체 구현이 고려됩니다.
이것은 동일한 예측이며 내부 등고선이 가격을 지정하지만 24카운트만큼 이동했으며 맨 처음부터였습니다:o). 이것은 해상도와 관련된 예측의 특정 기능입니다. 처음 24개 판독값에 대해서만 가격은 어두운 회색 테두리 사이에 집중됩니다.
추신: 내가 분명히 했으면 좋겠는데, 나 자신을 반복해야 한다는 것이 걱정스럽기만 합니다.:o)
명확성을 위해 사진을 결합했습니다.
인 것 같습니다 :-)
동료 여러분, 비밀이 아닌 경우 궤도 재계산 후 예측 거리를 어떻게 선택합니까?
아직 전혀 계산하지 않았습니다. 그게 바로:o)
이것은 하나의 예측입니다. 25페이지를 더 주었습니다. 29일에 신고전주의적인 선에 대해 설명했습니다. 다음은 그 예측입니다.
이것은 동일한 예측이며 내부 등고선이 가격을 지정하지만 24카운트만큼 이동했으며 맨 처음부터였습니다:o). 이것은 해상도와 관련된 예측의 특정 기능입니다. 처음 24개 판독값에 대해서만 가격은 어두운 회색 테두리 사이에 집중됩니다.
추신: 내가 분명히 했으면 좋겠는데, 나 자신을 반복해야 한다는 것이 걱정스럽기만 합니다.:o)
고맙습니다. 이해했다. 당신의 예측의 정확도는 꽤 좋습니다. 그리고 항상 이렇습니까?
아직 전혀 계산하지 않았습니다. 그게 바로:o)
내 GRNN 표시기는 빠르고 모든 막대에서 다시 계산됩니다. 사실 저는 각 막대에서 재계산의 지지자입니다. 예측 시스템이 정말 정확하다면 각 막대에 대한 재계산이 문제가 되지 않지만 반대로 예측의 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다. 계산이 느리거나 데이터를 파일에 저장하고 matcad 또는 matlab을 실행하여 처리해야 하는 경우 각 막대에서 다시 계산하기가 어렵습니다. 그건 그렇고, 그라스, 계산은 어디서 합니까? 맷캐드 같네요.
gpwr 에
И всегда так?
작업 중인 모델이 여러 개 있습니다. 이것에 따르면, 나는 전체 통계를 수집하지 않았고, 계산적으로 꽤 비싸지만 상대적으로 넓은 영역(전체 히스토리는 아님)에 대한 "포인트 테스트"는 좋은 결과를 보여줍니다. 국회를 '고정'하고(일부 아이디어가 나왔음) 역사를 철저히 훑어보지만 이미 실수가 아닌 거래로 평가한다. 논리적으로 확률적 네트워크는 내 통계에 적합하지만 어떤 네트워크가 더 자세히 살펴봐야 합니다.
사실 나는 각 막대에서 재계산의 지지자
나는 모든 바에서 "통제"하는 지지자입니다. 더 나쁜 것은 예측이 "점프"하기 시작하는 경우입니다. 나는 단어의 완전한 의미의 통계를 가지고 있으며 많은 변동성을 기대하고 놀랐습니다. 반면에 이 방법은 여러 대체 가격 집중 구역을 생성하며 자세한 평가 및 의사 결정을 국회에 전달하고 싶습니다. 그렇지 않으면 모델을 자동 장치로 가져 오는 것이 작동하지 않습니다.
예측 시스템이 정말 정확하다면 각 막대에 대한 재계산이 문제가 되지 않지만 반대로 예측의 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다.
내 이해, 지식 및 경험에 따르면 다음과 같습니다. 예를 들어 모든 모델(AR, ARIMA, FARIMA, .... 신경망 및 모든 TA 방법)을 사용하여 하나 또는 여러 외환 막대에 대한 예측을 하는 것은 쓸모가 없습니다. . 그냥 쓸모가 없습니다. 처음 1-5개 판독값(TF에 따라 다름)의 경우 특정 비율에서 가격이 너무 급격하게 최대값으로 변하고 이해할 수 없는 법칙에 따라 그러한 움직임을 포착하기가 매우 어렵습니다. 모델 매개변수를 식별하기 위해 다양한 "모멘트 추정 방법"을 사용하는 것도 긍정적인 결과를 제공하지 않습니다. 유일한 가능성은 우도 방법으로 추정하는 것이지만 복잡하고 항상 솔루션이 있는 것은 아닙니다. 프랙탈 분석(기술적 분석에서 "프랙탈" 형태의 어리석음이 아닌 일반적인 수학적 프랙탈 분석)은 시장을 "들을" 수 있는 다소 "좁은" 영역이 있음을 보여주었습니다.o)
계산이 느리거나 데이터를 파일에 저장하고 matcad 또는 matlab을 실행하여 처리해야 하는 경우 각 막대에서 다시 계산하기가 어렵습니다.
이것은 문제가 아니며 두 가지 방법으로 해결할 수 있습니다.
계산은 어디서 하나요? 맷캐드같다
MathCAD이며 VisSIM이 통합되어 있습니다.
안녕하세요 여러분 제 결과를 보여드리겠습니다
(" 이전 "과 동일)
친애하는 gpwr, 표시기에 대해 어떤 매개변수를 설정합니까? 고맙습니다.