최적화되는 모든 변수는 추가 메모리이지만 물론 추가로 사용하는 방법입니다. 변수는 범위를 결정합니다. 정보가 부분적으로 손실된 연산자 MA1<MA2에 대한 가격 계열 압축 클래스의 작업입니다. 저것들. 정보 손실을 최소화하는 압축 방법을 생각해 냅니다. 압축의 결과는 최적화되는 변수의 값입니다. 하나의 볼륨(추가 옵션 수)으로 압축하는 방법만 비교할 수 있습니다. 임하
최적화할 보조 변수의 수가 무제한인 경우 예를 들어 연중 매일 고유한 PerX 변수를 설정할 수 있습니다. 그리고 그 결과는 매일 최적화된 자기자본의 합과 같을 것입니다. 도매 수를 제한해야 합니다. 그렇지 않으면 전체 이야기를 기억할 수 있습니다.
글쎄, 이것은 더 이상 스포츠가 아니며 역사에 대한 거래를 기억하는 것과 유사 할 것입니다 ... 우리는 돈을위한 것이 아닙니다. 속임수를 쓰는 이유는 무엇입니까?) 게임의 요점은 기간 표시기의 최상의 의존성을 찾으려고 노력하는 것입니다 .... 예를 들어 가격 움직임의 성격이나 다른 것. 이 작업은 저에게 새롭지 않지만 잘 "폭풍"하지 않았으며 여기에서도 경쟁의 흥분이 그것을 자극해야 합니다. 참여하십시오. 어쩌면 우리는 함께 흥미로운 것을 파헤칠 수 있습니다.
글쎄, 이것은 더 이상 스포츠가 아니며 역사에 대한 거래를 암기하는 것과 유사 할 것입니다 ... 우리는 돈을위한 것이 아닙니다. 속임수를 쓰는 이유는 무엇입니까?) 게임의 요점은 기간 표시기의 최상의 의존성을 찾으려고 노력하는 것입니다 .... 예를 들어 가격 움직임의 성격이나 다른 것. 이 작업은 저에게 새로운 것은 아니지만 "폭풍"하지 않은 것이 좋습니다. 그러면 경쟁의 흥분이 자극을 줄 것입니다 .. 우리와 함께하십시오. 어쩌면 우리는 함께 흥미로운 것을 파헤칠 수 있습니다.
xrust писал(а)>> 잠깐, 최적화 기간 동안 Ma 기간을 원하는 만큼 변경할 수 있다는 말씀이신가요? 글쎄, 그런 다음 다른 테스터 성배, 반전 만 얻기 때문에 완전히 흥미롭지 않게됩니다. 그런 조건에서 큰 성공으로 직선을 그릴 수 있습니다. 깨끗한 적합으로 판명되었습니다 ...
노력하다. 기계의 주기를 바꾸는 알고리즘을 만들어야 합니다. 내 변경 사항은 최소화됩니다. 비록 정량적으로 테스트하지는 않았지만. 세 가지 다른 방법을 시도했습니다.
xrust писал(а)>> 잠깐, 최적화 기간 동안 Ma 기간을 원하는 만큼 변경할 수 있다는 말씀이신가요?
물론 알려진 방법을 사용하여 각 막대에 적합한 기간을 선택하고 기억하고 100% 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 내가 말했듯이 이것은 우리의 방법이 아니며 우리의 목표도 아닙니다. 우리의 방법은 N개의 특정 시장 요인에 대한 "정확한" 핸드셰이크 기간의 종속성을 식별하고 알고리즘 방식으로 공식화하는 것입니다. 또한 N은 막대 수보다 분명히 작아야 합니다. Viktor가 올바르게 말했습니다. 전혀 간단하지 않고 아주 흥미롭지 않습니다.
기간을 변경하는 알고리즘은 최적화 또는 시각적 분석 중에 얻은 다른 변수를 기반으로 하며(이후 숨길 수 있음) 한 변수에 대한 게임 규칙을 위반합니다!
자동차의 주기를 계산하려면 예를 들어 정교한 신경망을 사용해야 합니다. 그러면 더 이상 Mashka가 아니라 Mashka와 공통점이 거의 없는 시장에 어느 정도 적응된 수준이 될 것입니다. 그런데 그것은 멋진 접근 방식으로 밝혀졌습니다. 어쩌면 매우 흥미로울 수도 있습니다.
추가 메모리를 제외한 모든 것을 사용하여 계산할 수 있다고 가정해 보겠습니다.
일반적으로 누가 최고의 옵티마이저를 작성하느냐가 경쟁입니다.
최적화되는 모든 변수는 추가 메모리이지만 물론 추가로 사용하는 방법입니다. 변수는 범위를 결정합니다. 정보가 부분적으로 손실된 연산자 MA1<MA2에 대한 가격 계열 압축 클래스의 작업입니다. 저것들. 정보 손실을 최소화하는 압축 방법을 생각해 냅니다. 압축의 결과는 최적화되는 변수의 값입니다. 하나의 볼륨(추가 옵션 수)으로 압축하는 방법만 비교할 수 있습니다. 임하
최적화할 보조 변수의 수가 무제한인 경우 예를 들어 연중 매일 고유한 PerX 변수를 설정할 수 있습니다. 그리고 그 결과는 매일 최적화된 자기자본의 합과 같을 것입니다. 도매 수를 제한해야 합니다. 그렇지 않으면 전체 이야기를 기억할 수 있습니다.
글쎄, 이것은 더 이상 스포츠가 아니며 역사에 대한 거래를 기억하는 것과 유사 할 것입니다 ... 우리는 돈을위한 것이 아닙니다. 속임수를 쓰는 이유는 무엇입니까?) 게임의 요점은 기간 표시기의 최상의 의존성을 찾으려고 노력하는 것입니다 .... 예를 들어 가격 움직임의 성격이나 다른 것. 이 작업은 저에게 새롭지 않지만 잘 "폭풍"하지 않았으며 여기에서도 경쟁의 흥분이 그것을 자극해야 합니다. 참여하십시오. 어쩌면 우리는 함께 흥미로운 것을 파헤칠 수 있습니다.
글쎄, 이것은 더 이상 스포츠가 아니며 역사에 대한 거래를 암기하는 것과 유사 할 것입니다 ... 우리는 돈을위한 것이 아닙니다. 속임수를 쓰는 이유는 무엇입니까?) 게임의 요점은 기간 표시기의 최상의 의존성을 찾으려고 노력하는 것입니다 .... 예를 들어 가격 움직임의 성격이나 다른 것. 이 작업은 저에게 새로운 것은 아니지만 "폭풍"하지 않은 것이 좋습니다. 그러면 경쟁의 흥분이 자극을 줄 것입니다 .. 우리와 함께하십시오. 어쩌면 우리는 함께 흥미로운 것을 파헤칠 수 있습니다.
이해했다 ;)
잠깐, 최적화 기간 동안 Ma 기간을 원하는 만큼 변경할 수 있다는 말씀이신가요? 글쎄, 그런 다음 다른 테스터 성배, 반전 만 얻기 때문에 완전히 흥미롭지 않게됩니다. 그런 조건에서 큰 성공으로 직선을 그릴 수 있습니다. 깨끗한 적합으로 판명되었습니다 ...
노력하다. 기계의 주기를 바꾸는 알고리즘을 만들어야 합니다. 내 변경 사항은 최소화됩니다. 비록 정량적으로 테스트하지는 않았지만. 세 가지 다른 방법을 시도했습니다.
노력하다. 기계의 주기를 변경하기 위한 알고리즘이 필요합니다. 내 변경 사항은 최소화됩니다. 정량화되지는 않았지만. 세 가지 다른 방법을 시도했습니다.
기간을 변경하는 알고리즘은 최적화 또는 시각적 분석 중에 얻은 다른 변수를 기반으로 하며(이후 숨길 수 있음) 한 변수에 대한 게임 규칙을 위반합니다!
잠깐, 최적화 기간 동안 Ma 기간을 원하는 만큼 변경할 수 있다는 말씀이신가요?
.. 100% 결과를 얻습니다. ...
기간을 변경하는 알고리즘은 최적화 또는 시각적 분석 중에 얻은 다른 변수를 기반으로 하며(이후 숨길 수 있음) 한 변수에 대한 게임 규칙을 위반합니다!
자동차의 주기를 계산하려면 예를 들어 정교한 신경망을 사용해야 합니다. 그러면 더 이상 Mashka가 아니라 Mashka와 공통점이 거의 없는 시장에 어느 정도 적응된 수준이 될 것입니다. 그런데 그것은 멋진 접근 방식으로 밝혀졌습니다. 어쩌면 매우 흥미로울 수도 있습니다.