나는 일차적 대안의 집합("살아 있는 존재의 부류")과 밀접한 관련이 있는 컨텍스트 매개변수를 찾는 것이 논리적이라고 믿습니다. 나는 "언젠가 어떻게 든 함께 성장할 것"이라는 희망으로 이러한 매개 변수의 혼란스럽고 비체계적인 열거를 좋아하지 않습니다. MACD, Bollinger, Stochastic 및 매개변수가 이해할 수 없이 조정된 채널에서 조립된 또 다른 수퍼 시스템을 보면 이 접근 방식의 무익함을 알 수 있습니다.
정확히... 그리고 당신과 나는 그렇게 생각하지 않습니다.
쏘렌토: 어쩌면 우리는 고전적인 지표를 잠시 잊어버리고 원칙적으로 무브먼트의 관점에서 CR을 특징짓는 속성에 대해 생각해야 할까요?
그러나 끝없는 철학은 실용적이지 않습니다. 이동을 시작해야 합니다.
우리가 단일 높이를 극복하지 못하고 작지만 실질적인 결과를 얻지 못한다면 공격은 더 빨리 사라질 것입니다 ...
2) 두 기계의 어리석은 시스템 - 시간이 지나도 변하지 않는 입력과 출력 사이의 단단한 연결이 재봉되는 시스템. 훈련이 없는 것 같습니다(0).
그러나 이 시스템을 이 각도에서 볼 수 있습니다. 프로그래머는 비둘기 위치의 특정 비율에 대해 무역 거래에 반응하는 특정 구조를 가르쳤습니다.
그러면 학습-I가 있는 것 같습니다. 여기에서 이 문제를 보는 방법에 동의할 수 있습니다. 저는 개인적으로 두 번째 방법을 제안합니다.
저것들. 우리는 프로그램을 (a) 처음에는 아무 것도 할 수 없는 것으로 간주합니다. (b) (프로그래머로부터 같은) 자극-반응 활동을 배웠습니다.
이것은 Bateson의 용어를 엄격하게(사실상 올바르지 않은) 사용하는 것은 아니지만 편리하다고 생각합니다.
글쎄요, Bateson의 용어를 완전히 준수하는 것이 우리의 목표는 아닙니다. 나는 학습의 계층이 컨텍스트의 계층에 해당한다는 그의 말에 주의를 기울일 것입니다. 기계적 거래 시스템과 관련하여 컨텍스트 언어의 분류(컨텍스트 계층 구조)가 더 적절할 수 있으며 마음에 혼란을 덜 가져올 수 있습니다.
일반적으로 작성자의 입장에서 이 문제에 접근하여 그러한 생물체를 만들 수 있습니다. 먹이 사슬의 가장 낮은 수준은 같은 차에도 순전히 반사적인 반응을 보이는 원시적 개체입니다. 일종의 박테리아 투기자 :) 하지만, 블라디미르 는 면에서 전문가입니다 :)
다음 레벨은 이전 레벨을 따라야 합니다. 창조의 정점은 그 순간에 어떤 특정한 주기의 체커를 사용해야 하고, 교차로에서 어떤 방향으로 세워야 하는지를 결정할 수 있어야 합니다. 레벨이 높을수록 인구 파동의 범위가 작아야 합니다.
그건 그렇고, 수익률은 그러한 엔터티로 간주 될 수 있으며 다음 수준은 수익률을 기반으로 계산되는 하나 또는 다른 오실레이터에 대한 항목입니다.
어떤 기본 컨텍스트(마크업)가 가장 좋은 전망을 가지고 있는지 미리 결정하려고 하는 것은 실수라고 생각합니다. 백 개의 꽃을 피게하십시오. (거래 결과 측면에서) 근본적인 차이가 실제로 없을 가능성이 큽니다. 개인적으로 시장의 프랙탈 특성이 ZZ와 가장 일치한다고 생각합니다.
마지막으로 컨텍스트의 전체 분기 계층을 만들고 각 터미널(최종) 컨텍스트에 다양한 자극(예: 교차 틱에 대한 반응과 같은 기본적)에 대한 명확한 반응의 전체 테이블을 제공 하면 여전히 재교육만 수행합니다. 2.
저것들. O-3은 이미 질적으로 다른 것입니다. 학습-2를 독립적으로 수정하는 시스템의 능력입니다.
나는 결국 그런 장난감을 만들고 싶습니다. 나는 이것이 쉽지는 않지만 "생각할 수없는"것을 보지 못합니다.
Sobsno 이것은 좋은 모델-2를 구축한 후에 수행할 수 있습니다. 독립적인 재훈련을 할 수는 없지만 항상 외부 최적화 프로그램에 들어가 스스로 최적화할 준비가 되어 있습니다. :)
유토피아. 헌신적이라는 뜻입니다.
1. 이것은 당신의 고문을 훈련시키는 것이 아닙니다. 특히 훈련-2.
2. 이것은 본질적으로 당신 자신의 학습-2이며, 당신은 이것을 상대적으로 엄격한 계획의 형태로 공식화하고 그것을 고문으로 몰아넣을 것입니다. 그러나 Bateson에 따르면이 교육-2를 들을 기회가 있었습니까?
3. "상황의 전체 분기 계층을 생성"하고 각각에 대한 "분명한 반응의 전체 테이블"이 있더라도 이러한 경합을 결정하는 방법, 도구, 방법이 있어야 합니다. 효과적인 반응을 결정합니다. 당신은 그것을 가지고 있습니까? 그것은 무엇입니까? 무엇을 기반으로 합니까? 어디에서 왔습니까? 하나가 있다면이 기사를 선반에 안전하게 넣을 수 있습니다. 이것은 "교육" 없이 성공적인 Expert Advisor를 만들기에 충분합니다. 그러나 문제는 당신이 그것을 가지고 있지 않고 당신의 머리에서이 모든 것을 생각해내는 것이 불가능하다는 것입니다. 그리고 이 글은 도움이 되지 않습니다.
"독립적인 재교육이 불가능하지만 항상 외부 옵티마이저에 들어가서 최적화될 준비가 되어 있는" 프로그램의 경우 이러한 친절은 드문 것도 아니고 목표도 아닙니다. 그리고 Bateson은 그것과 아무 관련이 없습니다.
그리고 마른 잔류 물에는 무엇이 있습니까?
그리고 훈련이 올바른 행동을 목표로 한다는 사실. 그리고 올바른 행동은 외부 상황에 대한 올바른 반응의 선택입니다. 우리는 고정된 반응을 가지고 있습니다: 구매, 판매, 훈제. 따라서 상황에 대한 적절한 평가가 남았습니다. 그리고 우리는
나는 미래에 그것을 지정하기 위해 QC 매개변수를 검색하고 선택 하는 원칙 을 먼저 찾는 것이 합리적이라고 생각합니다. 아직 아이디어가 없습니다~처럼그들을 찾으십시오. 그러나 그들이 나타나기를 바랍니다. 이러한 원리를 이미 염두에 두고 있다면 토론해 보십시오.
나는 일차적 대안의 집합("살아 있는 존재의 부류")과 밀접한 관련이 있는 컨텍스트 매개변수를 찾는 것이 논리적이라고 믿습니다. 나는 "언젠가 어떻게 든 함께 성장할 것"이라는 희망으로 이러한 매개 변수의 혼란스럽고 비체계적인 열거를 좋아하지 않습니다. MACD, Bollinger, Stochastic 및 매개변수가 이해할 수 없이 조정된 채널에서 조립된 또 다른 슈퍼 시스템을 보면 이 접근 방식의 무익함을 알 수 있습니다.
즉, 다시 매개변수화 문제로 돌아갑니다. 그러나 그것은 스스로 서 있지 않습니다. 그리고 여기에서 나는 Alexey 에 완전히 동의합니다.
매개변수화는 모델의 결과이며 때때로 그려지는 숫자 집합이 아닙니다. 매개변수화는 모델의 속성이기도 합니다. 모델의 프레임워크 내에서 임의로 변경할 수 없습니다. 그리고 매개변수화의 성공 여부는 전적으로 모델의 적합성에 따라 결정됩니다.
여기서 대화가 항상 카드, MACD, 스토캐스틱 및 기타 넌센스로 돌아가는 이유는 무엇입니까? 그것들은 단지 흩어진 숫자일 뿐이고, 그것도 별로 의미가 없습니다. 합리적인 역할을 하는 모델을 제안할 수 있는 사람이 있습니까? 그렇지 않다면 그들은 무엇에 대해 이야기하고 있습니까?
쏘렌토 , 아마도이 지점은 오랫동안 이념적이고 철학적인 것으로 변했습니다. 여기서 "트렌드"를 결정하는 "광범위한 스트로크"에 대해 논의하는 것이 더 나을 것입니다. 패션.
(1) 이 분기의 현재 방향은 MetaDriver 가 아니라 내가 아니라 Weismann-Morganists에 의해 설정되었습니다(처음에는 고도로 전문화되었지만).
(2) 나는 미래에 그것을 지정하기 위해 QC 매개변수를 검색하고 선택 하는 원칙 을 먼저 찾는 것이 합리적이라고 생각합니다(아마 특별히 생성된 분기에서 더 나음). 아직 아이디어가 없습니다~처럼그들을 찾으십시오. 그러나 그들이 나타나기를 바랍니다. 이러한 원리를 이미 염두에 두고 있다면 토론해 보십시오.
(3) 나는 일차적 대안의 집합("살아 있는 존재의 부류")과 밀접한 관련이 있는 문맥 매개변수를 찾는 것이 논리적이라고 믿는다. 나는 "언젠가 어떻게 든 함께 성장할 것"이라는 희망으로 이러한 매개 변수의 혼란스럽고 비체계적인 열거를 좋아하지 않습니다. MACD, Bollinger, Stochastic 및 매개변수가 이해할 수 없이 조정된 채널에서 조립된 또 다른 슈퍼 시스템을 보면 이 접근 방식의 무익함을 알 수 있습니다.
1. 글쎄요, 그렇게 과감하게 책임을 면하지 않겠습니다....;)
2. 동의합니다. 다른 스레드에 관해서는 .. 확실하지 않습니다. (거의) 상관하지 마십시오.
원칙에 대한 몇 가지 고려 사항이 있습니다.
- 위상 공간 좌표는 다소 직교해야 합니다. (약한 상관 관계).
의미 있는 검색을 위해서는 지표에 포함된 상호 "아이디어의 직교성"( OI(s) i )을 추정하는 방법을 배워야 합니다.
예를 들어, mashka는 평균을 내고 지그재그는 반대로 극한 지점을 강조 표시합니다. 적절한 쌍입니다. 적합한 쌍이 많이 있을 수 있습니다. 검색 기준 - 약한(이상적으로는 0) 상관 관계를 상기시켜 드리겠습니다.
- 비선형 지표에 대한 더 많은 기회(이익 측면에서). 또는 선형 조합과의 조합. (IMHO, 하지만 논리적인 것 같습니다)
// 검색 엔진을 작성하는 것이 좋습니다. 더 정확하게는 쌍을 빠르게 시각적으로 평가하기 위한 것입니다. 아이디어가 완성되었습니다. 아마도 제가 직접 그릴 것입니다. 아이디어는 간단합니다.
// 입력에 3개의 행이 있습니다. - 첫 번째 표시기(첫 번째 위상 좌표(1FC)), 두 번째 표시기(2FC), 현재 인용문을 기준으로 한 인용의 인접한 미래
// 포인트(즉, 포인트에서 "올바른 매수-매도"). 출력 시 - 첫 번째 및 두 번째 좌표를 따라 "올바른 입력" 포인트가 배치되는 평면 그림(2가지 색상, 하나는 "구매", 두 번째는 "판매")
지금은 충분합니다.
3. 생각하는 동안. 검색을 제한하지 않는 것이 더 나은 것 같습니다. 부검을 보여주는 것이 좋습니다. :)
1) 이러한 개념에는 확인란 교차와 같은 템플릿 공백을 사용하지 않는 자가 학습(자동 최적화 아님)이 가능한 시스템만 포함될 수 있습니다.
2) 마스코트의 매개변수 자동 변경은 자동 최적화됩니다. (파란색으로 강조 표시)
3) 모델 2에 대한 연구의 진화적 발전은 모델 2의 템플릿 개념을 여전히 포기해야 하기 때문에 모델 3(노란색으로 강조 표시됨)으로 이동할 수 없습니다.
4) 모델 3을 즉시 처리하거나 전혀 처리하지 않습니다. 그들에게 "점진적으로" 오는 것은 불가능합니다. 임호 .
1. 자동 최적화가 적용되지 않는 이유를 이해하지 못합니까? 자극+컨텍스트 쌍에 대한 반응의 독립적인 변화 = 학습-3. 내가 이해하는 대로.
2. 윌. 그러나 1번 항목 참조
3. 어쩌면. 그러나, "명상하라, 친구여, 명상하라. 네, 깨달음을 얻으면 이것은 명상의 결과로 일어나지 않을 것입니다. 그러나 명상을 하지 않으면 이것은 결코 일어나지 않을 것입니다." 말씀하신 내용에 동의합니다. 그렇습니다. 학습-2의 속성(특히 한계)에 대한 연구는 학습-3의 강력한 촉매제인 것 같습니다.
4. 절대적으로 필요한가요?
내 생각에 그것은 단지 감정의 골치거리일 뿐이고 입증된 바는 없습니다. 일종의 맥시멀리즘. 유형: "
나는 일차적 대안의 집합("살아 있는 존재의 부류")과 밀접한 관련이 있는 컨텍스트 매개변수를 찾는 것이 논리적이라고 믿습니다. 나는 "언젠가 어떻게 든 함께 성장할 것"이라는 희망으로 이러한 매개 변수의 혼란스럽고 비체계적인 열거를 좋아하지 않습니다. MACD, Bollinger, Stochastic 및 매개변수가 이해할 수 없이 조정된 채널에서 조립된 또 다른 수퍼 시스템을 보면 이 접근 방식의 무익함을 알 수 있습니다.
정확히... 그리고 당신과 나는 그렇게 생각하지 않습니다.
쏘렌토: 어쩌면 우리는 고전적인 지표를 잠시 잊어버리고 원칙적으로 무브먼트의 관점에서 CR을 특징짓는 속성에 대해 생각해야 할까요?
그러나 끝없는 철학은 실용적이지 않습니다. 이동을 시작해야 합니다.
우리가 단일 높이를 극복하지 못하고 작지만 실질적인 결과를 얻지 못한다면 공격은 더 빨리 사라질 것입니다 ...
33을 가진 Mashki는 나에게 약간 충격을 주었다.
이 "숙제"를 조각으로 분해합시다. 특히 모든 사람이 데이터를 얻을 수 있기 때문입니다.
내가 이해하는 한, 분할의 원인은 이상적인 응답의 이봉 분포였습니다...
그리고 그녀는 결정적으로 제거되었습니다.
그러한 알고리즘이 원시 수준에서 작동한다면 더 광범위하게 적용해 보지 않겠습니까?
2) 두 기계의 어리석은 시스템 - 시간이 지나도 변하지 않는 입력과 출력 사이의 단단한 연결이 재봉되는 시스템. 훈련이 없는 것 같습니다(0).
그러나 이 시스템을 이 각도에서 볼 수 있습니다. 프로그래머는 비둘기 위치의 특정 비율에 대해 무역 거래에 반응하는 특정 구조를 가르쳤습니다.
그러면 학습-I가 있는 것 같습니다. 여기에서 이 문제를 보는 방법에 동의할 수 있습니다. 저는 개인적으로 두 번째 방법을 제안합니다.
저것들. 우리는 프로그램을 (a) 처음에는 아무 것도 할 수 없는 것으로 간주합니다. (b) (프로그래머로부터 같은) 자극-반응 활동을 배웠습니다.
이것은 Bateson의 용어를 엄격하게(사실상 올바르지 않은) 사용하는 것은 아니지만 편리하다고 생각합니다.
글쎄요, Bateson의 용어를 완전히 준수하는 것이 우리의 목표는 아닙니다. 나는 학습의 계층이 컨텍스트의 계층에 해당한다는 그의 말에 주의를 기울일 것입니다. 기계적 거래 시스템과 관련하여 컨텍스트 언어의 분류(컨텍스트 계층 구조)가 더 적절할 수 있으며 마음에 혼란을 덜 가져올 수 있습니다.
일반적으로 작성자의 입장에서 이 문제에 접근하여 그러한 생물체를 만들 수 있습니다. 먹이 사슬의 가장 낮은 수준은 같은 차에도 순전히 반사적인 반응을 보이는 원시적 개체입니다. 일종의 박테리아 투기자 :) 하지만, 블라디미르 는 면에서 전문가입니다 :)
다음 레벨은 이전 레벨을 따라야 합니다. 창조의 정점은 그 순간에 어떤 특정한 주기의 체커를 사용해야 하고, 교차로에서 어떤 방향으로 세워야 하는지를 결정할 수 있어야 합니다. 레벨이 높을수록 인구 파동의 범위가 작아야 합니다.
그건 그렇고, 수익률은 그러한 엔터티로 간주 될 수 있으며 다음 수준은 수익률을 기반으로 계산되는 하나 또는 다른 오실레이터에 대한 항목입니다.
어떤 기본 컨텍스트(마크업)가 가장 좋은 전망을 가지고 있는지 미리 결정하려고 하는 것은 실수라고 생각합니다. 백 개의 꽃을 피게하십시오. (거래 결과 측면에서) 근본적인 차이가 실제로 없을 가능성이 큽니다. 개인적으로 시장의 프랙탈 특성이 ZZ와 가장 일치한다고 생각합니다.
------------------------------------
저것들. O-3은 이미 질적으로 다른 것입니다. 학습-2를 독립적으로 수정하는 시스템의 능력입니다.
나는 결국 그런 장난감을 만들고 싶습니다. 나는 이것이 쉽지는 않지만 "생각할 수없는"것을 보지 못합니다.
Sobsno 이것은 좋은 모델-2를 구축한 후에 수행할 수 있습니다. 독립적인 재훈련을 할 수는 없지만 항상 외부 최적화 프로그램에 들어가 스스로 최적화할 준비가 되어 있습니다. :)
이러한 개념에는 확인란 교차와 같은 템플릿 공백을 사용하지 않는 자체 학습(자동 최적화 아님)이 가능한 시스템만 포함될 수 있습니다. 매시 매개변수의 자동 변경은 자동 최적화됩니다. (파란색으로 강조 표시)
모델 2 연구의 진화적 개발은 모델 2의 템플릿 개념을 여전히 포기해야 하므로 모델 3(노란색으로 강조 표시됨)으로 이동할 수 없습니다.
모델 3을 즉시 처리하거나 전혀 처리하지 마십시오. 그들에게 "점진적으로" 오는 것은 불가능합니다. 임호 .
마지막으로 컨텍스트의 전체 분기 계층을 만들고 각 터미널(최종) 컨텍스트에 다양한 자극(예: 교차 틱에 대한 반응과 같은 기본적)에 대한 명확한 반응의 전체 테이블을 제공 하면 여전히 재교육만 수행합니다. 2.
저것들. O-3은 이미 질적으로 다른 것입니다. 학습-2를 독립적으로 수정하는 시스템의 능력입니다.
나는 결국 그런 장난감을 만들고 싶습니다. 나는 이것이 쉽지는 않지만 "생각할 수없는"것을 보지 못합니다.
Sobsno 이것은 좋은 모델-2를 구축한 후에 수행할 수 있습니다. 독립적인 재훈련을 할 수는 없지만 항상 외부 최적화 프로그램에 들어가 스스로 최적화할 준비가 되어 있습니다. :)
유토피아. 헌신적이라는 뜻입니다.
1. 이것은 당신의 고문을 훈련시키는 것이 아닙니다. 특히 훈련-2.
2. 이것은 본질적으로 당신 자신의 학습-2이며, 당신은 이것을 상대적으로 엄격한 계획의 형태로 공식화하고 그것을 고문으로 몰아넣을 것입니다. 그러나 Bateson에 따르면이 교육-2를 들을 기회가 있었습니까?
3. "상황의 전체 분기 계층을 생성"하고 각각에 대한 "분명한 반응의 전체 테이블"이 있더라도 이러한 경합을 결정하는 방법, 도구, 방법이 있어야 합니다. 효과적인 반응을 결정합니다. 당신은 그것을 가지고 있습니까? 그것은 무엇입니까? 무엇을 기반으로 합니까? 어디에서 왔습니까? 하나가 있다면이 기사를 선반에 안전하게 넣을 수 있습니다. 이것은 "교육" 없이 성공적인 Expert Advisor를 만들기에 충분합니다. 그러나 문제는 당신이 그것을 가지고 있지 않고 당신의 머리에서이 모든 것을 생각해내는 것이 불가능하다는 것입니다. 그리고 이 글은 도움이 되지 않습니다.
"독립적인 재교육이 불가능하지만 항상 외부 옵티마이저에 들어가서 최적화될 준비가 되어 있는" 프로그램의 경우 이러한 친절은 드문 것도 아니고 목표도 아닙니다. 그리고 Bateson은 그것과 아무 관련이 없습니다.
그리고 마른 잔류 물에는 무엇이 있습니까?
그리고 훈련이 올바른 행동을 목표로 한다는 사실. 그리고 올바른 행동은 외부 상황에 대한 올바른 반응의 선택입니다. 우리는 고정된 반응을 가지고 있습니다: 구매, 판매, 훈제. 따라서 상황에 대한 적절한 평가가 남았습니다. 그리고 우리는
따라서 다음과 같은 문제가 발생합니다. 우리는 적어도 O-II에 대해 어떤 기본 대안 집합 (체커, 33, Fib 또는 다른 것을 기반으로 한 분할)이 더 풍부한 기능을 가지고 있는지 미리 파악하는 방법을 배워야 합니다.
나는 미래에 그것을 지정하기 위해 QC 매개변수를 검색하고 선택 하는 원칙 을 먼저 찾는 것이 합리적이라고 생각합니다. 아직 아이디어가 없습니다 ~처럼 그들을 찾으십시오. 그러나 그들이 나타나기를 바랍니다. 이러한 원리를 이미 염두에 두고 있다면 토론해 보십시오.
나는 일차적 대안의 집합("살아 있는 존재의 부류")과 밀접한 관련이 있는 컨텍스트 매개변수를 찾는 것이 논리적이라고 믿습니다. 나는 "언젠가 어떻게 든 함께 성장할 것"이라는 희망으로 이러한 매개 변수의 혼란스럽고 비체계적인 열거를 좋아하지 않습니다. MACD, Bollinger, Stochastic 및 매개변수가 이해할 수 없이 조정된 채널에서 조립된 또 다른 슈퍼 시스템을 보면 이 접근 방식의 무익함을 알 수 있습니다.
즉, 다시 매개변수화 문제로 돌아갑니다. 그러나 그것은 스스로 서 있지 않습니다. 그리고 여기에서 나는 Alexey 에 완전히 동의합니다.
매개변수화는 모델의 결과이며 때때로 그려지는 숫자 집합이 아닙니다. 매개변수화는 모델의 속성이기도 합니다. 모델의 프레임워크 내에서 임의로 변경할 수 없습니다. 그리고 매개변수화의 성공 여부는 전적으로 모델의 적합성에 따라 결정됩니다.
여기서 대화가 항상 카드, MACD, 스토캐스틱 및 기타 넌센스로 돌아가는 이유는 무엇입니까? 그것들은 단지 흩어진 숫자일 뿐이고, 그것도 별로 의미가 없습니다. 합리적인 역할을 하는 모델을 제안할 수 있는 사람이 있습니까? 그렇지 않다면 그들은 무엇에 대해 이야기하고 있습니까?
무관심한 관찰자와 으스스한 개라는 두 가지 이상적인 캐릭터로 정신적으로 다시 돌아가야 합니다.
이전 및 현재 지그재그로.
마침표가 15와 200인 두 장의 카드.
------
비유는 매우 간단하며 우리 차가 "빠르고" "느립니다"는 것이 헛되지 않습니다.
가격의 움직임을 설명하십시오. 심하게?
뭐가 제일 좋은지 추천좀..
"집 건물"에서 SKO와 유사하게 작동하지 않았습니다.
;).
바르게. 그러나 아무도 컨텍스트 매개 변수에 대해 논의하고 싶어하지 않습니다 ...
원한다. 그러나 수줍어합니다 (당신처럼). 또는 교살된 두꺼비(나처럼). ;)
쏘렌토 , 아마도이 지점은 오랫동안 이념적이고 철학적인 것으로 변했습니다. 여기서 "트렌드"를 결정하는 "광범위한 스트로크"에 대해 논의하는 것이 더 나을 것입니다. 패션.
(1) 이 분기의 현재 방향은 MetaDriver 가 아니라 내가 아니라 Weismann-Morganists에 의해 설정되었습니다(처음에는 고도로 전문화되었지만).
(2) 나는 미래에 그것을 지정하기 위해 QC 매개변수를 검색하고 선택 하는 원칙 을 먼저 찾는 것이 합리적이라고 생각합니다(아마 특별히 생성된 분기에서 더 나음). 아직 아이디어가 없습니다 ~처럼 그들을 찾으십시오. 그러나 그들이 나타나기를 바랍니다. 이러한 원리를 이미 염두에 두고 있다면 토론해 보십시오.
(3) 나는 일차적 대안의 집합("살아 있는 존재의 부류")과 밀접한 관련이 있는 문맥 매개변수를 찾는 것이 논리적이라고 믿는다. 나는 "언젠가 어떻게 든 함께 성장할 것"이라는 희망으로 이러한 매개 변수의 혼란스럽고 비체계적인 열거를 좋아하지 않습니다. MACD, Bollinger, Stochastic 및 매개변수가 이해할 수 없이 조정된 채널에서 조립된 또 다른 슈퍼 시스템을 보면 이 접근 방식의 무익함을 알 수 있습니다.
1. 글쎄요, 그렇게 과감하게 책임을 면하지 않겠습니다....;)
2. 동의합니다. 다른 스레드에 관해서는 .. 확실하지 않습니다. (거의) 상관하지 마십시오.
원칙에 대한 몇 가지 고려 사항이 있습니다.
- 위상 공간 좌표는 다소 직교해야 합니다. (약한 상관 관계).
의미 있는 검색을 위해서는 지표에 포함된 상호 "아이디어의 직교성"( OI(s) i )을 추정하는 방법을 배워야 합니다.
예를 들어, mashka는 평균을 내고 지그재그는 반대로 극한 지점을 강조 표시합니다. 적절한 쌍입니다. 적합한 쌍이 많이 있을 수 있습니다. 검색 기준 - 약한(이상적으로는 0) 상관 관계를 상기시켜 드리겠습니다.
- 비선형 지표에 대한 더 많은 기회(이익 측면에서). 또는 선형 조합과의 조합. (IMHO, 하지만 논리적인 것 같습니다)
// 검색 엔진을 작성하는 것이 좋습니다. 더 정확하게는 쌍을 빠르게 시각적으로 평가하기 위한 것입니다. 아이디어가 완성되었습니다. 아마도 제가 직접 그릴 것입니다. 아이디어는 간단합니다.
// 입력에 3개의 행이 있습니다. - 첫 번째 표시기(첫 번째 위상 좌표(1FC)), 두 번째 표시기(2FC), 현재 인용문을 기준으로 한 인용의 인접한 미래
// 포인트(즉, 포인트에서 "올바른 매수-매도"). 출력 시 - 첫 번째 및 두 번째 좌표를 따라 "올바른 입력" 포인트가 배치되는 평면 그림(2가지 색상, 하나는 "구매", 두 번째는 "판매")
지금은 충분합니다.
3. 생각하는 동안. 검색을 제한하지 않는 것이 더 나은 것 같습니다. 부검을 보여주는 것이 좋습니다. :)
1. 그러나 끝없는 철학은 실용적이지 않습니다. 움직이기 시작해야 합니다.
2. 단 한 번의 높이도 극복하지 못하고 소소하지만 실질적인 결과를 얻지 못한다면 돌격이 더 빨리 흐지부지될 것이다. . .
33을 가진 Mashki는 나에게 약간 충격을 주었다.
이 "숙제"를 조각으로 분해합시다. 특히 모든 사람이 데이터를 얻을 수 있기 때문입니다.
내가 이해하는 한, 분할의 원인은 이상적인 응답의 이봉 분포였습니다...
그리고 그녀는 결정적으로 제거되었습니다.
3. 그러한 알고리즘이 원시 수준에서 작동한다면 더 널리 적용하려고 하지 않겠습니까?
1. 의미있게 움직이는 것이 바람직하다. 어떤 아이디어? (나는 내 것을 던졌다)
2. 일종의 결과가 있습니다. 그냥 쏘렌토 얘기입니다. 그리고 다른 모든 피팅 시스템도 원칙적으로 패턴을 잡는 것이 분명합니다. 신경망 포함.
3. Duc와 나는 같은 이야기를 하고 있다. 모든 것은 이러한 생각에서 시작되었습니다. Sobsno 목표 (나뿐만 아니라 아마도) 토론 - 검색을 체계화합니다. 그리고 그들이 성공할 것이라는 사실에 나는 거의 의심의 여지가 없습니다. 유일한 질문은 얼마인지입니다.
1) 이러한 개념에는 확인란 교차와 같은 템플릿 공백을 사용하지 않는 자가 학습(자동 최적화 아님)이 가능한 시스템만 포함될 수 있습니다.
2) 마스코트의 매개변수 자동 변경은 자동 최적화됩니다. (파란색으로 강조 표시)
3) 모델 2에 대한 연구의 진화적 발전은 모델 2의 템플릿 개념을 여전히 포기해야 하기 때문에 모델 3(노란색으로 강조 표시됨)으로 이동할 수 없습니다.
4) 모델 3을 즉시 처리하거나 전혀 처리하지 않습니다. 그들에게 "점진적으로" 오는 것은 불가능합니다. 임호 .
1. 자동 최적화가 적용되지 않는 이유를 이해하지 못합니까? 자극+컨텍스트 쌍에 대한 반응의 독립적인 변화 = 학습-3. 내가 이해하는 대로.
2. 윌. 그러나 1번 항목 참조
3. 어쩌면. 그러나, "명상하라, 친구여, 명상하라. 네, 깨달음을 얻으면 이것은 명상의 결과로 일어나지 않을 것입니다. 그러나 명상을 하지 않으면 이것은 결코 일어나지 않을 것입니다." 말씀하신 내용에 동의합니다. 그렇습니다. 학습-2의 속성(특히 한계)에 대한 연구는 학습-3의 강력한 촉매제인 것 같습니다.
4. 절대적으로 필요한가요?
내 생각에 그것은 단지 감정의 골치거리일 뿐이고 입증된 바는 없습니다. 일종의 맥시멀리즘. 유형: "
- 아직도 참가할 수 있나요? - 복수심에 불타는 발라가노프가 물었다.
Ostap은 대담한 사람을주의 깊게보고 매우 진지하게 대답했습니다.
- 내가 참여하겠습니다. 하지만 지금 당장 필요해요."
"집 건물"에서 SKO와 유사하게 작동하지 않았습니다.
;).
무슨 얘기를 하는 건가요?