클러스터링을 찾기 위해 이상적인 입출구, 참조 거래 시스템 또는 다른 무엇이든 고정된 시점으로 작업합니다.
분야의 음악. 이 순간을 포착하는 방식이 중요하지 않다는 것은 좋은 점이다. 또한 참조 시스템 중 하나는 이상적인 입력 및 출력을 제공합니다. 나는 "최종 균형의 대체"가 전체 FP에 대한 옵티마이저에 내장된 균형 표면이 물리적 의미를 잃는다는 사실로 이어진다고 덧붙일 수 있습니다. 이 표면의 점은 매개 변수 값뿐만 아니라 입력 및 출력 집합에서도 다르기 때문에 서로 비교할 수 없습니다. 결과적으로 특정 매개변수 세트의 값을 결정할 수 없습니다. 기록의 다른 부분에서는 반대 결과를 얻을 수 있으며 전체 표면은 완전히 다른 모양을 갖게 됩니다.
입출력 시스템이 특정 알고리즘으로 고정되면 완전히 다른 상황이 발생합니다. 균형은 매개변수 세트에만 의존하는 것으로 밝혀졌으며, 이는 다른 기록으로 이동할 때 클러스터링이 통계를 변경하지 않기를 바라는 이유를 제공합니다. 물론 이렇게 하려면 충분히 큰 데이터 배열을 기반으로 해야 합니다. 따라서 TS를 구축하려면 항상 한 쌍의 입출력 알고리즘과 FP의 매개변수화가 필요합니다.
그런데 입출력 알고리즘에 자체 매개 변수가 있으면 작업이 더 어려워집니다. 그러나이 경우 FP를 유능하게 사용하면 결과를 얻을 수 있습니다.
전체 스레드를 다시 읽었습니다. 글쎄, 필요하다. 왜냐하면 나는 최근에 나 자신에 대해 그런 것을 기억하지 못하기 때문이다. 그냥 좋은 스레드입니다. Weismanists와 Morganists 사이의 이념적 논쟁은 거의 중요하지 않습니다. 이러한 부르주아는 어쨌든 모두 동일합니다.
분야의 음악. 이 순간을 포착하는 방식이 중요하지 않다는 것은 좋은 점이다. 또한 참조 시스템 중 하나는 이상적인 입력 및 출력을 제공합니다. 나는 "최종 균형의 대체"가 전체 FP에 대한 옵티마이저에 내장된 균형 표면이 물리적 의미를 잃는다는 사실로 이어진다고 덧붙일 수 있습니다. 이 표면의 점은 매개 변수 값뿐만 아니라 입력 및 출력 집합 에서도 다르기 때문에 서로 비교할 수 없습니다.
아니 이런 식으로. 이것이 옵티마이저가 동일한입력 및 출력 세트에 대해 다른 결과를 제공하기 위해 균형 변경이 필요한 이유입니다. 최적화 결과의 2차원 다이어그램을 내 다이어그램과 비교하기만 하면 무엇이 무엇으로 대체되어야 하는지가 명확해져서 하나가 다른 것으로 바뀝니다.
그러나 나는 지금까지 그러한 접근 방식에 대한 어떤 전망도 보지 못한다는 것을 반복합니다.
구체의 음악에 관해서는 제기된 질문과 관련하여 중요하지 않은 것만 의미했습니다. :)
PS Alexey , 지표 창에 단순히 2차원 차트를 표시하는 가능성을 고려하지 않겠습니까? 사람들은 MT에서 거의 모든 것을 그리는 법을 배웠습니다(모든 것이 적어도 2차원적입니다 :)).
아니 이런 식으로. 이것이 옵티마이저가 동일한입력 및 출력 세트에 대해 다른 결과를 제공하기 위해 균형 변경이 필요한 이유입니다. 최적화 결과의 2차원 다이어그램을 내 다이어그램과 비교하기만 하면 무엇이 무엇으로 대체되어야 하는지가 명확해져서 하나가 다른 것으로 바뀝니다.
반대하실 거라 믿어 의심치 않았습니다. :-)
귀하의 출입국 시스템(죄송합니다. 거래)이 처음에 수정되어 제가 말한 내용이 귀하의 옵션에 전혀 적용되지 않기 때문에 제가 쓴 내용이 귀하에게 분명하지 않을 수 있습니까?
클러스터링을 찾기 위해 이상적인 입출구, 참조 거래 시스템 또는 다른 무엇이든 고정된 시점으로 작업합니다.
분야의 음악. 이 순간을 포착하는 방식이 중요하지 않다는 것은 좋은 점이다. 또한 참조 시스템 중 하나는 이상적인 입력 및 출력을 제공합니다. 나는 "최종 균형의 대체"가 전체 FP에 대한 옵티마이저에 내장된 균형 표면이 물리적 의미를 잃는다는 사실로 이어진다고 덧붙일 수 있습니다. 이 표면의 점은 매개 변수 값뿐만 아니라 입력 및 출력 집합에서도 다르기 때문에 서로 비교할 수 없습니다. 결과적으로 특정 매개변수 세트의 값을 결정할 수 없습니다. 기록의 다른 부분에서는 반대 결과를 얻을 수 있으며 전체 표면은 완전히 다른 모양을 갖게 됩니다.
입출력 시스템이 특정 알고리즘으로 고정되면 완전히 다른 상황이 발생합니다. 균형은 매개변수 세트에만 의존하는 것으로 밝혀졌으며, 이는 다른 기록으로 이동할 때 클러스터링이 통계를 변경하지 않기를 바라는 이유를 제공합니다. 물론 이렇게 하려면 충분히 큰 데이터 배열을 기반으로 해야 합니다. 따라서 TS를 구축하려면 항상 한 쌍의 입출력 알고리즘과 FP의 매개변수화가 필요합니다.
그런데 입출력 알고리즘에 자체 매개 변수가 있으면 작업이 더 어려워집니다. 그러나이 경우 FP를 유능하게 사용하면 결과를 얻을 수 있습니다.
전체 스레드를 다시 읽었습니다. 글쎄, 필요하다. 왜냐하면 나는 최근에 나 자신에 대해 그런 것을 기억하지 못하기 때문이다. 그냥 좋은 스레드입니다. Weismanists와 Morganists 사이의 이념적 논쟁은 거의 중요하지 않습니다. 이러한 부르주아는 어쨌든 모두 동일합니다.
분야의 음악. 이 순간을 포착하는 방식이 중요하지 않다는 것은 좋은 점이다. 또한 참조 시스템 중 하나는 이상적인 입력 및 출력을 제공합니다. 나는 "최종 균형의 대체"가 전체 FP에 대한 옵티마이저에 내장된 균형 표면이 물리적 의미를 잃는다는 사실로 이어진다고 덧붙일 수 있습니다. 이 표면의 점은 매개 변수 값뿐만 아니라 입력 및 출력 집합 에서도 다르기 때문에 서로 비교할 수 없습니다.
아니 이런 식으로. 이것이 옵티마이저가 동일한 입력 및 출력 세트에 대해 다른 결과를 제공하기 위해 균형 변경이 필요한 이유입니다. 최적화 결과의 2차원 다이어그램을 내 다이어그램과 비교하기만 하면 무엇이 무엇으로 대체되어야 하는지가 명확해져서 하나가 다른 것으로 바뀝니다.
그러나 나는 지금까지 그러한 접근 방식에 대한 어떤 전망도 보지 못한다는 것을 반복합니다.
구체의 음악에 관해서는 제기된 질문과 관련하여 중요하지 않은 것만 의미했습니다. :)
PS Alexey , 지표 창에 단순히 2차원 차트를 표시하는 가능성을 고려하지 않겠습니까? 사람들은 MT에서 거의 모든 것을 그리는 법을 배웠습니다(모든 것이 적어도 2차원적입니다 :)).
아니 이런 식으로. 이것이 옵티마이저가 동일한 입력 및 출력 세트에 대해 다른 결과를 제공하기 위해 균형 변경이 필요한 이유입니다. 최적화 결과의 2차원 다이어그램을 내 다이어그램과 비교하기만 하면 무엇이 무엇으로 대체되어야 하는지가 명확해져서 하나가 다른 것으로 바뀝니다.
반대하실 거라 믿어 의심치 않았습니다. :-)
귀하의 출입국 시스템(죄송합니다. 거래)이 처음에 수정되어 제가 말한 내용이 귀하의 옵션에 전혀 적용되지 않기 때문에 제가 쓴 내용이 귀하에게 분명하지 않을 수 있습니까?
그러나 그것은 중요하지 않습니다. 어쨌든, 나는 당신과 다른 논쟁을 할 생각이 없습니다.
PS Alexey , 지표 창에 단순히 2차원 차트를 표시하는 가능성을 고려하지 않겠습니까? 사람들은 MT에서 거의 모든 것을 그리는 법을 배웠습니다(모든 것이 적어도 2차원적입니다 :)).
나는 국민의 유효하고 권한 있는 대표자로서 확인합니다. 예를 들어, 여기에서 표면은 2차원 FP 위에 색상으로 표시됩니다.
MT 만세! 아니면 MQL? 아... MetaQuotes!
반대하실 거라 믿어 의심치 않았습니다. :-)
귀하의 출입국 시스템(죄송합니다 - 거래)이 처음에 수정되어 내가 말한 내용이 귀하의 옵션에 전혀 적용되지 않기 때문에 제가 쓴 내용이 귀하에게 분명하지 않을 수 있습니까?
그러나 그것은 중요하지 않습니다. 어쨌든, 나는 당신과 다른 논쟁을 할 생각이 없습니다.
나는 국민의 유효하고 권한 있는 대표자로서 확인합니다. 예를 들어, 여기에서 표면은 2차원 FP 위에 색상으로 표시됩니다.
MT 만세! 아니면 MQL? 아... MetaQuotes!
오프탑 - 죄송합니다. :[ 이것이 당신이 이것을 할 수 있는 방법입니까?
여기에 최적화가 필요하지 않습니다. 단일 테스트 실행으로 충분하며 각 트랜잭션과 함께 컨텍스트 매개변수의 고유한 벡터를 출력해야 합니다. 그리고 Excel이나 다른 곳에서 클러스터링합니다. 그러나 그림을 그리는 것은 흥미롭고 심지어 아름답습니다.
간단히 말해서, 요점은 옵티마이저를 다양한 다단계 데이터 처리가 가능한 도구로 성형할 수 있는 충분한 구조 유연성을 옵티마이저에 부여하는 것이 MT6(및 이미 MT5에 있을 수 있음)에서 좋을 것이라는 것입니다.
추신 2차원 다양체를 그리는 것은 그리 어렵지 않습니다. 그리고 그것이 다차원인 것으로 판명되면(두 개 이상의 컨텍스트 매개변수가 있음)? 글쎄, 여기 Kohonen은 단지 묻고 있지만 여전히 운전해야합니다 ...
추신 2차원 다양체를 그리는 것은 그리 어렵지 않습니다. 그리고 그것이 다차원인 것으로 판명되면(두 개 이상의 컨텍스트 매개변수가 있음)? 글쎄, 여기 Kohonen은 단지 묻고 있지만 여전히 운전해야합니다 ...
이 주제의 첫 번째 네트워크는 여기에서 묻습니다.
추신 2차원 다양체를 그리는 것은 그리 어렵지 않습니다. 그리고 그것이 다차원인 것으로 판명되면(두 개 이상의 컨텍스트 매개변수가 있음)? 글쎄, 여기 Kohonen은 단지 묻고 있지만 여전히 운전해야합니다 ...
코호넨은 그렇게 복잡하지 않은 것 같습니다. 무엇보다 Excel에서 모든 작업을 수행할 수 있습니다.
간단히 말해서, 요점은 옵티마이저를 다양한 다단계 데이터 처리가 가능한 도구로 성형할 수 있는 충분한 구조 유연성을 옵티마이저에 부여하는 것이 MT6(및 이미 MT5에 있을 수 있음)에서 좋을 것이라는 것입니다.
옵티마이저에서 임의의 피트니스 함수를 지정하는 기능을 추가하면 충분합니다. 그런 다음 그러한 퍼즐을 너트처럼 클릭할 수 있습니다.
추신 2차원 다양체를 그리는 것은 그리 어렵지 않습니다. 그리고 그것이 다차원인 것으로 판명되면(두 개 이상의 컨텍스트 매개변수가 있음)? 글쎄, 여기 Kohonen은 단지 묻고 있지만 여전히 운전해야합니다 ...
아니, 여기 코호넨은 별로에요. IMHO, 여기에서는 방사형 기반 기능을 기반으로 하는 네트워크가 더 적합합니다.
오프탑 - 죄송합니다. :[ 이것이 당신이 이것을 할 수 있는 방법입니까?
이것은 질문입니까 아니면 감탄사입니까? :-)
아니, 여기 코호넨은 별로에요. IMHO, 여기에서는 방사형 기반 기능을 기반으로 하는 네트워크가 더 적합합니다.
이것은 질문입니까 아니면 감탄사입니까? :-)
아마 둘 다. :)