신경망 및 유전 알고리즘 작업에 충분한 경험이 있는 사람들이 다음 질문에 대해 이해할 수 있는 답변이 필요합니다.
"신경망 기술을 사용하여 이것을 할 수 있습니까?"
작업은 다음과 같습니다. 수십 개의 서로 다른 매수/매도 신호를 생성하는 클러스터 표시기가 있다고 가정해 보겠습니다. 클러스터에 포함된 각 기기에 대해 신호 그룹이 있으며 각 신호는 수십 개의 값, 예를 들어 10에서 120가지 유형을 가질 수 있습니다. 모든 신호는 고유하고 형식화되어 있습니다. 그 결과 수백 개의 고유한 매수/매도 신호가 생성됩니다. 이제 문제의 핵심:
- 위험 정도를 결정하기 위해 신경망을 사용하여 클러스터에 포함된 기기의 이력 데이터에서 이러한 신호의 품질을 모델링하는 것이 가능합니까?
신경망 및 유전 알고리즘 작업에 충분한 경험이 있는 사람들이 다음 질문에 대해 이해할 수 있는 답변이 필요합니다.
"신경망 기술을 사용하여 이것을 할 수 있습니까?"
작업은 다음과 같습니다. 수십 개의 서로 다른 매수/매도 신호를 생성하는 클러스터 표시기가 있다고 가정해 보겠습니다. 클러스터에 포함된 각 기기에 대해 신호 그룹이 있으며 각 신호는 수십 개의 값, 예를 들어 10에서 120가지 유형을 가질 수 있습니다. 모든 신호는 고유하고 형식화되어 있습니다. 그 결과 수백 개의 고유한 매수/매도 신호가 생성됩니다. 이제 문제의 핵심:
- 위험 정도를 결정하기 위해 신경망을 사용하여 클러스터에 포함된 기기의 이력 데이터에서 이러한 신호의 품질을 모델링하는 것이 가능합니까?
- 가능한 경우 "파기"할 방향, 즉 당면한 작업에 가장 적합한 도구는 무엇입니까?
그들의 독창성을 희생시키면서 나는 주장 할 것입니다 ... :)
작업이 이해할 수 없습니다. "-"를 읽은 후에도 여전히 처리해야 할 사항을 이해하지 못했습니다. 더 자세히 설명할 수 있습니까?
들어오는 신호가 닫혀 있습니까? 저것들. 매도는 매수를 따르고 매수는 매도를 따른다? 대략적으로 말하면, 신호는 1111100011111111000000000011111100000111100000000과 같을 것입니다. 여기서 0-Sell, 1-Buy 그렇다면 이러한 신호가 얼마나 고유한지 확인할 수 있습니다.
그렇지 않습니다. 신호의 고유성은 촛대 형성(2개 이상의 촛대로 구성된 촛대 그룹) 분석에 의해 보장되며, 모델 분석을 기반으로 고유 코드가 할당됩니다(예: 4506). 왜 그런가요? 많은 신호? 일부 모델에는 수십 가지 유형이 있습니다. 작업은 전체 품종 중에서 가장 중요한 모델을 식별하는 것입니다.
Kos>> : Не совсем так, уникальность сигналов обеспечивается за счет анализа свечных формаций(групп свечей состоящих из 2х и более свечей), на основе анализа модели присваивается уникальный код например 4506. Почему столько много сигналов? просто некоторые модели имеют несколько десятков видов. Стоит задача выявить наиболее важные модели среди всего многообразия.
"중요도"는 신호의 주파수, 예측 값(이익 계수, 드로다운), 즉 각 모델 유형에 대한 통계를 추적할 필요가 있습니다. 원칙적으로는 이 모든 것을 네트워크 없이 구성하는 것이 쉬울 것이라고 생각하지만, 이 경우에는 신경망 기술의 사용 가능성이 가장 유망할 것이라고 가정합니다. 내가 틀렸다면 정정하십시오. 나는 네트워크를 엉망으로 만든 적이 없습니다. :)
"중요도"는 신호의 주파수, 예측 값(이익 계수, 드로다운), 즉 각 모델 유형에 대한 통계를 추적할 필요가 있습니다. 원칙적으로는 이 모든 것을 네트워크 없이 구성하는 것이 쉬울 것이라고 생각하지만, 이 경우에는 신경망 기술의 사용 가능성이 가장 유망할 것이라고 가정합니다. 내가 틀렸다면 정정하십시오. 나는 네트워크를 엉망으로 만든 적이 없습니다. :)
그렇게 생각한다면 그렇다고 해서 그런 것은 아니다.
네트워크를 훈련시키려면 그리드에 예제를 제공하기 위해 그리드 이전에 중요도 기준을 가져와야 합니다. 네트워크 자체는 당신에게 중요한 것과 당신이 신경 쓰지 않는 것을 파악하지 못할 것입니다. 그녀는 텔레파시 능력이 없습니다. 그녀는 구체적인 예가 필요합니다.
"중요도"는 신호의 주파수, 예측 값(이익 계수, 드로다운), 즉 각 모델 유형에 대한 통계를 추적할 필요가 있습니다. 원칙적으로는 이 모든 것을 네트워크 없이 구성하는 것이 쉬울 것이라고 생각하지만, 이 경우에는 신경망 기술의 사용 가능성이 가장 유망할 것이라고 가정합니다. 내가 틀렸다면 정정하십시오. 나는 네트워크를 엉망으로 만든 적이 없습니다. :)
신호 발생 빈도는 네트워크 없이도 계산하기 쉽습니다. GA-s ...
예측 가치도 있다고 생각하지만 GA를 사용할 수 있는 옵션이 있습니다.
일반적으로 당신은 작업을 설정하지 않았지만 답변으로 판단하는 동안 ... 따라서 아무도 당신을 도울 수 없습니다.
Kos писал(а)>> 그렇지 않습니다. 신호의 고유성은 촛대 형성(2개 이상의 촛대로 구성된 촛대 그룹) 분석에 의해 보장되며, 모델 분석을 기반으로 고유 코드가 할당됩니다(예: 4506). 왜 그런가요? 많은 신호? 일부 모델에는 수십 가지 유형이 있습니다. 작업은 전체 품종 중에서 가장 중요한 모델을 식별하는 것입니다.
Advisor는 "Signal Type" 매개변수를 사용하고 옵티마이저에서 이 매개변수를 정렬하면 찾을 수 있습니다. 신경망 없이도 아주 많은 작업이 쉽게 해결됩니다.
이것은 분명합니다. 오차가 작을수록 이익이 더 큽니까? 아니면 어떤 관계입니까? (이에 대해 말하는 것입니다)
보고 싶은 일반적인 유형의 관계를 설명할 수 있습니까? 이것은 공식인가 아니면 내가 2~3페이지에 충분히 게시한 예시인가...
관계로 보고 싶은 것을 간단히 설명하십시오. 그렇지 않으면 관계가 정확히 무엇을 의미하는지 명확하지 않습니다 ...
모두를 환영합니다!
신경망 및 유전 알고리즘 작업에 충분한 경험이 있는 사람들이 다음 질문에 대해 이해할 수 있는 답변이 필요합니다.
"신경망 기술을 사용하여 이것을 할 수 있습니까?"
작업은 다음과 같습니다. 수십 개의 서로 다른 매수/매도 신호를 생성하는 클러스터 표시기가 있다고 가정해 보겠습니다. 클러스터에 포함된 각 기기에 대해 신호 그룹이 있으며 각 신호는 수십 개의 값, 예를 들어 10에서 120가지 유형을 가질 수 있습니다. 모든 신호는 고유하고 형식화되어 있습니다. 그 결과 수백 개의 고유한 매수/매도 신호가 생성됩니다. 이제 문제의 핵심:
- 위험 정도를 결정하기 위해 신경망을 사용하여 클러스터에 포함된 기기의 이력 데이터에서 이러한 신호의 품질을 모델링하는 것이 가능합니까?
- 가능한 경우 "파기"할 방향, 즉 당면한 작업에 가장 적합한 도구는 무엇입니까?
모두를 환영합니다!
신경망 및 유전 알고리즘 작업에 충분한 경험이 있는 사람들이 다음 질문에 대해 이해할 수 있는 답변이 필요합니다.
"신경망 기술을 사용하여 이것을 할 수 있습니까?"
작업은 다음과 같습니다. 수십 개의 서로 다른 매수/매도 신호를 생성하는 클러스터 표시기가 있다고 가정해 보겠습니다. 클러스터에 포함된 각 기기에 대해 신호 그룹이 있으며 각 신호는 수십 개의 값, 예를 들어 10에서 120가지 유형을 가질 수 있습니다. 모든 신호는 고유하고 형식화되어 있습니다. 그 결과 수백 개의 고유한 매수/매도 신호가 생성됩니다. 이제 문제의 핵심:
- 위험 정도를 결정하기 위해 신경망을 사용하여 클러스터에 포함된 기기의 이력 데이터에서 이러한 신호의 품질을 모델링하는 것이 가능합니까?
- 가능한 경우 "파기"할 방향, 즉 당면한 작업에 가장 적합한 도구는 무엇입니까?
그들의 독창성을 희생시키면서 나는 주장 할 것입니다 ... :)
작업이 이해할 수 없습니다. "-"를 읽은 후에도 여전히 처리해야 할 사항을 이해하지 못했습니다. 더 자세히 설명할 수 있습니까?
들어오는 신호가 닫혀 있습니까? 저것들. 매도는 매수를 따르고 매수는 매도를 따른다? 대략적으로 말하면, 신호는 1111100011111111000000000011111100000111100000000과 같을 것입니다. 여기서 0-Sell, 1-Buy 그렇다면 이러한 신호가 얼마나 고유한지 확인할 수 있습니다.
Не совсем так, уникальность сигналов обеспечивается за счет анализа свечных формаций(групп свечей состоящих из 2х и более свечей), на основе анализа модели присваивается уникальный код например 4506. Почему столько много сигналов? просто некоторые модели имеют несколько десятков видов. Стоит задача выявить наиболее важные модели среди всего многообразия.
어떤 기준에 따르면 중요합니까? 중요성을 어떻게 판단하십니까?
어떤 기준에 따르면 중요합니까? 중요성을 어떻게 판단하십니까?
"중요도"는 신호의 주파수, 예측 값(이익 계수, 드로다운), 즉 각 모델 유형에 대한 통계를 추적할 필요가 있습니다. 원칙적으로는 이 모든 것을 네트워크 없이 구성하는 것이 쉬울 것이라고 생각하지만, 이 경우에는 신경망 기술의 사용 가능성이 가장 유망할 것이라고 가정합니다. 내가 틀렸다면 정정하십시오. 나는 네트워크를 엉망으로 만든 적이 없습니다. :)
"중요도"는 신호의 주파수, 예측 값(이익 계수, 드로다운), 즉 각 모델 유형에 대한 통계를 추적할 필요가 있습니다. 원칙적으로는 이 모든 것을 네트워크 없이 구성하는 것이 쉬울 것이라고 생각하지만, 이 경우에는 신경망 기술의 사용 가능성이 가장 유망할 것이라고 가정합니다. 내가 틀렸다면 정정하십시오. 나는 네트워크를 엉망으로 만든 적이 없습니다. :)
그렇게 생각한다면 그렇다고 해서 그런 것은 아니다.
네트워크를 훈련시키려면 그리드에 예제를 제공하기 위해 그리드 이전에 중요도 기준을 가져와야 합니다. 네트워크 자체는 당신에게 중요한 것과 당신이 신경 쓰지 않는 것을 파악하지 못할 것입니다. 그녀는 텔레파시 능력이 없습니다. 그녀는 구체적인 예가 필요합니다.
"중요도"는 신호의 주파수, 예측 값(이익 계수, 드로다운), 즉 각 모델 유형에 대한 통계를 추적할 필요가 있습니다. 원칙적으로는 이 모든 것을 네트워크 없이 구성하는 것이 쉬울 것이라고 생각하지만, 이 경우에는 신경망 기술의 사용 가능성이 가장 유망할 것이라고 가정합니다. 내가 틀렸다면 정정하십시오. 나는 네트워크를 엉망으로 만든 적이 없습니다. :)
신호 발생 빈도는 네트워크 없이도 계산하기 쉽습니다. GA-s ...
예측 가치도 있다고 생각하지만 GA를 사용할 수 있는 옵션이 있습니다.
일반적으로 당신은 작업을 설정하지 않았지만 답변으로 판단하는 동안 ... 따라서 아무도 당신을 도울 수 없습니다.
그렇지 않습니다. 신호의 고유성은 촛대 형성(2개 이상의 촛대로 구성된 촛대 그룹) 분석에 의해 보장되며, 모델 분석을 기반으로 고유 코드가 할당됩니다(예: 4506). 왜 그런가요? 많은 신호? 일부 모델에는 수십 가지 유형이 있습니다. 작업은 전체 품종 중에서 가장 중요한 모델을 식별하는 것입니다.
Advisor는 "Signal Type" 매개변수를 사용하고 옵티마이저에서 이 매개변수를 정렬하면 찾을 수 있습니다. 신경망 없이도 아주 많은 작업이 쉽게 해결됩니다.