약속대로 통계를 다운로드하십시오. 사람들이 더 관심을 갖는 것을 볼 수 있습니다. 신경망, 유전 알고리즘 107 최적화 방법 및 알고리즘 ----------44 디지털 신호 처리 -------------61 수학과 분석 ------------------------33 통계 -------------------------------------------42 시계열 -------------------------------------------41 C++ 프로그래밍 ----------------------38
real-trader>> : Прочёл дипломную работу. Любопытный подход предлагает студент: обучать НС по сигналам индикатора идеального входа, по сути зиг-зага. Никто не пробовал? Вдруг оно работает?
이것은 독창적이고 또한 저자의 유망하지 않은 아이디어가 아닙니다. 그는 이것을 처음으로 생각하지 않습니다.
이 작업에는 NN 연구자 중 거의 아무도 쓰지 않은 훨씬 더 흥미로운 혁신적인 진술이 있습니다.
사실, 둘 다. ZZ의 상단에서 포지션 을 연다는 것은 역설적인 일을 한다는 것을 의미합니다. 그것은 이 최고가 미래의 최고와 비교하여 최대/최소임을 아는 것을 의미합니다! 주어진 시간에 ZZ의 상단이 이 막대에 있다는 정보가 없습니다. 이는 네트워크를 훈련하는 것이 불가능 함을 의미합니다. 정보 흐름의 "포인트"일 뿐입니다. 그렇기 때문에 명확하지는 않지만 이전에는 불가능했으며 앞으로 막대/바의 가격을 예측할 수 없습니다. 신경망은 특정 값이 아닌 가능한 가격 영역에 대해 교육해야 합니다.
joo>> : Вообще, ни то ни другое. Открыть позицию на вершине ZZ означает совершить нечто парадоксальное. Это означало бы знание, что эта вершина максимальна/минимальна по сравнению с будущими вершинами! Нет НИКАКОЙ информации в каждый момент времени о том, что именно на этом баре будет вершина ZZ, а значит, этому невозможно обучить сеть. Это всего лишь "точка" в потоке информации. Именно поэтому, хотя это и не очевидно, не удавалось раньше и не удастся в будущем прогнозировать цену на бар/бары вперед. Нейронные сети нужно обучать на вероятные области цены, а не на конкретные её значения.
이것이 바로 거래자(성공한)가 생물학적 네트워크의 도움으로 거래하는 방식입니다. 따라서 가능한 영역이 변경되기 때문에 고정 정지 주문이 있는 TS는 작동하지 않습니다(NN 기반 또는 기존 지표 기반).
베이코 I.V. 등 - 최적화 문제를 해결하기 위한 방법 및 알고리즘.1983.djvu 부콜로프 E.A. Statistica 및 Excel.djvu의 통계 분석 기초 쿠프리엔코 N.V. - 통계. 분포 분석 방법. 선택적 관찰 - 2009.pdf 치를린 AM 비가역 열역학 및 미시경제학의 최적화 방법.pdf 샤라포프 V.G. 코스 미적분학 및 최적화 방법의 문제 해결 가이드.pdf
신경망, 유전 알고리즘 107
최적화 방법 및 알고리즘 ----------44
디지털 신호 처리 -------------61
수학과 분석 ------------------------33
통계 -------------------------------------------42
시계열 -------------------------------------------41
C++ 프로그래밍 ----------------------38
재원.
아카이브 헤더 ----------------------47
1부 ---------------------------------------- 34
2부 ---------------------------------------- 27
3부 --------------------------------------40
4부 ----------------------------------------57
통계 문헌 --------------------10
메이플 문학 ------------------------1
신기하게도 메이플은 1번만 다운받았어요! 우선 네트워크에 대한 문헌이 상당한 차이가 있습니다.
금전적인 면에서도 4편이 2편보다 거의 2배 가까이 다운로드가 된 것도 흥미롭지만, 모든 부분을 동시에 가지고 있지 않고는 아카이브의 압축을 푸는 것이 불가능합니다.
논문 학생 Likhovidov에 대한 동료의 의견에 관심이 있습니다.
나는 내 논문을 읽었다. 학생이 흥미로운 접근 방식을 제안했습니다. 이상적인 진입 표시기의 신호에 따라 NN을 훈련하려면,기본적으로 지그재그. 아무도 시도하지 않았다? 갑자기 작동?
Прочёл дипломную работу. Любопытный подход предлагает студент: обучать НС по сигналам индикатора идеального входа,
по сути зиг-зага. Никто не пробовал? Вдруг оно работает?
이것은 독창적이고 또한 저자의 유망하지 않은 아이디어가 아닙니다. 그는 이것을 처음으로 생각하지 않습니다.
이 작업에는 NN 연구자 중 거의 아무도 쓰지 않은 훨씬 더 흥미로운 혁신적인 진술이 있습니다.
이것은 독창적이고 또한 저자의 유망하지 않은 아이디어가 아닙니다.
그리고 비밀이 아니라면 절망은 무엇입니까? NS가 과도하게 훈련되었거나 OOS에서 패턴이 반복되지 않습니까?
ZZ의 상단에서 포지션 을 연다는 것은 역설적인 일을 한다는 것을 의미합니다. 그것은 이 최고가 미래의 최고와 비교하여 최대/최소임을 아는 것을 의미합니다!
주어진 시간에 ZZ의 상단이 이 막대에 있다는 정보가 없습니다. 이는 네트워크를 훈련하는 것이 불가능 함을 의미합니다. 정보 흐름의 "포인트"일 뿐입니다.
그렇기 때문에 명확하지는 않지만 이전에는 불가능했으며 앞으로 막대/바의 가격을 예측할 수 없습니다.
신경망은 특정 값이 아닌 가능한 가격 영역에 대해 교육해야 합니다.
Вообще, ни то ни другое.
Открыть позицию на вершине ZZ означает совершить нечто парадоксальное. Это означало бы знание, что эта вершина максимальна/минимальна по сравнению с будущими вершинами!
Нет НИКАКОЙ информации в каждый момент времени о том, что именно на этом баре будет вершина ZZ, а значит, этому невозможно обучить сеть. Это всего лишь "точка" в потоке информации.
Именно поэтому, хотя это и не очевидно, не удавалось раньше и не удастся в будущем прогнозировать цену на бар/бары вперед.
Нейронные сети нужно обучать на вероятные области цены, а не на конкретные её значения.
이것이 바로 거래자(성공한)가 생물학적 네트워크의 도움으로 거래하는 방식입니다. 따라서 가능한 영역이 변경되기 때문에 고정 정지 주문이 있는 TS는 작동하지 않습니다(NN 기반 또는 기존 지표 기반).
베이코 I.V. 등 - 최적화 문제를 해결하기 위한 방법 및 알고리즘.1983.djvu
부콜로프 E.A. Statistica 및 Excel.djvu의 통계 분석 기초
쿠프리엔코 N.V. - 통계. 분포 분석 방법. 선택적 관찰 - 2009.pdf
치를린 AM 비가역 열역학 및 미시경제학의 최적화 방법.pdf
샤라포프 V.G. 코스 미적분학 및 최적화 방법의 문제 해결 가이드.pdf