빨간색 수직선으로 표시된 화면에서 - 이것은 모델에 들어가야 하는 샘플의 마지막 지점입니다...
즉, 반전과 롤백이 어떻게 예측되는지 보는 것이 흥미 롭습니다 ...
일기예보 자체를 보기 위해 일찍 포스팅하겠습니다. 사실 시간이 짧아 신뢰구간 구성이 아직 검증되지 않았다. 따라서 간격 정의에 오류가 있을 수 있습니다. 처음에는 퍼널에 대해 쓴 것처럼 확장되어야 한다고 생각했지만 지금까지 그 효과를 관찰하지 못했습니다. 포함 간격 - 지금까지 테스트되지 않은 첫 번째 빌드입니다. 골절과 교정은 어떤 식으로든 예측되지 않는 것 같습니다. 유일한 기쁨은 이 지점에서 추세의 지속이 예측되지 않는다는 것입니다. 네 가지 경우 예측은 평균적으로 수평입니다(앞뒤(약간 상승, 약간 하락)).
일기예보 자체를 보기 위해 일찍 포스팅하겠습니다. 사실 시간이 짧아 신뢰구간 구성이 아직 검증되지 않았다. 따라서 간격 정의에 오류가 있을 수 있습니다. 처음에는 퍼널에 대해 쓴 것처럼 확장되어야 한다고 생각했지만 지금까지 그 효과를 관찰하지 못했습니다. 포함 간격 - 지금까지 테스트되지 않은 첫 번째 빌드입니다. 골절과 교정은 어떤 식으로든 예측되지 않는 것 같습니다. 유일한 기쁨은 이 지점에서 추세의 지속이 예측되지 않는다는 것입니다. 네 가지 경우 예측은 평균적으로 수평입니다(앞뒤(약간 상승, 약간 하락)).
4시간 TF가 있는 2주 플롯. 엔과 프랑은 무한정 상승할 수 없습니다. 모두 이미 프랑과 상어가 먹기 좋은 순간에 올라갔습니다.
원칙적으로 편리하고 요일이 ...
주요 조건은 추세 중단 또는 롤백 전에 모델에 데이터를 제출하는 것입니다 ...
빨간색 수직선으로 표시된 화면에서 - 이것은 모델에 들어가야 하는 샘플의 마지막 지점입니다...
즉, 반전과 롤백이 어떻게 예측되는지 보는 것이 흥미 롭습니다 ...
일기예보 자체를 보기 위해 일찍 포스팅하겠습니다. 사실 시간이 짧아 신뢰구간 구성이 아직 검증되지 않았다. 따라서 간격 정의에 오류가 있을 수 있습니다. 처음에는 퍼널에 대해 쓴 것처럼 확장되어야 한다고 생각했지만 지금까지 그 효과를 관찰하지 못했습니다. 포함 간격 - 지금까지 테스트되지 않은 첫 번째 빌드입니다. 골절과 교정은 어떤 식으로든 예측되지 않는 것 같습니다. 유일한 기쁨은 이 지점에서 추세의 지속이 예측되지 않는다는 것입니다. 네 가지 경우 예측은 평균적으로 수평입니다(앞뒤(약간 상승, 약간 하락)).
일기예보 자체를 보기 위해 일찍 포스팅하겠습니다. 사실 시간이 짧아 신뢰구간 구성이 아직 검증되지 않았다. 따라서 간격 정의에 오류가 있을 수 있습니다. 처음에는 퍼널에 대해 쓴 것처럼 확장되어야 한다고 생각했지만 지금까지 그 효과를 관찰하지 못했습니다. 포함 간격 - 지금까지 테스트되지 않은 첫 번째 빌드입니다. 골절과 교정은 어떤 식으로든 예측되지 않는 것 같습니다. 유일한 기쁨은 이 지점에서 추세의 지속이 예측되지 않는다는 것입니다. 네 가지 경우 예측은 평균적으로 수평입니다(앞뒤(약간 상승, 약간 하락)).
확인
ps. 글이 어지럽지 않게 정리를 해봤습니다...
행운과 이익...
정확도가 약간 증가했지만:
피(%)
피(%)
확인
ps. 실을 어지럽히지 않기 위해 글을 정리했습니다...
행운과 이익...
10일 예측에서는 안정적이지 않지만 너무 큰 오류 :o(
NZDUSD가 추세를 바꾸려고 하는 것 같습니다.
NZDUSD가 추세를 바꾸려고 하는 것 같습니다.
4시간 TF를 보면 이미 추세가 올랐고, 보정 없이 일간부터 추세라고 볼 이유가 없다. 우리는 저점을 업데이트하지 않고 일일 추세 수익률을 돌파했으며 추세로 간주됩니다. 그렇지 않으면 상승 움직임을 4시간 추세로 간주합니다.
나는 데일리의 규모에서 찾고 있습니다. 평가 원리가 조금 다르지만, 장기적으로 추세가 바뀔 가능성이 있는 것으로 보입니다.
항상 그렇듯이 좋은 아이디어는 "후에" 나옵니다. 5일과 10일 동안의 예측을 결합하는 것은 어떻습니까?
나는 데일리의 규모에서 찾고 있습니다.
이것으로 결정했습니다.
우리는 이것에 대해 결정하지 않았습니다. :)) 모든 사람은 추세의 공식화에 대해 자신의 의견을 가지고 있습니다.
나는 당신의 탐지 기술에 익숙하지 않습니다. 열 수 있습니까?
기간이 길수록 허용 오차가 커집니다.
이것이 오늘날 관찰된 기기에 대한 수요가 분포하는 방식입니다.