그러나 이것은 알려져 있지 않으며 한 가지는 분명합니다. 블랙박스는 무언가를 배웠고 우리는 믿습니다. 그러면 테스터와 믿음이 성장하고, 미래의 데포 드레인은 사용에 대한 통계가 없기 때문에 이 믿음에 비례합니다. NS에서 얼마나 많은 출판물을 보았지만 텍스트에서 R-square를 본 적이 없습니다.
faa1947 : 그러나 이것은 알려져 있지 않으며 한 가지는 분명합니다. 블랙박스 는 무언가를 배웠고 우리는 믿습니다. 그러면 테스터와 믿음이 성장하고, 미래의 데포 드레인은 사용에 대한 통계가 없기 때문에 이 믿음에 비례합니다. NS에서 얼마나 많은 출판물을 보았지만 텍스트에서 R-square를 본 적이 없습니다.
그건 그렇고, 이것은 결코 블랙 박스가 아닙니다.
표시기를 사용하여 관심 있는 모든 계산 결과를 표시해 보십시오. 이것들은 뉴런의 합일 수 있고 활성화 함수 후의 출력 등이 될 수 있습니다.
시각적인 그림과 유용한 지식을 얻을 수 있습니다.
그리고 그 결과 블랙박스 의 작업에 대한 명확한 아이디어가 있지만 지금은 완전히 투명 합니다.
C-4 : 그러나 이동을 매입하려면 같은 방식으로 매입을 13회 반복해야 합니다. 귀하의 최종 환매가 13바에서 어느 수준으로 움직일 것인지 한 시장은 알고 있습니다.
글쎄, 물론 (그물이 없습니다!) : 13 개의 개별 작업, 포즈가 다릅니다.
알아내려고 노력해주셔서 감사합니다.
이제 다시 한 번 천천히 그리고 배열을 통해 손전등의 순간을 가져와 작은 부분으로 움직임을 판매하기 시작합니다. 우리는 이동의 기간을 미리 선택합니다. 예를 들어 13입니다. 이동을 매도할 때 해당 이동보다 높을 때만 환매 작업이 발생하도록 미리 설정했습니다. 그러나 우리는 13개의 막대 이후에 가격이 어떻게 될지 모릅니다. 13번째 막대에서 가격이 이동보다 여전히 높다고 가정해 보겠습니다. 예, 놓쳤습니다(이것은 예외가 아닌 일반적인 상황입니다. 현재 작업 중입니다).
가격이 다시 이동 아래로 떨어질 때까지 계속 이동합니다. 후속 조치는 어떻습니까? 이 경우에는 다음과 같습니다. 왼쪽 수직선에서 연 작은 포즈를 닫고 새 막대에서 새 마이크로 포즈를 엽니다. 그게 다야, 우리의 움직임이 다시 최신 상태입니다. 우리는 현재 막대에서 정확하게 움직임을 샀습니다. 이것은 무바의 "반주"입니다. 그리고 이제 가격이 다시 이동 아래로 떨어질 때까지 이 작업을 수행합니다.
이것은 우리가 전체 가격을 상환하기 위해 잡는 순간입니다. 그러나 현재 자기 자본이 잔액보다 높으면 다시 사지 않을 수 있습니다(그런 다음 작업 "Y"가 완료됨). 우리는 자기자본이 잔액보다 낮을 때만 매수합니다.
가격이 상환되어야 한다고 가정해 봅시다. 그런 다음 가격이 더 높아질 때까지 계속 이동합니다(위에서 파란색으로 강조 표시된 방법). 이 작업을 50~60회 이상 수행해야 할 수도 있습니다. 그러나 그 움직임은 가격의 같은 편에 영원히 머물지 않을 것입니다. 그렇죠? 그가 이동의 반대편에 있는 즉시 - 그것이 전부입니다. 희극적입니다. 우리는 모든 열린 포지션을 커버하고 "Y" 작업에 대한 총 이익을 고정합니다.
이 모든 추론은 요점을 알 때까지 복잡해 보입니다. 이동과 가격 사이의 stat.arb입니다. 유일한 실제 문제는 이동 및 지원의 초기 축적이 필요하다는 것입니다.
추신 : 나는 당신의 그림을보고 당신이 그것을 파는 것이 아니라 사는 것을 깨달았습니다. 그래서 이 경우의 상황은 그냥 유리하고 우리는 안전하게 가격을 매도 할 수 있습니다. 그리고 우리는 나중에 가격을 팔 때까지 기다릴 수 있습니다.
이제 다시 한 번 천천히 그리고 배열을 통해 손전등의 순간을 가져와 작은 부분으로 움직임을 판매하기 시작합니다. 우리는 이동의 기간을 미리 선택합니다. 예를 들어 13입니다. 이동을 매도할 때 해당 이동보다 높을 때만 환매 작업이 발생하도록 미리 설정했습니다. 그러나 우리는 13개의 막대 이후에 가격이 어떻게 될지 모릅니다. 13번째 막대에서 가격이 이동보다 여전히 높다고 가정해 보겠습니다. 예, 놓쳤습니다(이것은 예외가 아닌 일반적인 상황입니다. 현재 작업 중입니다).
가격이 다시 이동 아래로 떨어질 때까지 계속 이동합니다. 후속 조치는 어떻습니까? 이 경우에는 다음과 같습니다. 왼쪽 수직선에서 연 작은 포즈를 닫고 새 막대에서 새 마이크로 포즈를 엽니다. 그게 다야, 우리의 움직임이 다시 최신 상태입니다. 우리는 현재 막대에서 정확하게 움직임을 샀습니다. 이것은 무바의 "반주"입니다. 그리고 이제 가격이 다시 이동 아래로 떨어질 때까지 이 작업을 수행합니다.
이것은 우리가 전체 가격을 상환하기 위해 잡는 순간입니다. 그러나 현재 자기 자본이 잔액보다 높으면 다시 사지 않을 수 있습니다(그런 다음 작업 "Y"가 완료됨). 우리는 자기자본이 잔액보다 낮을 때만 매수합니다.
가격이 상환되어야 한다고 가정해 봅시다. 그런 다음 가격이 더 높아질 때까지 계속 이동합니다(위에서 파란색으로 강조 표시된 방법). 이 작업을 50~60회 이상 수행해야 할 수도 있습니다. 그러나 그 움직임은 가격의 같은 편에 영원히 머물지 않을 것입니다. 그렇죠? 그가 이동의 반대편에 있는 즉시 - 그것이 전부입니다. 희극적입니다. 우리는 모든 열린 포지션을 커버하고 "Y" 작업에 대한 총 이익을 고정합니다.
이 모든 추론은 요점을 알 때까지 복잡해 보입니다. 이동과 가격 사이의 stat.arb입니다. 유일한 실제 문제는 이동 및 지원의 초기 축적이 필요하다는 것입니다.
그리고 입력에서 Hodrick-Prescott과 출력에서 예측과 함께 선형 단일 레이어 피드포워드 네트워크를 사용합니다.
EURUSD = C(1)*EURUSD_HP(1) + C(2)*D(EURUSD_HP(1)) + C(3)*D(EURUSD_HP(2))
https://en.wikipedia.org/wiki/Feedforward_neural_network
즉, 귀하의 진술은 다음과 같이 들릴 것입니다. "나는 비선형 다층 네트워크를 믿지 않습니다."
또는 더 정확하게는 다음과 같이 표현할 수 있습니다. "나는 Eviews에 없는 것을 믿지 않습니다." ;)))
선형 다층 네트워크는 수학적으로 단일 레이어 네트워크로 축소되기 때문에 존재하지 않습니다. 따라서 faa1947 문은 다음과 같이 들릴 것입니다. "나는 비선형 네트워크를 믿지 않습니다." 꽤 좁은 시야.
있습니다.
간단히 말해서 축소되지만, 축소될 때까지 발생합니다. :)
블라디미르: SanSanych는 시야가 좁지 않고 특정 작업이 필요한 것 같습니다. 물론이죠.
그리고 불독의 그립...
네트워크가 실패하고 있습니다.
그건 확실합니다.
내가 서클에서 주제를 반환하려고합니다. 모델의 우수성에 대한 나의 징후가 예측 가능성의 증가로 이어 집니까?
여기 에 아발스(Avals) 가 트렌디함을 도입했다. 샘플 끝에 이 샘플에 추세 표시기가 있는 경우 예측 가능성을 제공할 수 있습니까?
그러나 이것은 알려져 있지 않으며 한 가지는 분명합니다. 블랙박스 는 무언가를 배웠고 우리는 믿습니다. 그러면 테스터와 믿음이 성장하고, 미래의 데포 드레인은 사용에 대한 통계가 없기 때문에 이 믿음에 비례합니다. NS에서 얼마나 많은 출판물을 보았지만 텍스트에서 R-square를 본 적이 없습니다.
그건 그렇고, 이것은 결코 블랙 박스가 아닙니다.
표시기를 사용하여 관심 있는 모든 계산 결과를 표시해 보십시오. 이것들은 뉴런의 합일 수 있고 활성화 함수 후의 출력 등이 될 수 있습니다.
시각적인 그림과 유용한 지식을 얻을 수 있습니다.
그리고 그 결과 블랙박스 의 작업에 대한 명확한 아이디어가 있지만 지금은 완전히 투명 합니다.
그건 그렇고, 이것은 결코 블랙 박스가 아닙니다.
지표를 통해 관심 있는 모든 데이터의 결과를 표시해 보십시오. 이것들은 뉴런의 합일 수 있고 활성화 함수 후의 출력 등이 될 수 있습니다.
시각적인 그림과 유용한 지식을 얻을 수 있습니다.
그리고 그 결과 블랙박스 의 작업에 대한 명확한 아이디어가 있지만 이제 완전히 투명해졌습니다.
글쎄, 물론 (그물이 없습니다!) : 13 개의 개별 작업, 포즈가 다릅니다.
알아내려고 노력해주셔서 감사합니다.
이제 다시 한 번 천천히 그리고 배열을 통해 손전등의 순간을 가져와 작은 부분으로 움직임을 판매하기 시작합니다. 우리는 이동의 기간을 미리 선택합니다. 예를 들어 13입니다. 이동을 매도할 때 해당 이동보다 높을 때만 환매 작업이 발생하도록 미리 설정했습니다. 그러나 우리는 13개의 막대 이후에 가격이 어떻게 될지 모릅니다. 13번째 막대에서 가격이 이동보다 여전히 높다고 가정해 보겠습니다. 예, 놓쳤습니다(이것은 예외가 아닌 일반적인 상황입니다. 현재 작업 중입니다).
가격이 다시 이동 아래로 떨어질 때까지 계속 이동합니다. 후속 조치는 어떻습니까? 이 경우에는 다음과 같습니다. 왼쪽 수직선에서 연 작은 포즈를 닫고 새 막대에서 새 마이크로 포즈를 엽니다. 그게 다야, 우리의 움직임이 다시 최신 상태입니다. 우리는 현재 막대에서 정확하게 움직임을 샀습니다. 이것은 무바의 "반주"입니다. 그리고 이제 가격이 다시 이동 아래로 떨어질 때까지 이 작업을 수행합니다.
이것은 우리가 전체 가격을 상환하기 위해 잡는 순간입니다. 그러나 현재 자기 자본이 잔액보다 높으면 다시 사지 않을 수 있습니다(그런 다음 작업 "Y"가 완료됨). 우리는 자기자본이 잔액보다 낮을 때만 매수합니다.
가격이 상환되어야 한다고 가정해 봅시다. 그런 다음 가격이 더 높아질 때까지 계속 이동합니다(위에서 파란색으로 강조 표시된 방법). 이 작업을 50~60회 이상 수행해야 할 수도 있습니다. 그러나 그 움직임은 가격의 같은 편에 영원히 머물지 않을 것입니다. 그렇죠? 그가 이동의 반대편에 있는 즉시 - 그것이 전부입니다. 희극적입니다. 우리는 모든 열린 포지션을 커버하고 "Y" 작업에 대한 총 이익을 고정합니다.
이 모든 추론은 요점을 알 때까지 복잡해 보입니다. 이동과 가격 사이의 stat.arb입니다. 유일한 실제 문제는 이동 및 지원의 초기 축적이 필요하다는 것입니다.
추신 : 나는 당신의 그림을보고 당신이 그것을 파는 것이 아니라 사는 것을 깨달았습니다. 그래서 이 경우의 상황은 그냥 유리하고 우리는 안전하게 가격을 매도 할 수 있습니다. 그리고 우리는 나중에 가격을 팔 때까지 기다릴 수 있습니다.
좋아, 여기서 주제를 발전시키지 말자. 왜냐하면. 그것은 토픽 스타터를 방해합니다.
알스퀘어에 더 가까이 해주세요
나는 가격 데이터의 흐름에 대한 훈련으로 이것은 일반적으로 달성/획득이 불가능하다고 믿는 경향이 있습니다.
여기 내 의견이 있습니다.
글쎄, 물론 (그물이 없습니다!) : 13 개의 개별 작업, 포즈가 다릅니다.
알아내려고 노력해주셔서 감사합니다.
이제 다시 한 번 천천히 그리고 배열을 통해 손전등의 순간을 가져와 작은 부분으로 움직임을 판매하기 시작합니다. 우리는 이동의 기간을 미리 선택합니다. 예를 들어 13입니다. 이동을 매도할 때 해당 이동보다 높을 때만 환매 작업이 발생하도록 미리 설정했습니다. 그러나 우리는 13개의 막대 이후에 가격이 어떻게 될지 모릅니다. 13번째 막대에서 가격이 이동보다 여전히 높다고 가정해 보겠습니다. 예, 놓쳤습니다(이것은 예외가 아닌 일반적인 상황입니다. 현재 작업 중입니다).
가격이 다시 이동 아래로 떨어질 때까지 계속 이동합니다. 후속 조치는 어떻습니까? 이 경우에는 다음과 같습니다. 왼쪽 수직선에서 연 작은 포즈를 닫고 새 막대에서 새 마이크로 포즈를 엽니다. 그게 다야, 우리의 움직임이 다시 최신 상태입니다. 우리는 현재 막대에서 정확하게 움직임을 샀습니다. 이것은 무바의 "반주"입니다. 그리고 이제 가격이 다시 이동 아래로 떨어질 때까지 이 작업을 수행합니다.
이것은 우리가 전체 가격을 상환하기 위해 잡는 순간입니다. 그러나 현재 자기 자본이 잔액보다 높으면 다시 사지 않을 수 있습니다(그런 다음 작업 "Y"가 완료됨). 우리는 자기자본이 잔액보다 낮을 때만 매수합니다.
가격이 상환되어야 한다고 가정해 봅시다. 그런 다음 가격이 더 높아질 때까지 계속 이동합니다(위에서 파란색으로 강조 표시된 방법). 이 작업을 50~60회 이상 수행해야 할 수도 있습니다. 그러나 그 움직임은 가격의 같은 편에 영원히 머물지 않을 것입니다. 그렇죠? 그가 이동의 반대편에 있는 즉시 - 그것이 전부입니다. 희극적입니다. 우리는 모든 열린 포지션을 커버하고 "Y" 작업에 대한 총 이익을 고정합니다.
이 모든 추론은 요점을 알 때까지 복잡해 보입니다. 이동과 가격 사이의 stat.arb입니다. 유일한 실제 문제는 이동 및 지원의 초기 축적이 필요하다는 것입니다.