이 경우 그물이 영양면에서 매우 까다롭지 않은 경우식이 요법은 작업과 다소 일치해야합니다. 음, 즉 우리는 알려지지 않은 패턴을 찾고 있기 때문에 많은 수의 시리즈가 필요하고 결과와 상관 관계가 많은 시리즈가 필요합니다(우리의 경우 예측).
따라서 두 번째 순간 - 정확히 예측해야 할 것. 저것들. 무엇을, 출력에 제출할 sobsno, 그리드를 훈련할 대상. 이 주제에 대해 의문의 여지가 없지만 그렇지 않으면 그리드가 성공적으로 학습하고 AutoOfSample에서 예측 기록을 설정할 수 있으며, 게다가 어린 시절에 외설적인 괴롭힘을 당했기 때문에 무력한 상태로 남아 있어야 합니다.
나는 그것에 대해 생각할 필요가 없습니다. 나는 나 자신이 작기 때문에 세부 사항에 들어가지 않을 것입니다 ...
현재 막대 설명 벡터를 입력 뉴런에 공급합니다. 예를 들어, 개시 가격의 증분, 다른 금융 상품의 개시 가격의 증가, 거래량, 현재 시간, 상품의 이자율 , 뉴스 캘린더, 음력 및 태양 주기, 더 나아가 환상입니다. 입력 레이어에 얼마나 많은 뉴런이 있는지, 우리는 그러한 역사를 고려합니다.
다음은 네트워크 자체입니다. 그리드는 뉴런의 2차원 매트릭스입니다(아이디어 설명의 편의를 위한 것은 아님). 뉴런의 계산 수를 줄이기 위해 시냅스 수를 예를 들어 5-10개로 제한하지만 각 시냅스는 도달 범위 내에서 특정 원으로 제한되는 모든 축삭에 연결할 수 있습니다(백분율을 더 강력하게 설정할 수 있습니다. 모든 축삭, 모든 뉴런에 연결). 결과적으로 우리는 시장을 종합적으로 고려할 많은 피드백과 함께 어떤 구성을 알고 있는지 네트워크를 확보해야 합니다. 그런 다음 다시 환상에 따라 숙취 기능을 켜고 주기적으로 세 개의 뉴런을 고정시킵니다. 출산하는 기능은 주기적으로 세 개의 뉴런을 생성합니다. FIG는 최소 및 충분한 수의 뉴런을 만드는 방법을 알고 있지만 그리드 자체, 내부 아키텍처 및 뉴런 수를 조정한다는 것을 알 수 있습니다.
출력 신호. 귀간 공간에 대한 첫 번째 일은 n차 다항식의 채널과 같이 이상적인 입력과 출력을 가진 차량을 만드는 것입니다. 우리는 채널 경계에서 반등하기 위해 노력하고 있으며 이러한 신호를 사용하여 네트워크를 훈련합니다.
또는 모니터의 오른쪽 상단 모서리에 있는 이상적인 형평성의 목표 기능을 수행한 다음 네트워크 자체가 올바른 입력 및 종료를 찾도록 합니다.
신경망이 있거나 없는 모든 TS는 과거 데이터에서 검색된 패턴을 사용합니다. 따라서 실제로 이러한 발견된 패턴에 대한 수익 보장은 미래에 없습니다. 아니면 미래에 얻을 수 있는 과거 데이터의 패턴을 결정하는 방법이 있습니까?
저 뿐만 아니라 있습니다. 자세히 쓰면 너도밤나무가 많이 나올 것이고, 관심이 있다면 Spider에서, Neo 분기에서 패턴에 대해 예를 들어, 또는 Felix White 분기에서 읽을 수 있습니다. Avals가 이 포럼에 나타납니다. 그의 게시물을 읽으십시오.
또한 시장뿐만 아니라 일반적으로 모든 곳에서 작동하는 보편적인 패턴(보다 정확하게는 법칙)이 있습니다. 예를 들어, 관성 - 이것은 이미 빵과 버터 없이는 남아 있지 않기에 충분합니다. 과거에도 효과가 있었고 앞으로도 계속 작동할 것입니다. 그리고 만약결국, 그것은 멈출 것입니다, MTS의 고장과 예금의 손실, 우리가 관심을 가질 마지막 것. :) (물리 법칙이 조금만 바뀌면 어떻게 될지 생각해보십시오.)
그리고 그것이 작동할 것인지/ 작동하지 않을 것인지 추측하는 것은 우리의 방법이 아닙니다. 이것은 집시를 위한 것입니다.
저 뿐만 아니라 있습니다. 자세히 쓰면 너도밤나무가 많이 나올 것이고, 관심이 있다면 Spider에서, Neo 분기에서 패턴에 대해 예를 들어, 또는 Felix White 분기에서 읽을 수 있습니다. Avals가 이 포럼에 나타납니다. 그의 게시물을 읽으십시오.
또한 시장뿐만 아니라 일반적으로 모든 곳에서 작동하는 보편적인 패턴(보다 정확하게는 법칙)이 있습니다. 예를 들어, 관성 - 이것은 이미 빵과 버터 없이는 남아 있지 않기에 충분합니다. 과거에도 효과가 있었고 앞으로도 계속 작동할 것입니다. 그리고 만약결국, 그것은 멈출 것입니다, MTS의 고장과 예금의 손실, 우리가 관심을 가질 마지막 것. :) (물리 법칙이 조금만 바뀌면 어떻게 될지 생각해보십시오.)
그리고 그것이 작동할 것인지/ 작동하지 않을 것인지 추측하는 것은 우리의 방법이 아닙니다. 이것은 집시를 위한 것입니다.
이 경우 그물이 영양면에서 매우 까다롭지 않은 경우식이 요법은 작업과 다소 일치해야합니다. 음, 즉 우리는 알려지지 않은 패턴을 찾고 있기 때문에 많은 수의 시리즈가 필요하고 결과와 상관 관계가 많은 시리즈가 필요합니다(우리의 경우 예측).
따라서 두 번째 순간 - 정확히 예측해야 할 것. 저것들. 무엇을, 출력에 제출할 sobsno, 그리드를 훈련할 대상. 이 주제에 대해 의문의 여지가 없지만 그렇지 않으면 그리드가 성공적으로 학습하고 AutoOfSample에서 예측 기록을 설정할 수 있으며, 게다가 어린 시절에 외설적인 괴롭힘을 당했기 때문에 무력한 상태로 남아 있어야 합니다.
나는 그것에 대해 생각할 필요가 없습니다. 나는 나 자신이 작기 때문에 세부 사항에 들어가지 않을 것입니다 ...
어떻게 선택하고 무엇을 제출해야합니까?
더 선택하고 아파트 키를 .., 접시에 .. 예 테두리가 있습니다 ...
;)
더 선택하고 아파트 키를 .., 접시에 .. 예 테두리가 있습니다 ...
;)
감사합니다...알았어요.... :-)
존경!!!
농담이 아닙니다. 마음에서 우러나온 것입니다.
감사합니다...알았어요.... :-)
존경!!!
농담이 아닙니다. 마음에서 우러나온 것입니다.
고맙습니다.
이 경우 그물이 영양면에서 매우 까다롭지 않은 경우식이 요법은 작업과 다소 일치해야합니다. 음, 즉 우리는 알려지지 않은 패턴을 찾고 있기 때문에 많은 수의 시리즈가 필요하고 결과와 상관 관계가 많은 시리즈가 필요합니다(우리의 경우 예측).
따라서 두 번째 순간 - 정확히 예측해야 할 것. 저것들. 무엇을, 출력에 제출할 sobsno, 그리드를 훈련할 대상. 이 주제에 대해 의문의 여지가 없지만 그렇지 않으면 그리드가 성공적으로 학습하고 AutoOfSample에서 예측 기록을 설정할 수 있으며, 게다가 어린 시절에 외설적인 괴롭힘을 당했기 때문에 무력한 상태로 남아 있어야 합니다.
나는 그것에 대해 생각할 필요가 없습니다. 나는 나 자신이 작기 때문에 세부 사항에 들어가지 않을 것입니다 ...
;)
그리고 만약 그렇다면.
현재 막대 설명 벡터를 입력 뉴런에 공급합니다. 예를 들어, 개시 가격의 증분, 다른 금융 상품의 개시 가격의 증가, 거래량, 현재 시간, 상품의 이자율 , 뉴스 캘린더, 음력 및 태양 주기, 더 나아가 환상입니다. 입력 레이어에 얼마나 많은 뉴런이 있는지, 우리는 그러한 역사를 고려합니다.
다음은 네트워크 자체입니다. 그리드는 뉴런의 2차원 매트릭스입니다(아이디어 설명의 편의를 위한 것은 아님). 뉴런의 계산 수를 줄이기 위해 시냅스 수를 예를 들어 5-10개로 제한하지만 각 시냅스는 도달 범위 내에서 특정 원으로 제한되는 모든 축삭에 연결할 수 있습니다(백분율을 더 강력하게 설정할 수 있습니다. 모든 축삭, 모든 뉴런에 연결). 결과적으로 우리는 시장을 종합적으로 고려할 많은 피드백과 함께 어떤 구성을 알고 있는지 네트워크를 확보해야 합니다. 그런 다음 다시 환상에 따라 숙취 기능을 켜고 주기적으로 세 개의 뉴런을 고정시킵니다. 출산하는 기능은 주기적으로 세 개의 뉴런을 생성합니다. FIG는 최소 및 충분한 수의 뉴런을 만드는 방법을 알고 있지만 그리드 자체, 내부 아키텍처 및 뉴런 수를 조정한다는 것을 알 수 있습니다.
출력 신호. 귀간 공간에 대한 첫 번째 일은 n차 다항식의 채널과 같이 이상적인 입력과 출력을 가진 차량을 만드는 것입니다. 우리는 채널 경계에서 반등하기 위해 노력하고 있으며 이러한 신호를 사용하여 네트워크를 훈련합니다.
또는 모니터의 오른쪽 상단 모서리에 있는 이상적인 형평성의 목표 기능을 수행한 다음 네트워크 자체가 올바른 입력 및 종료를 찾도록 합니다.
신경망이 있거나 없는 모든 TS는 과거 데이터에서 검색된 패턴을 사용합니다. 따라서 실제로 이러한 발견된 패턴에 대한 수익 보장은 미래에 없습니다. 아니면 미래에 얻을 수 있는 과거 데이터의 패턴을 결정하는 방법이 있습니까?
저 뿐만 아니라 있습니다. 자세히 쓰면 너도밤나무가 많이 나올 것이고, 관심이 있다면 Spider에서, Neo 분기에서 패턴에 대해 예를 들어, 또는 Felix White 분기에서 읽을 수 있습니다. Avals가 이 포럼에 나타납니다. 그의 게시물을 읽으십시오.
또한 시장뿐만 아니라 일반적으로 모든 곳에서 작동하는 보편적인 패턴(보다 정확하게는 법칙)이 있습니다. 예를 들어, 관성 - 이것은 이미 빵과 버터 없이는 남아 있지 않기에 충분합니다. 과거에도 효과가 있었고 앞으로도 계속 작동할 것입니다. 그리고 만약 결국, 그것은 멈출 것입니다, MTS의 고장과 예금의 손실, 우리가 관심을 가질 마지막 것. :) (물리 법칙이 조금만 바뀌면 어떻게 될지 생각해보십시오.)
그리고 그것이 작동할 것인지/ 작동하지 않을 것인지 추측하는 것은 우리의 방법이 아닙니다. 이것은 집시를 위한 것입니다.
저 뿐만 아니라 있습니다. 자세히 쓰면 너도밤나무가 많이 나올 것이고, 관심이 있다면 Spider에서, Neo 분기에서 패턴에 대해 예를 들어, 또는 Felix White 분기에서 읽을 수 있습니다. Avals가 이 포럼에 나타납니다. 그의 게시물을 읽으십시오.
또한 시장뿐만 아니라 일반적으로 모든 곳에서 작동하는 보편적인 패턴(보다 정확하게는 법칙)이 있습니다. 예를 들어, 관성 - 이것은 이미 빵과 버터 없이는 남아 있지 않기에 충분합니다. 과거에도 효과가 있었고 앞으로도 계속 작동할 것입니다. 그리고 만약 결국, 그것은 멈출 것입니다, MTS의 고장과 예금의 손실, 우리가 관심을 가질 마지막 것. :) (물리 법칙이 조금만 바뀌면 어떻게 될지 생각해보십시오.)
그리고 그것이 작동할 것인지/ 작동하지 않을 것인지 추측하는 것은 우리의 방법이 아닙니다. 이것은 집시를 위한 것입니다.
그래, 그래!
Ischo 중력 - 아마도 가격이 이륙 한 다음 하락합니다.
그래, 그래!
Ischo 중력 - 아마도 가격이 이륙 한 다음 하락합니다.
축구 선수가 공을 칠 것인지 아닌지 추측하기는 어렵지만 공이 이미 공중에있을 때 추측 할 수 있는 것은 땅에 떨어질 것이 분명합니다. (어쩌면 사실이다. 나무에 갇히다 - 그러한 경우 시장에 손절매가 있습니다.)
가장 중요한 것은 희망이 없는 경우에 맞기 전에 예측을 추측하여 앞으로 나아가지 않는 것입니다. 그는 손을 흔들고 마음을 바꿀 수 있을 것 같습니다.
일반적으로 IMHO에서는 동일한 패턴을 거래하는 방식으로 시스템을 구축해야 합니다.
이것은 신경망이 있는 경우와 없는 경우 모두 TS에 완전히 적용됩니다. 이러한 시스템은 본질적으로 시간이 지남에 따라 활동이 사라지면서 OOS에서 거래됩니다.
저것들. 점차적으로 단위 시간당 트랜잭션 수는 시간이 지남에 따라 0이 되는 경향이 있습니다(효율성은 일정한 수준으로 유지되고 수익성만 떨어지고 실제 패턴의 기초를 새로 고치기 위해 시간이 지남에 따라 재교육하면 됨). 점점 덜 일반적....
따라서 TS에서 처리 중인 데이터의 보간/근사에 대한 힌트가 없어야 합니다.
PS MetaDriver 는 약 2년 전에 그런 내 차량의 개념을 목격했습니다.... 하지만 점점 끝없는 실험의 늪에 빠져 나 자신도 눈치 채지 못한 채 길을 잃었습니다. 모든 것을 다시 쓰기 쉽게 ..(
고맙습니다.
이 경우 그물이 영양면에서 매우 까다롭지 않은 경우식이 요법은 작업과 다소 일치해야합니다. 음, 즉 우리는 알려지지 않은 패턴을 찾고 있기 때문에 많은 수의 시리즈가 필요하고 결과와 상관 관계가 많은 시리즈가 필요합니다(우리의 경우 예측).
따라서 두 번째 순간 - 정확히 예측해야 할 것. 저것들. 무엇을, 출력에 제출할 sobsno, 그리드를 훈련할 대상. 이 주제에 대해 의문의 여지가 없지만 그렇지 않으면 그리드가 성공적으로 학습하고 AutoOfSample에서 예측 기록을 설정할 수 있으며, 게다가 어린 시절에 외설적인 괴롭힘을 당했기 때문에 무력한 상태로 남아 있어야 합니다.
나는 그것에 대해 생각할 필요가 없습니다. 나는 나 자신이 작기 때문에 세부 사항에 들어가지 않을 것입니다 ...
;)
:-)
덕분에.
이해합니다. 센크-에스. 나는 약혼을했다.