Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1452
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
bence bu, 6-7 yıl önce materyalin yeniden basımı. Bunu okudum, ancak burada oynaklık ticareti hakkında, birkaç kez normal siparişlerle opsiyon ticaretini nasıl simüle edeceğimi düşündüm - hiçbir şey bulamadım
Kaba oynaklık bildiğim kadarıyla nispeten yeni. Yaklaşımlar prensipte yeni olmasa da. Python örneği, yöntemin önerildiği zaman civarındadır. Orada insanlar konferanslar
Kaba oynaklık bildiğim kadarıyla nispeten yeni. Python örneği, yöntemin önerildiği zaman civarındadır. İnsanların orada konferansları var.
hayır, 2014 makalelerinde kaba volatilite de google'da aranıyor, ama tamam, mesele bu değil - finansal türevler yoluyla alım satım yapmaktan bahsediyoruz, değil mi?
hayır, 2014 makalelerinde kaba volatilite de google'da aranıyor, ama tamam, mesele bu değil - finansal türevler yoluyla alım satım yapmaktan bahsediyoruz, değil mi?
illa ki değil, sadece seçenekler volatilite ticaretidir, ancak tespit etmek için katmanlar uygulayabilirsiniz.
Aslında 2 katman var - ortalama geri dönüş ve volatilite kırılması. Bunlardan birine tam olarak nasıl uyacağınızı düşünmeniz gerekir.
PS evet, arşivdeki makale 2014'te yayınlandı
Herhangi bir kurgu okudun mu?
haha
Alexey Vyazmikin :
0.65 sonuçlu ikinci strateji hiç de harika değil, orada karar zaten yalnızca bir birim göründüğünde verilir, ancak vakaların% 23'ünde bir birimi tanımlamak mümkündür, bu 23'ün% 65'inde doğru bir şekilde tanımlamak mümkündür. %. Ve bir pozisyon açmanın başlangıcında risklerin 1 ila 1.3 civarında olduğunu, ancak bunun bir kısmının bir trol tarafından çekildiğini göz önünde bulundurmak gerekir - genel olarak, oldukça dalgalı bir denge olacaktır (değildir). t Öz sermaye ne olursa olsun, aklı başında duruşlar nedeniyle bakiye ne olursa olsun).
ZZ için harika değil, tartışmıyorum, %95'i elde etmek kolay, ancak bunun bir anlamı yok, yani ASR'nin doğrudan üzerinde olduğu geçmişin safsızlıkları olmadan PURE gelecekteki fiyat değişikliklerinin %65'lik fantastik tahmin kalitesi bağlı olmak.
Zanaattaki ağabeyler, dalın vahşi bir yerinde, SB'nin fiyatı yerine SB'yi test etmeyi teklif ettiler, onu al ve Akurashi'nin ve diğer her şeyin ne olacağını gör, eğer açıkça %55'in üzerindeyse, o zaman SB'nin %50'den fazla tahmin edilemediği, ancak ZZ ile SB'nin eşit derecede "havalı" olduğu fiyatın tahmin edildiği için, bu ne anlama geliyor? SB'de neler takas edilebilir?illa ki değil, sadece seçenekler volatilite ticaretidir, ancak tespit etmek için katmanlar uygulayabilirsiniz.
aslında 2 katman var - ortalama geri dönüş ve oynaklık kırılması. Bunlardan birine tam olarak nasıl uyacağınızı düşünmeniz gerekir.
PS evet, arşivdeki makale 2014'te yayınlandı
Bağlantılarınızı hiçbir şekilde okumuyorum, bu q-öğrenmeye çekilsem bile, çok okuyorum
Spot volatilite ticaretini nasıl uygulayacağımı bilmiyorum, sunabileceğim maksimum şey banal ızgaralar)))
Bağlantılarınızı hiçbir şekilde okumuyorum, bu q-öğrenmeye çekilsem bile, çok okuyorum
Spot volatilite ticaretini nasıl uygulayacağımı bilmiyorum, sunabileceğim maksimum şey banal ızgaralar)))
cunnilingus Sutton, Barto. Kitabın eski versiyonu Rusça, yenisi sadece İngilizce'dir. Google'da. Python örnekleriyle yeni.
cunnilingus Sutton, Barto. Kitabın eski versiyonu Rusça, yenisi sadece İngilizce'dir. Google'da. Python örnekleriyle yeni.
evet indirdim bol bol oku
Not: CNTK'de nette örnekler var, C#'da LSTM yapmak zor görünmüyor, bir sorun, Microsoft tembel, CNTK ile kapalı sayfada bile Python'dan API'yi incelemeniz için gönderiyorlar, burada diyorlar kılavuzdur, orada da kullanın
https://bhrnjica.net/2017/12/07/cntk-106-tutorial-time-series-prediction-with-lstm-using-c/
evet indirildi, bir sürü şey okuyun ve bu kuni'yi de kontrol etmeniz gerekiyor)))
Not: CNTK'de nette örnekler var, C#'da LSTM yapmak zor görünmüyor, bir sorun, Microsoft tembel, CNTK ile kapalı sayfada bile Python'dan API'yi incelemeniz için gönderiyorlar, burada diyorlar kılavuzdur, orada da kullanın
https://bhrnjica.net/2017/12/07/cntk-106-tutorial-time-series-prediction-with-lstm-using-c/
bir çeşit likit olmayanları var, onu kullanan xs
2 katman deneyin ve katmanlardaki nöron sayısını her katmanda 1'e kadar azaltın.
beyaz dikey çizgiden önce - örnek, sonra - oos
nöronlar ne kadar fazlaysa - uydurma olasılığı o kadar yüksek (daha fazla serbestlik derecesi), nöron en ufak mantıklı sonuçları bile üretebilene kadar nöron sayısını azaltmaya çalışın.
yani, girdilerdeki bilgiler ne kadar net ve ızgara ne kadar kabaysa o kadar iyidir.
Merhaba Vladimir!
Size verdiğim senaryonun başarıları nasıl, denemeyi denediniz mi? belki bir şekilde fikrin kendisini geliştirdiler ve gerileme ile böyle bir yaklaşım