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存款是由什么组成的？从买入/卖出/等待命令。
这些命令将被传授给最终的NS。然后预测它们。中级网应该以什么为基础进行训练？
在这里，你可以简单地实现利润最大化。
也就是说，你要确定能带来利润的进入和退出 点。在进入确定的进入点时，获得的潜在利润越大，网格出口的信号水平就越大。
在这里，你可以简单地实现利润最大化。
也就是说，确定了导致盈利的开仓和平仓。在确定的进场点进场时，我们可能获得的利润越多，网格出场的信号水平就越高。
中级的需要教一些具体的东西。如果没有具体的东西，它们就没有用处。
存款是由什么组成的？从买入/卖出/等待命令。
这些命令将被传授给最终的NS。然后预测它们。
中间网络应该用什么来训练？ZigZags?对于一个网络来说，要学习一些东西，需要向它展示答案。你想用什么人字形算法和什么参数来作为训练信号？
我不需要任何人字形的算法。这里的结果有点类似于AlfaZero中使用的结果。网络自行检测入口点。
所有的 "之 "字形和任何指标都是拐杖。市场不是一个固定的系统。分形以不同的方式和在不同的时间段出现。所有这些都对市场产生了同时的影响。
那么什么是 "之 "字形或 "木"字形呢？它只是将数据流通过某种算法，即某种过滤器。该算法没有考虑到所产生的分形的大小。它只是把信息磨成了一般的东西。而如果你把这个医院的平均值输入到网络的输入端，即事实上你把扭曲的信息输入到输入端，那么输出也会不太充分。神经网络的美妙之处在于，它们本身可以识别和分类存在于接收信号中的分形。
不需要 "之 "字形算法。在这里，你得到的东西与AlfaZero中使用的东西相差无几。网络本身确定了进入点。
所有的 "之 "字形和任何指标都是拐杖。市场不是一个固定的系统。分形以不同的方式和在不同的时间段出现。所有这些都对市场产生了同时的影响。
那么什么是 "之 "字形或 "木 "字形呢？它只是将数据流通过某种算法，即某种过滤器。该算法没有考虑到所产生的分形的大小。它只是把信息磨成了一般的东西。而如果你把这个医院的平均值输入到网络的输入端，即事实上你把扭曲的信息输入到输入端，那么输出也会不太充分。神经网络的美妙之处在于，它们本身可以检测和分类存在于接收信号中的分形。
我的意思是，你不需要中间的网络。 一个网络就可以做所有的事情。最后，我们来到了我们所拥有的。那就是没有人有一个像样的信号来确认国防部的成功。
我同意。
也就是说，不需要中间网络。 一个网络就可以做所有事情。最后，我们来到了我们所拥有的。那就是没有人有一个像样的信号来确认国防部的成功。
这是由一个网络完成的。
中间的人应该接受培训。如果没有具体的东西，它们就没有用处。
每个网络都确定了在哪里开仓以 获得潜在利润。而来自这些网络的信号被输送到例如全链路网络。来自不同时间段的网络的输入组接受潜在的信号。
而全网状网络在获得最大存款增加率的基础上，确定在哪里开仓/平仓比较好。
如果我们在1-10-2000买入欧元，并在月度时间框架上持仓至2008年7月1日，我们将获得一笔利润。 但这并不一定是最大的利润。但如果卖出和买入交易将在这段时间内开启，比如在日线时间框架上，利润将可能更大。一个完全集成的电网是为了检测那些将获得最大利润的地方。
而如果我们在H4或H1开盘...或会议记录上。最后的网格将确定哪里的利润更好，并考虑到来自更高时间段的信号。例如，在这里redtrader.ru，你可以看到不同时间段的信号如何被考虑。但在那里，一切都要手工完成。
每个网络都确定了潜在利润的仓位 空缺。而来自这些网络的信号被输送到例如全链路网络。来自不同时间段的网络的输入组接受潜在的信号。
而全网状网络在获得最大存款增加率的基础上，确定在哪里开仓/平仓比较好。
如果我们在1-10-2000买入欧元，并在月度时间框架上持仓至2008年7月1日，我们将获得一笔利润。 但这并不一定是最大的利润。但如果我们在日线时间框架上开启卖出和买入交易，利润将有可能更大。一个完全集成的电网是为了检测那些将获得最大利润的地方。
而如果我们在H4或H1开盘...或会议记录上。最后的网格将确定哪里的利润更好，并考虑到来自更高时间段的信号。例如，这里是redtrader.ru，你可以看到不同时间段的信号如何被考虑。但在那里，一切都要手工完成。
不幸的是，在你所有的推理中，有一个明显的错误。一个字--"本身"。不幸的是，这是一种误解，认为网络本身不能做任何事情，在你了解它之前，一切都不会改变。
你看到了上面的AlfaZero的链接。而那个格子是自己教自己下围棋的。而后，DeepMind团队利用类似的想法，创建了网格，开始在各种计算机和不仅是计算机游戏中获胜。想一想吧。
你看到了上面的AlfaZero的链接。而那个格子是自己教自己下围棋的。而后，DeepMind团队利用类似的想法，创建了网格，开始在各种计算机和不仅是计算机游戏中获胜。想一想吧。
那么，这也将是在他们的场地上，电脑会输。Shoo choo :-)事实上，阿尔法已经学会了通过与自己玩耍来玩游戏，这里有讨价还价的想法。在我们的案例中，也存在着买家或卖家之间的竞争。现在我们来设定条件。信号应该是买-卖-买-卖交替出现。但与此同时，在采购和销售之间设置竞争，以实现利润最大化。因此，箭头会试图通过倾向于极端的方式来增加其利润。换句话说，我们告诉她。是的，你可以把交易放在你想要的地方，但要坚持这些准则。
在优化过程中，箭头会向极值移动，改善其位置，可能在几个小节内不会到达，但不会失去其相关性，而ZZ将箭头放在极值本身，并试图在那里吸引优化算法，那里没有泛化。也就是说，当箭头到达极点时，它是关键；当它处于极点本身时，它不是。这就是为什么ZZ最好不要被用作目标的原因。