For today’s article, I will try to kill two birds with one stone. On one hand, I have my precious electrical engineering college friends who passionately HATE their Digital Signal Processing (DSP) class. It’s simply too difficult. All the esoteric trigonometric proofs associated with a lack of focus on practical applications. On the other hand...
我告诉你一个秘密))。
他们都是稳定的))))
除了重点是))重点是不同的))。
但你不会理解它,因为你需要拓宽你的视野 ....
你从一个万事通的角度来看待一切,对新事物闭口不谈。
取几个组件,检查OS和OOS的差异和平均数,你可以按小时等进行细分,然后报告。
在你给我组件的差价后,我会吐出一个准备好的机器人。
我读了你的康德和黑格尔。向我展示这些行中的周期,并且它们被存储在新的数据中。
没有周期!!你自己编的,事实上我写的是没有周期,在波动中存在周期,但它们是无用的,我还写了你的计量经济学分解 是垃圾,因为它们意味着季节性(周期),而我使用的是适合非平稳序列(没有周期的序列)的方法。
而你们都是循环,循环......你们在那里喝酒吗?
阅读什么是频谱分析,它的用途和使用方法,此外我还写了你能用它做什么,没有谈及循环,而你还在谈论循环,循环......
我说你有万事通综合症,你读过一些东西,你的脑子里有一个印章,你就像一个生物机器人,你不听新的信息,即使是在你耳边喊。
没有周期!!!你自己编的,事实上我写的是没有周期,波动率有周期,但没有用,我还写了你的计量经济学分解 是垃圾,因为它们意味着季节性(周期),我用的是适合非平稳序列(没有周期的)的东西。
而你们都是循环,循环......你们在那里喝酒吗?
阅读什么是频谱分析,它的用途和使用方法,此外我还写了你能用它做什么,没有谈及循环,而你还在谈论循环,循环......
我说你有万事通综合症,你读过一些东西,你的脑子里有一个印章,你就像一个生物机器人,你就是不听新的信息,即使它在你的耳边叫喊。
TC只能建立在周期上,即建立在重复的东西上。这是不需要讨论的。
也许你对周期有错误的认识
如何识别SB和价格增量上的周期的例子
https://www.mql5.com/ru/forum/286022/page169#comment_15898101
https://www.mql5.com/ru/forum/286022/page169#comment_15898212
也许你对周期有错误的想法。
也许 )
TC只能建立在循环上,即建立在重复的东西上。这是不需要讨论的。
也许你对周期有错误的认识
突出SB和价格增量的周期的例子
https://www.mql5.com/ru/forum/286022/page169#comment_15898101
https://www.mql5.com/ru/forum/286022/page169#comment_15898212
的确是这样。
TC只能建立在循环上,即建立在重复的东西上。这是不需要讨论的。
也许你对周期有错误的认识
突出SB和价格增量的周期的例子
https://www.mql5.com/ru/forum/286022/page169#comment_15898101
https://www.mql5.com/ru/forum/286022/page169#comment_15898212
我什么都不明白()。
如果你什么都不懂(())我什么都不懂(())是的,你可以预测一个完好的系列,你预测得越强越好,你可以预测它,但是当你把预测返回到它的基线时你就开始哭了))
那么你用这些链接想告诉我什么,我还是不明白()
我有一个 "真正的 "目标,即 "之 "字形的方向,而不是从 "之 "字形的增量。
分类
训练300支蜡烛,90个筹码
100棵树上的正常森林
培训
新数据
满分10分 ))
我不能训练太多,也不能预测太多,因为模型很快就死了,理想情况下我需要在每个酒吧重新训练。
这样的自适应滤波器变成了一步到位的预测))
在OOS上的10次点击在统计学上是不明显的。
300-1000次的重复可以告诉你一些事情。
在完全不同的数据上再做10次训练和OOS。得到一个向前走的比喻。
在OOS上的10次点击在统计学上是不明显的。
300-1000次的重复可以告诉你一些事情。
在完全不同的数据上再做10次训练和OOS。得到一个向前走的比喻。
是的,是的,我明白...我明白。
我不明白(((.
是的,你可以预测一个预测系列,你做的越多,质量越好,你可以预测高估,我自己也涉足过,但是当你把预测的结果恢复到原来的时候,我想哭))
那么,你用这些链接想告诉我什么,我还是不明白(。
我们在谈论什么?可以说,分解为组件是一种分化。如果你能预测到比价差大的东西,那就是一笔好买卖。
给我看看这样一个数字滤波器,它与价格的差异形成了一些稳定的周期,并能长期保存下来。我不明白,你是怎么找到他们的?
让我们挖掘一下这一点是如何实现的......这里有一个链接,比如说
https://medium.com/@sadatnazrul/digital-signal-processing for-predicting-stock-prices-4be247a09514