//--Минимумif (finRez_Buy>=0)Klass_Buy=2;
if (finRez_Sell>=0)Klass_Sell=-2;
//--Максимумif (finRez_Buy>PoiskProfitMax)Klass_Buy=1;
if (finRez_Sell>PoiskProfitMax)Klass_Sell=-1;
//--Фильтерif (finRez_Buy<0)Klass_Buy=3;
if (finRez_Sell<0)Klass_Sell=-3;
if (Klass_Buy==1 && Klass_Sell==-1)Klass=-3;
if (Klass_Buy==2 && Klass_Sell==-2)Klass=3;
if (Klass_Buy==3 && Klass_Sell==-3)Klass=3;
if (Klass_Buy==1 && Klass_Sell==-2)Klass=1;
if (Klass_Buy==2 && Klass_Sell==-1)Klass=-1;
if (Klass_Buy==1 && Klass_Sell==-3)Klass=1;
if (Klass_Buy==3 && Klass_Sell==-1)Klass=-1;
if (Klass_Buy==2 && Klass_Sell==-3)Klass=2;
if (Klass_Buy==3 && Klass_Sell==-2)Klass=-2;
arr_Buy[i]=Klass;
我不确定，这方面的信息不多。
但事实证明，例如，如果我在一年的最后一个季度嘘嘘一个模型，它一整年都工作得很好，然后它就会崩溃。
像这样的事情...
如果是短期的，它可以工作3个月左右，然后就会崩溃......也就是说，我们再次进入一个周期，但是是按季度进行的。
好吧，假设它坏了，然后在9-12个月内，它又没有开始正常工作？
假设它坏了，然后9-12个月后又开始不正常工作？
不，它将永远不会再工作。
这些模式只是在周期内，在周期外是不同的。
那么，事实证明，你至少需要在每个新周期的第一个半阶段进行训练，或者科学地称为
如果它尚未通过，那么在更大和更积极的情况下，或在更小的情况下
这是一个仅由一点观察和常识支持的理论 :)也许将所有这些信息合并到一棵树上，会超过使用三个类的缺点，谜题就会迎刃而解了 :)
我按照这个原则把所有东西都放到一个表中
我还按照arr_TimeH预测器对它们进行了分组--也许这种方式会对我有一定的帮助。
我附上文件。
那么，事实证明，你至少需要在每个新周期的第一个半阶段进行训练，或者科学地称为
如果它尚未通过，那么在更大和更积极的情况下，或在更小的情况下
这是一个仅由一点观察和常识支持的理论 :)是的，通常只有当一个新的阶段明显到来时，它，新的阶段才会结束....。
或者有一个可靠的方法来识别它？
而事实上，阿廖申卡之子的100%准确率在哪里呢？帮助我们，拯救我们的痛苦--在这里张贴圣杯。因为它将得到回报。
萨什卡叔叔，从中世纪走出来吧!
人们使用matlab已经有很长一段时间了)
在底部有关于metatrader、matlab、增量和神经元的信息。
是的，通常只有在明显的新阶段到来时，它，新阶段才会结束....。
或者有什么可靠的方法来识别它？
好吧，它是季度性的，在一个季度内，发生大的变化的机会较少。对很长一段时间内的报价做一个分解，看看。不是傅里叶，而是更有趣的东西，如模态经验。R很容易，我想。可能可以通过这个提高稳定性和生存能力。
需要更多的法力，简而言之 )
我已经用过了，它很酷。但我还没有在这种周期研究的框架内尝试过。我明天就去做 )萨什卡叔叔，从中世纪走出来吧!
人们使用matlab已经有很长一段时间了)
在底部有关于metatrader、matlab、增量和神经元的信息。
好吧，以季度为基础，在一个季度内，出现大的变化的概率较小。但需要研究。在很长一段时间内分解 语录，看看。不是傅里叶，而是更有趣的东西，如模态经验。R很容易，我想。可能可以通过这个提高稳定性和生存能力。
需要更多的法力，简而言之 )
我已经用过了，它很酷。但我还没有在这种周期研究的框架内试过。我明天就去做）。我还没有和R交过朋友，所以我很想看看你想出了什么办法！"。