交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 945

新评论
 
阿列克谢-维亚兹米 金。

你认为这些周期也存在于小型TF中吗？让我们看一看，那里有更多的酒吧!

我对小的不感兴趣，我对每季度和更高的总模式变化感兴趣。

有一篇文章，请查看需要做什么。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

我对小的不感兴趣，我对每季度及以上的总模式变化感兴趣

有一篇文章，看看吧。

是的，是的，我读了这篇文章。正如预期的那样，实际上有一些描述趋势（方向性运动）的函数，如果该函数已经停止描述，我们就会生成一个新的函数，以此类推。

我正确的理解是，图形上的振幅显示了函数达到的宽度，以描述选定的窗口？

 
亚历山大_K2。
而事实上，阿廖申科这个儿子在哪里，他的错误率是100%？帮助，拯救我们的痛苦--把圣杯留在这里。因为它将得到回报。

我跟你有什么关系，跟你的10%的错误有什么关系？当你处于零或负数时，我们再谈。 我希望每个人都能去负数。

  
if (finRez_Buy>=0)Klass_Buy=2;

这里有另一个有趣的实验--
你的每笔交易进场（finRez_Buy）都有一个利润。你可以不为分类而配置树，而是为回归而配置--给它作为这些非常的利润的目标。该树不太可能预测具体数值，但它至少会根据允许的分支将目标分成几组。然后你可以画出所产生的树，并沿着树枝试图找出最大的利润所在。也许这将有助于你的信息检索。

对这样一棵树的积极预测可以被看作是一个进入信号。

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

我认为图表上的振幅显示了函数对所选窗口的描述所达到的宽度，这样的假设是否正确？

我为理解这个问题伤透了脑筋，我要休息了，为可怜的商人的困境痛哭流涕。

和Aleshina个人

 
阿廖沙。

我跟你有什么关系，跟你的10%的错误有什么关系？当你走到零或负数时，我们再谈，我希望每个人都走到负数。

Aliosha，说真的，我已经在减负了，因为我走了Erlang流的滑坡，把它们从滴答的BP中挑出来。在这一时刻，我陷入了困境...没有计算出所有的东西...但是，我不是在找借口，我只是想知道--你是以同样的方式转换BP，还是以现有的东西来工作，即M1、M5等的OPEN、CLOSE？

我不需要你准备预测器的秘诀。只是想问一下答案--你到底是不是在转换BP？请帮帮我这个老头子吧...

真诚的。

A_K2

 
交易员博士。

下面是另一个有趣的实验
你每次进场交易都有一个利润（finRez_Buy）。你可以不为分类而设置树，而是为回归而设置--给它作为这些非常利润的目标。该树不太可能预测具体数值，但它至少会根据允许的分支将目标分成几组。然后你可以画出所产生的树，并沿着树枝试图找出最大的利润所在。它可能有助于你获得信息。

对这样一棵树的积极预测可以被看作是一个进入信号。

不幸的是，我没有可能通过这种算法建立树--软件不支持它（或者我不知道如何做）。


我可以用新栏 上的财务结果重新设置数据，我想知道你的想法会有什么结果！"。
总的来说，我很快就会有新的预测器（如果我明白如何在上面找到当前时间框架的最后一个条形的时间），它将显示前一个条形的结构--这是非常重要的信息，它在我的EA中被成功使用，我想网会发现它的用途。
 

我们做 错了生意!


一张由神经网络创造的图片成为一本杂志的封面（图）。


彭博商业周刊》杂志出版了一期名为《比你想象的更快》的特刊，专门讨论人工智能。

在其封面上，该杂志放置了几张由神经网络绘制的图片。编辑们得到了美国程序员罗比-巴拉特的帮助，他最近 "教 "了一个神经网络来画裸体。

利用巴拉特以前的工作，这一次他的神经网络能够画出几幅风景画，几乎无法与真正的艺术家的画笔区分开 来



这位程序员本人在接受出版物采访时表示，神经网络肯定会成为二十一世纪艺术的主要工具之一，甚至很快由他开发的人工智能将能够 "体验 "情绪波动，这也将反映在作品中。


 
奥尔加-谢莱梅

在这一时刻，我陷入了困境...我没有弄清楚......。

你在赌场里玩，在赌场里玩，按照赌场的规则。雷纳特和我警告过你。最好在论坛上阅读关于真实交易所的内容，MT5可以让你达到这个目的。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

我为理解这个问题伤透了脑筋，我要休息了，为可怜的商人的困境痛哭流涕。

和Aleshina个人

文章谈到了EMD 方法，即构建包络极值线并进行后续处理，从而形成函数。所以，我理解，在这个指标的图表中，我们看到的振幅宽度取决于一定时期内两个极值之间的差异。

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