市场礼仪或雷区中的良好风度 - 页 90 1...838485868788899091929394959697...104 新评论 Vladimir Gomonov 2009.07.06 12:41 #891 paralocus писал(а)>> 1）莫吉特是不是很着急？牛仔们说，谁笑到最后，谁就能笑到最后。 2）这里似乎没有一个大的DB。最多只有一百五十个图案，甚至可能更少。3) 你一定是在烛光下运行你的系统... 1）是的，它可以，我没有争论。:) 这对你的健康有好处 :) 2）对基地的模式进行分类的标准是什么？ 关键问题，实际上。 3）我是通过烛台链，通过不同变体的指数，通过烛台指数的组合等来追逐的。 在我的计划中，这是很容易管理的。 顺便说一句，你似乎并不喜欢它。这是为什么呢？ 好吧，答案是这样的。 右手放在你的左心上，如果主要是实际的垃圾，为什么需要一个基地？ ;) Vladimir Gomonov 2009.07.06 12:47 #892 Neutron писал(а)>> 这就像一个水晶，它没有表面，但它的晶格有一些节点（说得形象一点），这些节点的坐标我们事先就知道，我们不需要花资源去识别表面......。我们不需要网络。 现在把问题改一下，比如倒过来。我们有一个来自市场的模式，我们需要找到最近的节点。 (变体：几个最近的，然后把它们模糊化)。 这不是更容易-更便宜吗？ Vladimir Gomonov 2009.07.06 13:18 #893 MetaDriver писал(а)>> 3) 贯穿了烛台链、不同变化的转折点、烛台转折点的组合，等等。 在我的计划中，这是很容易管理的。 哦，我差点忘了! 我还对第一级预测模式进行了第二遍（第二级预测）。 在数据库方案中，这相当于建立了一个元素数为n的2级基数！在我之前的文章的最后 上句末尾的""不是感叹号，是一个阶梯符号。 因此，如果你想重复这一壮举。 我建议你囤积一个更大的螺旋桨.......。 ;)) Neutron 2009.07.06 13:26 #894 让我们再看一下二进宫的特征空间。 红点对应的是输入端上的组合。 00 01 10 11 统计数据将回答这个问题："如果下一个输入组合一般，我们应该怎么做（买入/卖出）......"。这里不需要NS!- 对入口的分析毫不含糊地将其与其中一个方顶联系起来，而具有一定准确性的统计，将给我们提供预期的位置方向。没有任何狡猾的NS可以提供比我们已经拥有的更可靠的信息。 重要的问题是对二进制模式的最小数据库的估计。在这里，我们可以简单行事--数值模拟输入数据在NS输入上的 "涂抹 "情况，并估计随机BP的波动方差。为确定起见，让我们认为，当模式识别准确性的方差与某一类型的模式的预期振幅（数量）相称时，统计分析可以接受。例如，当d=2时，只有四种类型的模式是可能的（以上），那么 "训练 "样本的长度（足以进行可靠的识别，由统计振幅和特定类型的模式的平均数量相等的条件决定。 左边的图显示了双输入统计单元（SB）的CB的统计数据，右边是五输入（2^5=32个10001或01101类型模式的独特组合）。学习样本长度P=10*2^d，即对于第一种情况P=40个样本，对于第二种情况P=320个。 不是致命的，也没有学习------。 P.S. 我有一个强烈的直觉，NS的最佳训练向量P 的长度是这样的：P=w*2^d，其中w是 NS的权重数，d是 输入的维度。 数学 在哪里？ 梯度提升（CatBoost）在交易系统开发中的应用. 初级的方法 交易中的数学: 交易仓结果的评估 深度神经网络 (第 II 部)。制定和选择预测因子 Vladimir Gomonov 2009.07.06 13:53 #895 Neutron писал(а)>> 1）不需要N个字!- 对一个条目的分析将毫不含糊地把它与正方形的一个顶点捆绑在一起，而在已知的准确度下，统计将给我们提供预期的位置方向。没有任何狡猾的NS可以提供比我们已经拥有的更可靠的信息。 2）不死不活，不学无术! 3)Mathemat！在哪里？ 1) 准确度是已知的，从过去取样。对于来自未来的采样...... //自己完成。 2) 同意。 也没有用。 3) :)) :)) :)) 所有的逻辑都是建立在以下假设的怀抱中。 1.历史也会重演。 2.波动可以被忽略，希望它们与统计期望值不相称。 3.讨论中的初始受体（输入信息）比其他受体要好。 不是很可靠的假设，真的。 我担心Mathemat 不会批准.....。 :) Neutron 2009.07.06 14:03 #896 MetaDriver писал(а)>>... 你今天是否有语言上的腹泻？所以，你，去一个专门的地方，而不是在这个主题中咆哮。 如果我错怪了你，请原谅我，告诉我你用什么假设来分析。好吧，如果你发现的不是美国，哥伦布。 P.S. 擦掉你上面一些不必要的帖子。你会自己看到哪些人。 paralocus 2009.07.06 14:43 #897 我想检查一下，以确定我对你的理解是正确的，因为以我的人道主义倾向--你知道...... 因此，对于双输入的NS，我们在输入端只有4种可能的二进制信号组合（对于4输入的--分别为16种）--信号是第一PT差的标志。这里很清楚，不管是有NS还是超超超NS，除了上述输入信号的组合，它不能分析任何东西，因此，与其在 "模拟 "信号中寻找复杂的非线性关系，不如收集以下PT样本对输入信号组合的依赖性的统计。 如果是这样的话，那么数据库大小的问题就不是很困难了：最大可能的大小是2^d， 显然这至少是实际所需的一半，因为我怀疑在给定的d 下，并非所有可能的输入信号组合都会有一定的价值。 我都说对了吗？如果是的话，我将继续。 Neutron 2009.07.06 14:59 #898 是的! Vladimir Gomonov 2009.07.06 15:08 #899 Neutron писал(а)>> 1）你今天是否有语言上的腹泻？好吧，你，去一个专门的地方，而不是在这个主题中辱骂自己。 2）如果我错怪了你，请原谅我，告诉我你用什么假设进行分析。 3）那么，哥伦布，你不是发现了美洲吗？ 4) P.S. 擦掉你上面一些不必要的帖子。你会自己看到哪些人。 1) :) 我得到了一些。 2）我试图将其保持在最低限度。 虽然我有一些。 让我试着思考一下。 1.线性、多项式、弹性（周期性）和其他基本的 市场上的规律性问题。 没有。 2.然而，神经网络是有用的，因为它们能够捕捉到当前的罂粟贸易模式。 3.被抓住的规律并不长久，会逐渐消失。 4. 4.在NS的输入处，最好有各种受体。 5.多货币篮子游戏的可靠性是组合游戏的两倍。 6-7-8....poise。 3）不是。 在这条（讨论过的）隧道的尽头发现了一个死胡同。也是一个有用的结果，如果你理解它的话。 4）是的，谢谢，删除。没有注意到信息飞走了两次。 paralocus 2009.07.06 15:13 #900 那么就不是DB的大小，而是统计学上合理的入市规模d 和阈值H！我注意到，对于正确的PT系列（基于ticks），在蜡烛图上工作的规律性是不起作用的。例如，在网格上给出超过8个条目几乎是没有意义的，因为市场在形成10个或更多的RT样本期间发生了变化，在观察点上，24个条目（包括一个）给出了最佳结果--这显然与日常活动有关。 有一种怀疑，最后整个DB将适合于一打--另一种模式。 1...838485868788899091929394959697...104 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
1）莫吉特是不是很着急？牛仔们说，谁笑到最后，谁就能笑到最后。
2）这里似乎没有一个大的DB。最多只有一百五十个图案，甚至可能更少。3) 你一定是在烛光下运行你的系统...
1）是的，它可以，我没有争论。:) 这对你的健康有好处 :)
2）对基地的模式进行分类的标准是什么？ 关键问题，实际上。
3）我是通过烛台链，通过不同变体的指数，通过烛台指数的组合等来追逐的。
在我的计划中，这是很容易管理的。 顺便说一句，你似乎并不喜欢它。这是为什么呢？ 好吧，答案是这样的。
右手放在你的左心上，如果主要是实际的垃圾，为什么需要一个基地？
;)
这就像一个水晶，它没有表面，但它的晶格有一些节点（说得形象一点），这些节点的坐标我们事先就知道，我们不需要花资源去识别表面......。我们不需要网络。
现在把问题改一下，比如倒过来。我们有一个来自市场的模式，我们需要找到最近的节点。
(变体：几个最近的，然后把它们模糊化)。 这不是更容易-更便宜吗？
3) 贯穿了烛台链、不同变化的转折点、烛台转折点的组合，等等。
在我的计划中，这是很容易管理的。
哦，我差点忘了! 我还对第一级预测模式进行了第二遍（第二级预测）。
在数据库方案中，这相当于建立了一个元素数为n的2级基数！在我之前的文章的最后
上句末尾的""不是感叹号，是一个阶梯符号。 因此，如果你想重复这一壮举。
我建议你囤积一个更大的螺旋桨.......。 ;))
红点对应的是输入端上的组合。
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统计数据将回答这个问题："如果下一个输入组合一般，我们应该怎么做（买入/卖出）......"。这里不需要NS!- 对入口的分析毫不含糊地将其与其中一个方顶联系起来，而具有一定准确性的统计，将给我们提供预期的位置方向。没有任何狡猾的NS可以提供比我们已经拥有的更可靠的信息。
重要的问题是对二进制模式的最小数据库的估计。在这里，我们可以简单行事--数值模拟输入数据在NS输入上的 "涂抹 "情况，并估计随机BP的波动方差。为确定起见，让我们认为，当模式识别准确性的方差与某一类型的模式的预期振幅（数量）相称时，统计分析可以接受。例如，当d=2时，只有四种类型的模式是可能的（以上），那么 "训练 "样本的长度（足以进行可靠的识别，由统计振幅和特定类型的模式的平均数量相等的条件决定。
左边的图显示了双输入统计单元（SB）的CB的统计数据，右边是五输入（2^5=32个10001或01101类型模式的独特组合）。学习样本长度P=10*2^d，即对于第一种情况P=40个样本，对于第二种情况P=320个。
不是致命的，也没有学习------。
P.S. 我有一个强烈的直觉，NS的最佳训练向量P 的长度是这样的：P=w*2^d，其中w是 NS的权重数，d是 输入的维度。
数学 在哪里？
1）不需要N个字!- 对一个条目的分析将毫不含糊地把它与正方形的一个顶点捆绑在一起，而在已知的准确度下，统计将给我们提供预期的位置方向。没有任何狡猾的NS可以提供比我们已经拥有的更可靠的信息。
2）不死不活，不学无术!
3)Mathemat！在哪里？
1) 准确度是已知的，从过去取样。对于来自未来的采样...... //自己完成。
2) 同意。 也没有用。
3) :)) :)) :))
所有的逻辑都是建立在以下假设的怀抱中。
1.历史也会重演。
2.波动可以被忽略，希望它们与统计期望值不相称。
3.讨论中的初始受体（输入信息）比其他受体要好。
不是很可靠的假设，真的。 我担心Mathemat 不会批准.....。 :)
你今天是否有语言上的腹泻？所以，你，去一个专门的地方，而不是在这个主题中咆哮。
如果我错怪了你，请原谅我，告诉我你用什么假设来分析。好吧，如果你发现的不是美国，哥伦布。
P.S. 擦掉你上面一些不必要的帖子。你会自己看到哪些人。
我想检查一下，以确定我对你的理解是正确的，因为以我的人道主义倾向--你知道......
因此，对于双输入的NS，我们在输入端只有4种可能的二进制信号组合（对于4输入的--分别为16种）--信号是第一PT差的标志。这里很清楚，不管是有NS还是超超超NS，除了上述输入信号的组合，它不能分析任何东西，因此，与其在 "模拟 "信号中寻找复杂的非线性关系，不如收集以下PT样本对输入信号组合的依赖性的统计。
如果是这样的话，那么数据库大小的问题就不是很困难了：最大可能的大小是2^d， 显然这至少是实际所需的一半，因为我怀疑在给定的d 下，并非所有可能的输入信号组合都会有一定的价值。
我都说对了吗？如果是的话，我将继续。
1）你今天是否有语言上的腹泻？好吧，你，去一个专门的地方，而不是在这个主题中辱骂自己。
2）如果我错怪了你，请原谅我，告诉我你用什么假设进行分析。
3）那么，哥伦布，你不是发现了美洲吗？
4) P.S. 擦掉你上面一些不必要的帖子。你会自己看到哪些人。
1) :) 我得到了一些。
2）我试图将其保持在最低限度。 虽然我有一些。 让我试着思考一下。
1.线性、多项式、弹性（周期性）和其他基本的
市场上的规律性问题。 没有。
2.然而，神经网络是有用的，因为它们能够捕捉到当前的罂粟贸易模式。
3.被抓住的规律并不长久，会逐渐消失。 4.
4.在NS的输入处，最好有各种受体。
5.多货币篮子游戏的可靠性是组合游戏的两倍。
6-7-8....poise。
3）不是。 在这条（讨论过的）隧道的尽头发现了一个死胡同。也是一个有用的结果，如果你理解它的话。
4）是的，谢谢，删除。没有注意到信息飞走了两次。
那么就不是DB的大小，而是统计学上合理的入市规模d 和阈值H！我注意到，对于正确的PT系列（基于ticks），在蜡烛图上工作的规律性是不起作用的。例如，在网格上给出超过8个条目几乎是没有意义的，因为市场在形成10个或更多的RT样本期间发生了变化，在观察点上，24个条目（包括一个）给出了最佳结果--这显然与日常活动有关。
有一种怀疑，最后整个DB将适合于一打--另一种模式。