Lernen Neural Nets Forex

Endlich ein echtes Neuronales Netzwerk EA Free - Etwas Neues Kommerzielles Mitglied Registriert seit Sep 2008 911 Beiträge Hello Everyone, its been a while. Ich normalerweise dont nehmen so lange Pausen von der Teilnahme an diesem Forum aber für mehr als ein Jahr habe ich an einem sehr intensiven Projekt und nach einem Jahr der Vorwärts-Tests Im hier, um es mit allen von Ihnen zu teilen. Im Freunde mit vielen professionellen Händlern und einem Haufen von uns zusammen, kombiniert unsere Kompetenz und erstellt ein neuronales Netzwerk automatisiertes System für Metatrader, die tatsächlich funktioniert. Da waren bewusst, dass die meisten EAs absolut wertlos oder schlechter sind, Betrug, dachten wir wed liefern etwas einzigartiges für den durchschnittlichen Einzelhändler von Menschen, die tatsächlich vertraut werden können. Diese Gruppe heißt Metaneural. Weve nutzte neuronale Netze und wandte sie an den Handel von Forex erfolgreich in der Vergangenheit an und beschloss, diese Methode in ein Metatrader-System zu übersetzen. Es ist allgemein bekannt, dass die Großhandelsunternehmen und Hedgefonds anspruchsvolle künstliche Intelligenz und nutzale Netzwerksysteme nutzen, um von den Finanzmärkten mit erstaunlicher Genauigkeit zu profitieren. Wir dachten, warum kippe diese Macht auch für uns zur Verfügung - die kleinen Geld-Investoren Also habe ich eine Pause von all meinen anderen Aktivitäten und arbeitete hart mit Metaneural, um dieses System zu entwickeln, die ich glaube, das einzige REAL neuronale Netzwerk EA zu sein. In der Tat, es muss nicht einmal ein EA sein, kann der Code in C geschrieben werden, um genau die gleiche Weise in tradestation, esignal, Neuroshell oder jede Plattform, die DLL-Import und Datenerfassung ermöglicht arbeiten, weil die neuronale Netzwerk-Erstellung geschieht Neurolösungen. Ive bildete Indikatoren und Handelssysteme für die forexfactory Gemeinschaft seit Jahren, also wollte ich Ihnen Kerle die einzige freie Version des Metaneural EA im Internet geben. Ich möchte Feedback und Eindrücke bekommen. Wenn dieser Thread geht gut und doesnt get sidetracked Ill verlängern die Studie. Ive hatte Spaß, den Forexmarkt mit den großen Köpfen auf diesem Forum seit Jahren zu entziffern, und es ist mein Vergnügen, zurück zu geben. Neuronale Netze in EAs ist die Zukunft, ich hoffe, ihr könnt das realisieren und eure eigenen Systeme entwickeln. Der erste Schritt bei der Schaffung eines künstlichen neuronalen Netzwerk Gehirns ist es, die Daten zu sammeln, um die die Struktur des Gehirns wird gebildet werden. Da wir versuchen, ein Gehirn zu schaffen, das wissen, wie man die Märkte tauscht, müssen wir Marktdaten sammeln. Allerdings können wir nicht einfach sammeln eine Masse von Daten und Dump es in unsere neuronale Maschine, um die Struktur unseres Gehirns zu schaffen. Wir müssen die Daten in dem Format, das wir wollen das Gehirn zu verarbeiten, dass die Daten und schließlich das gleiche Format, das wir wollen, dass es Ausgabe in produzieren. Mit anderen Worten, waren nicht nur sagen, unser Gehirn WAS zu denken, indem Sie ihm Rohdaten, Aber wir müssen es sagen, wie man denken, indem man diese Rohdaten in eine intelligible Konfiguration formuliert. In diesem Fall ist unsere verständliche Konfiguration Muster. Wir sammeln Daten in Segmenten, jedes Segment besteht aus einer Reihe von Bars, die durch den Händler in unserem proprietären Sammelindikator, die mit allen unseren Paketen kommt. Diese Gruppierung von Bars wird in Bezug auf die nächste Bar, die nach der Gruppierung kommt gesammelt - wir nennen dies die Zukunft bar. Wann waren die Erhebung Marktdaten die Zukunft Bar bekannt ist, weil es alle historischen Daten ist, ist es die nächste Bar nach der Gruppierung. Die Idee ist, dass das Gehirn des neuronalen Netzes komplexe Muster in der Balkengruppierung findet und die gesammelten Informationen, einschließlich der nächsten Balken nach der Gruppierung, verwendet, um festzustellen, welche komplexen Muster dem Ergebnis des nächsten Takts vorangehen. Während des tatsächlichen Handels, das Ergebnis wird die Zukunft Bar, die in der Tat macht es möglich, mit einem hohen Maß an Genauigkeit der Richtung des Marktes, bevor es passiert wissen. Die gesammelten Daten werden in eine Kalkulationstabelle extrahiert, die Preisdaten als offen, hoch, niedrig, geschlossen (OHLC) anzeigt. Die OHLC von jedem Balken wird gesondert gesammelt und in einer eigenen Säule plaziert. Im obigen Beispiel repräsentiert jede Zeile insgesamt 3 Balken. Daher stellen die Spalten Hunderte oder Tausende von Bars gesammelt zurück in die Geschichte. Zusätzlich zu OHLC können Sie auch sammeln die Werte aus fast jedem Indikator Sie auswählen, die im Wesentlichen geben, dass der Indikator die Fähigkeit zu denken, basierend auf sich verändernden Marktbedingungen und vorherzusagen Den nächsten Wert. Neuronales Netzwerk-Building und Training Nachdem wir unsere gesammelten Daten, die in eine Spreadsheet-Datei in einer intelligiblen Konfiguration extrahiert werden, können wir es in unsere neuronale Netzwerk-Engine, die die Struktur des künstlichen Gehirns zu schaffen, zu erstellen und zu testen, seine Genauigkeit vor Speichern der Struktur. Sobald die gesammelten Daten in das Netzwerk-Building-Programm importiert werden Sie die Wahl, um zu wählen, welche Bits von Daten, die Sie verwenden möchten, um Ihr Gehirn zu bauen. Dies ist ein wichtiges Merkmal, da es dem Benutzer ermöglicht, viele verschiedene Strategien zu erstellen, basierend darauf, welche Daten als notwendig erachtet werden. Was in diesem Schritt im Wesentlichen getan wurde, ist die Bestimmung, was der Motor zur Erzeugung der oben erwähnten komplexen Muster verwenden wird, was letztendlich die Projektionsfähigkeit des neuronalen Netzwerks EA bestimmt. Zum Beispiel sagen, Sie wollten das neuronale Netzwerk zu sagen, nur für Muster in den offenen Preisen von Bars in Bezug auf die Indikatorwerte aus Ihrem Favoriten-Indikator zu suchen. Sie wählen dann Ihr Kennzeichen im Kollektor und wählen nur die offenen und Dateneingaben in der oben dargestellten Gebäudesoftware. Sie können auch alle Eingänge auswählen, mit Ausnahme der Spalte output1, die Ihren Ausgabewert anzeigt. Wenn Sie alle Eingaben auswählen, wird das komplexeste Lernmuster ermöglicht, so dass Ihr Gehirn auf viele verschiedene Szenarien reagieren kann. Sobald die gewünschten Eingänge und Ausgänge ausgewählt sind, erzeugt die Software die Struktur Ihres neuronalen Netzwerkhirns und Sie können damit beginnen, es zu trainieren. Ein Teil der gesammelten Daten wird beiseite gestellt und verwendet, um die Genauigkeit Ihres künstlichen Gehirns zu trainieren und zu testen. Sie werden sehen, dass die gewünschte Ausgabe anfängt, sich den Testdaten anzupassen, wie sie es erlernt. Sobald dieser Prozess abgeschlossen ist, können Sie das strukturierte künstliche Gehirn in Form einer DLL exportieren, die von der MetaNeural EA verwendet wird. Sobald das Gehirn gebaut, trainiert, getestet und als DLL exportiert, können Sie beginnen, mit einem automatisierten neuronalen Netzwerk Gehirn, das komplexe Muster, die unmöglich für einen Menschen zu erreichen sind, zu sehen. Holen Sie sich die Metaneural EA FREI jetzt durch die Finanzierung eines Kontos bei FinFX mit jedem Betrag und mit unserem Handel Kopierer Service zu spiegeln unsere professionelle gewinnende Trades in Ihrem Konto. Nachdem 50 volle Lots gehandelt werden, erhalten Sie die Metaneural EA mit voller Funktionalität für FREI Konten müssen mit dem Link finanziert werden, der im Preisbereich der Metaneural Website bereitgestellt wird. Metatrader 4expertsindicators - Metatrader 4expertsindicators - Metatrader 4expertsindicators - Metatrader 4expertsindicators MQLLock und MT4NSAdapter DLL-Dateien - Metatrader 4expertslibraries Sie müssen Neurosolutions 6 und installieren Visual Studio 6 für sie funktionieren, Anweisungen zu diesen Installationen finden Sie in der sehr detaillierte Anleitung zu diesem Beitrag beigefügt. DAS HANDBUCH MÜSSEN Ja, es kann gleichzeitig auf mehrere Währungen angewendet werden, da es für jede Währung individuell trainiert werden kann und für jede Währung eine neuronale Netzwerkstruktur erstellt werden kann. Würde ich sagen, die einzige Broker Abhängigkeit wäre die Integrität ihrer Preiszufuhr, desto stabiler und konsequenter ihre Futtermittel, desto besser werden die Trainingsdaten werden und anschließend die Trades. Waren nicht scalping unbedingt so Ausführung Geschwindigkeit ist nicht sehr wichtig. Danke für Ihr Interesse. Herzlichen Glückwunsch zur Entwicklung eines Systems, das gesunde Erträge gibt. Immer besser als Wunder EAs, die in der Regel am Ende weht das Konto. Ich bin ein kommerzielles Mitglied mich teilen meine Fibonacci Makeover-System (ForexFibs) hier, so kann ich verstehen, warum Sie eine kostenlose EA anbieten. Meine Frage ist, kann dieses EA auf mehrere Währungen angewendet werden, da es auf Real Neural Networks basiert Ist es abhängig von Broker und Ausführung speedNeuroShell Trader und NeuroShell Day Trader Charts können mehrere Chart-Seiten enthalten, die jeweils ein anderes Sicherheitssystem verweist. Chart-Seiten können Sie Ihre Handelssysteme über viele Wertpapiere zur gleichen Zeit zu sehen und zu handeln. Indikatoren, Handelsstrategien und neuronale Netzwerkvorhersagen, die dem Diagramm hinzugefügt werden, werden einzeln rückgängig gemacht, optimiert und gleichzeitig auf alle Wertpapiere angewendet. Wenn Sie Diagrammseiten hinzufügen und entfernen, wird NeuroShell Trader automatisch Backtests und Optimierungen der hinzugefügten Wertpapiere durchführen. Schnelles Anwenden von Vorhersagen und Trading-Systemen über Ihr ENTIRE Portfolio von Aktien, Forex-Währungen, etc. Die leistungsstärkste und dennoch einfach zu handelnde Software für den Handel mit Forex, Aktien, Indizes, Futures und mehr Copyright copyright 2015 Lassen Sie Ihre Systeme lernen, die Weisheit Alter und Erfahrung Ward Systems Group, Inc. EINIGE DER WELTMASCHINEN MEISTEN RESPETED FINANCIAL COMPANIES VERTRAUEN SIE UNSERE TECHNOLOGIE NeuroShell Traders Point-and-Click-Schnittstelle ermöglicht es Ihnen, leicht komplexe technische Analyse-Indikatoren, Handelssysteme und neuronale Netzwerk-Marktprognosen ohne Codierung jeglicher Art zu erstellen. Erstellen Sie leistungsfähige Handelssysteme in MINUTES, nicht Stunden oder Tage. Dont getäuscht werden durch Handelssysteme, die auf Papier toll aussehen, aber verlieren Geld, sobald Sie beginnen, sie zu handeln. Verwenden Sie NeuroShell Traders Papier-Trading-Optimierung, aus der Probe Backtesting und Walkforward genetischen Algorithmus-Optimierung, um automatisch Modelle weniger apt zu Kurve fit Vergangenheit Daten und bestätigen Sie eine System-Fähigkeit, im künftigen Handel durchzuführen. Finden Sie heraus, ob Ihre Trading-Systeme im künftigen Handel halten, bevor Sie handeln Cant finden gute Handelsregeln Verwenden Sie neuronale Netze PREDICT die besten Trading-Signale NeuroShell Trader Indikator-, Vorhersage-und Trading-Strategie-Assistenten, How-to Video-Bibliothek, interaktive Tutor und umfangreiche Dokumentation zu machen Es schnell und einfach für die Anfänger Trader zu analysieren und zu handeln Forex, Aktien, Indizes und Futures. Entworfen für JEDER von Anfänger bis hin zu professionellen Händlern. Wenn Sie eine Reihe von Favoriten-Indikatoren haben, aber nicht eine Reihe von rentablen Handelsregeln haben, kann die Mustererkennung eines künstlichen neuronalen Netzwerks die Lösung sein. Neuronale Netze analysieren Ihre bevorzugten Indikatoren, erkennen mehrdimensionale Muster zu komplex, um Marktbewegungen zu visualisieren, vorherzusagen und zu prognostizieren und dann Handelssignale zu generieren, die auf diesen Mustern, Vorhersagen und Prognosen basieren. Mit NeuroShell Trader proprietären schnellen Training Turboprop 2 neuronalen Netzwerk-Algorithmus müssen Sie nicht mehr neuronale Netzwerk-Experte sein. Das Einfügen eines neuronalen Netzwerk-Handelssystems ist so einfach wie das Einfügen eines Indikators. Ward Systems Group, Inc. quotLet Ihre Systeme lernen, die Weisheit des Alters und Erfahrungquot Handel Build Aktienmarkt, Futures, Index und Forex Trading Systeme OHNE CodierungTrading mit künstlichen neuronalen Netze ndash High Frequency Trading Moderne Techniken wie künstliche neuronale Netze (ANN) am besten verwendet werden Für Hochfrequenz-Handel aus mehreren Gründen. Zuerst mimischen sie menschliche Intelligenz, aber sie meistens donrsquot erreichen ein humanrsquos Niveau der Intelligenz, folglich gibt es keinen Sinn, diese Techniken auf einer Zeitskala zu benutzen, an der ein Mensch leicht arbeiten könnte. Ihr Vorteil kommt von der Geschwindigkeit des Betriebes und der konstanten Tätigkeit. Zweitens benötigen wir eine Menge Daten, um neuronale Netze effizient zu trainieren, und diese Datenmenge findet sich nur im Hochfrequenzhandel. Forex hat alles in allem recht wenige Instrumente mit begrenzten relevanten vergangenen Daten über die tägliche oder wöchentliche Zeitskala. Darüber hinaus ist Hochfrequenz-Handel eine Art von Skalping-Strategie, wo wir identifizieren Rauschen um den wahren Wert des Instruments. Das unterscheidet sich vom langfristigen Handel, der versucht, sinnvolle Bewegungen des Instruments nach fundamentaler Analyse zu verfolgen. Künstliche neuronale Netze Eine gute Zeitskala für die Arbeit ist die winzige Zeitskala. Diese Zeitskala ist voll von Rauschen, die von dem Algorithmus erfaßt werden, um an einem lokalen Hoch zu verkaufen und an einem lokalen Tief zu kaufen. Dies kann mit Hilfe eines einfachen neuronalen Netzwerks geschult werden, um die folgenden 10-min hohen vorherzusagen. Wenn Sie sich dafür interessieren, genau zu wissen, wie diese neuronalen Netze funktionieren, ermutige ich Sie, meinen Artikel aus dem Monat März zu lesen: Trading with Neural Nets Part 2 In der obigen Grafik bedeutet die Annotation (high 0 bis -10) das High im Intervall Zwischen Minute (0) und Minute (-10) relativ zu Minute Null als ldquopresentrdquo betrachtet. Die Ausbildung erfolgt mit einer Art von genetischen Algorithmus mit Daten ab 2012 für Training und Daten aus diesem Jahr für die Prüfung. Was getan wird, ist die Verwendung von überlappenden ldquohohle zu highrdquo Bewegungen, um eine zukünftige hohe bis hohe Bewegung vorherzusagen. Beachten Sie, dass dieses canrsquot praktisch verwendet werden kann, da wir nie wissen, ob der Hoch der Periode, in der wir uns befinden, bereits vorbei ist oder nicht. Das gleiche Netzwerk funktioniert nicht mit nahe beieinander Bewegungen. Der Grund dafür ist, dass die hohe (und die niedrige) viel mehr Informationen als die schließen, da sie eine ganze Zeitspanne darstellt, während die Schließung einen einzigen Moment in der Zeit darstellt. Es ist nur möglich, die Bewegung von vorherigen zu folgenden hoch auf kurzen Zeitskalen vorherzusagen, die zeigen, dass etwas wirklich über die Zukunft vorhergesagt wird. Von dort sollte es trivial gewesen sein, eine ldquoclose auf engeredquo Bewegung vorherzusagen, aber zumindest für mich selbst war es nicht der Fall. Es dauerte mehrere Tage, um herauszufinden, den Mechanismus bei der Arbeit, aber die Ergebnisse wirklich outgrew meine Erwartungen. Erstens, Wersquore nicht verwenden, um Höhen oder Tiefen, sondern eher der Durchschnitt zwischen den hohen und niedrigen (AHL). Ich habe zuerst versucht, die Prognose der Bewegung aus der Nähe der folgenden AHL, aber das hat nicht funktioniert. Das war wirklich seltsam und schien unlogisch. Da ich die AHL (-10 bis 0) bis AHL (0 bis 10) Bewegung bis zu einem gewissen Grad vorherzusagen schien, konnte ich einfach die enge (0) zu AHL (-10 bis 0) Bewegung aus der Vorhersage in der Reihenfolge hinzufügen Um die Nähe der folgenden AHL-Bewegung vorherzusagen, aber dies hat nicht funktioniert. Ich kratzte den Kopf und versuchte mehrere andere Taktiken wie komplizierte rekurrierende neuronale Netze, Entscheidungsbäume und nächste Nachbar-Algorithmen, aber nichts funktionierte. Die Tatsache ist, dass ich nie die AHL zur AHL Bewegung genau vorher voraussagen könnte. Die Korrelation zwischen den Prognosen und den tatsächlichen Bewegungen beträgt nur etwa 0,4. Dennoch, wenn ich eine positive AHL (-10 bis 0) auf AHL (0 bis 10) Bewegung voraussagen und die enge (0) ist niedriger als die AHL (-10 bis 0), sollte ich eine noch höhere Chance auf eine richtige haben Vorhersage für nah an AHL Bewegung. So wählte ich die Fälle aus, in denen die Schließung (0) höher war als die AHL (-10 bis 0), wenn das Netzwerk eine negative AHL-AHL-Bewegung vorhergesagt hat und umgekehrt, wählte ich die Fälle, in denen nahe (0) niedriger war als die AHL (-10 bis 0), wenn die AHL-AHL-Bewegung positiv vorhergesagt wurde. Schließlich konnte der Durchbruch, ich konnte jetzt näher an AHL und sogar nah an engen Bewegungen für die Hälfte der Fälle vorhersagen. Erwartungsgemäß nahm die Korrelation zwischen Prognosen und tatsächlichen nahe an engen Bewegungen zu, aber sie taten dies sogar mehr als erwartet. Dass, wenn die AHL zu AHL-Bewegung vorhergesagt wird, um zu steigen, aber die enge (0) höher als die AHL (-10 bis 0) ist, sollte die entgegengesetzte Vorhersage für nahe an AHL oder nahe an nahe Bewegung erfolgen. Die winzige Zeitskala Das obige Bild zeigt eine idealisierte Sicht auf Marktbewegungen auf der kleinen Zeitskala. Die Preise schwanken um den wahren Wert des Instruments mit einer halben Periode von Oszillationen von etwa zehn Minuten. In Wirklichkeit ändert sich auch der wahre Wert des Instruments, aber das ist nicht wichtig, worauf es bei der Skalpierung ankommt, ist die Zeit der Okkultation. Sobald die Preise um eine ausreichend große Menge gestiegen und beginnen, Plateau, itrsquos die richtige Zeit zu verkaufen und umgekehrt für den Kauf. Dies ist die beste Erklärung für das Problem, das früher aufgetreten ist. Obwohl die AHL-AHL-Bewegung (Durchschnittliches Hochniedrig) vorhersehbar ist, kann das Schließen nahe nur dann abgeleitet werden, wenn wir wissen, wo das Ende zum Zeitpunkt Null steht, verglichen mit dem letzten AHL, wie in den folgenden Bildern gezeigt. Obwohl diese Informationen für das neuronale Netz verfügbar waren, scheint es, dass dies ein sehr schwieriges Problem ist, für künstliche neuronale Netze zu lösen, die ein Unterproblem lösen, um das letzte zu lösen. Dies ist auch ein Merkmal der sehr intelligenten Tiere wie Affen und bestimmte Vögel. Natürlich sind die Dinge nicht so sauber und einfach im wirklichen Leben. Die Oszillationsphase ist nicht so stabil, die Amplitude der Oszillationen ändert sich mit der Tageszeit und die Diagramme sind definitiv nicht so glatt wie oben dargestellt. Höhen und Tiefen sind viel hilfreicher als schließt als Indikatoren in dieser Hinsicht, sie haben eine zeitinvariante Qualität aufgrund der Tatsache, sie beschreiben eine ganze Zeit und nicht zu einem einzigen Zeitpunkt, das ist auch, warum itrsquos schwierig, die Nähe zu engen Bewegung vorherzusagen direkt. Schließlich werden Fehler gemacht und Drawdowns auftreten, da die Theorie nicht narrensicher ist. Wichtig ist, ob eine solche Strategie rentabler sein kann als die Provisions - und Spesenkosten. Verbreitung und Provision Während die Bid-Ask-Spread und Provision für längerfristige Trades unbedeutend sind, werden sie sehr wichtig in Hochfrequenz-Trades. Angesichts der durchschnittlichen 10min Bewegungen, Irsquove berechnet, dass, um rentabel zu sein, eine Strategie, die auf dieser Zeitskala müssen mindestens 70 rentable Trades mit gleicher Gewinn-und Stop-Marge. In verschiedenen Ausdrücken, sollten die Trades im Durchschnitt mehr als 1,5 Pips für jede Strategie zu profitabel sein. Dies erfolgt nach den höchsten Kommissionsraten von dukascopy und dem durchschnittlichen Geld-Brief-Spread auf EURUSD. Dies ist nicht unter Berücksichtigung der Ausbreitung, die auftritt, weil Ihre Bestellung nicht sofort behandelt wird. Allerdings können Sie eine Bestellung mit einer Frist, die Probleme der Art beschränken sollte. Die HFT-Strategie erreicht theoretisch einen durchschnittlichen Gewinn von 4 Pips pro Trade, aber dies wird mit Back-Tests erreicht, die donrsquot mehrere Faktoren berücksichtigen. Die tatsächlichen Ergebnisse werden wahrscheinlich schlechter und mehr Probleme sind sicher zu entstehen. Dies ist jedoch eine solide Grundlage für die Weiterentwicklung einer HFT-Strategie. Hochfrequenz-Handel ist jetzt heiß, aber seine lustig zu denken, dass es funktioniert, um den Lärm auf dem Markt zu verringern. Aber es kann nicht realy jemals aufhören zu arbeiten, außer wenn jeder Tader in der Welt auf HFT. Es würde dann nicht mehr funktionieren, würden die Leute wiederum auf verschiedene Arten von Handel und einige Geräusche würde apear noch einmal für Scalpers zu nutzen. Ein weiterer interessanter und interessanter Artikel. ) Hinsichtlich deiner Anmerkung über heiliges Gral, keine Notwendigkeit, es zu suchen, weil es nicht existiert. Gut, es tut, aber das wird für ein anderes Mal sein. ) Der Grund, warum Sie in der Lage sind zu prognostizieren hoch zu hoch und nicht nah an IMHO schließen ist sehr einfach: wenn Sie prognostizieren hoch zu hoch sind Sie nicht Prognose der Zukunft, aber Sie prognostizieren (teilweise) die Vergangenheit, da die High (- 10 bis 0) ist ein Punkt zurück in der Zeit. Es ist eine gemeinsame Fallstricke, die Ive auch erlebt mich beim Experimentieren mit neuronalen Netzwerken. Als Faustregel gilt, wenn Sie sehen, Trefferzahlen leicht über 65 gibt es Chance, dass Sie etwas falsch machen, z. B. Vorhersage der Voreinstellung oder der Vergangenheit. Sie sind völlig richtig und merkwürdig genug, dass ich das schon mal erkannt hatte und ich den Fehler erneut gemacht habe. Ich fand auch ähnliche Fallstricke bei der Ausbildung und Prüfung Instanzen arent völlig getrennt, einschließlich der Zeitraum, den Sie sammeln Informationen über und die Periode, die Sie versuchen, vorherzusagen, wenn Sie Cross-Validierung verwenden. Seine sehr leicht zu begeistern über gute Ergebnisse und in diesem Artikel, es völlig passiert mir. Abschließend, Kudos für den Hinweis auf den Fehler, der jedes Interesse löst in diesem Artikel zerstört und ich glaube mehr und mehr, dass Hochfrequenz-Handel hat keine Lösung.