Zilhajj Islami saal ka akhri maheena hai. Ye hurmat wala maheena boht babarkat ou fazilat wala maheena hai. Allah Ta8217ala ko você maheena boht pasand hai. É o pehle das dinon ki boht fazilat hai. Hadis e Pak mai hai k: 8220Zilhajj ka sara maheena bari bazurgi ou fazilat ka maheena hai. Lekin é maah k pehle das din ou é mai ibadat ka bht sawaab hai ou farmaya k das din mai se adolescente din kasrat k sath apne rab ko yad karo uski barai biyan karo. Ye din ye hain: Zilhajj ki 8, 9, 10 Tareekh. Em dino mai nawafil b ada karen ou roza b rakhen. Tilawat e Quran b karen ou Tasbeeh ou Tehleel b karen. Teesra ou chotha kalma kasrat se parhen. Har roz Isha ki namaz k baad fazer Rakat nafil é tarah ada karen k har rakat mai Surat fatiha k 3 bar Surat kosar, 3 bar Surat ikhlas parhen ou ye nafil parhne wale ko Deus jannat k alaa muqam mai dakhil kare ga, nama e Amaal mai hazaar naikiyan likhi jayen gi ou hazaar dinar sadqa dene ka sawab milha ga Allah Ta8217ala parhne ki tofeeq ata farmaye. Machine Aprendendo com algoTraderJo Entrou para Dez 2014 Status: Member 383 Posts Olá companheiro comerciantes, Estou começando este segmento na esperança de compartilhar com você Alguns de meus desenvolvimentos no campo da aprendizagem de máquina. Embora eu não possa compartilhar com você os sistemas exatos ou implementações de codificação (não espere obter nada para quotplug-and-playquot e ficar rico a partir deste segmento) vou compartilhar com você idéias, resultados da minha experiência e possivelmente outros aspectos do meu trabalho. Estou começando este tópico na esperança de que possamos compartilhar idéias e ajudar uns aos outros a melhorar nossas implementações. Vou começar com algumas estratégias de aprendizagem simples máquina e, em seguida, entrar em coisas mais complexas como o tempo passa. Espero que você aprecie o passeio Juntado Dec 2014 Status: Member 383 Posts Quero começar por dizer algumas coisas básicas. Lamento se a estrutura de meus postos deixa muito a desejar, eu não tenho nenhum fórum postagem experiência, mas espero obter alguns com o tempo. Na aprendizagem da máquina o que queremos fazer é simplesmente gerar uma previsão que é útil para o nosso comércio. Para fazer essa predição, geramos um modelo estatístico usando um conjunto de exemplos (saídas conhecidas e algumas entradas que as coisas têm poder preditivo para prever essas saídas), então fazemos uma previsão de uma saída desconhecida (nossos dados recentes) usando o modelo que criamos com Os exemplos. Para resumir é um processo quotsimplequot onde nós fazemos o seguinte: Selecione o que nós queremos predizer (este será nosso alvo) Selecionar algumas variáveis de entrada que nós pensamos pode prever nossos alvos Construir um jogo dos exemplos usando dados passados Com nossas entradas e nossas metas Crie um modelo usando esses exemplos. Um modelo é simplesmente um mecanismo matemático que relaciona as entradas / metas Fazer uma previsão do alvo usando os últimos inputs conhecidos Comércio usando esta informação Eu quero dizer desde o início que é muito importante evitar fazer o que muitos trabalhos acadêmicos sobre a aprendizagem de máquina Do, que é tentar construir um modelo com matrizes muito grandes de exemplos e, em seguida, tentar fazer uma previsão de longo prazo em um conjunto quotout-of-samplequot. Construir um modelo com 10 anos de dados e testá-lo nos dois últimos é não-senso, sujeito a muitos tipos de preconceitos estatísticos que discutiremos mais adiante. Em geral, você verá que os modelos de aprendizagem de máquina que eu construo são treinados em cada barra (ou cada vez que eu preciso tomar uma decisão) usando uma janela móvel de dados para a construção de exemplos (apenas exemplos recentes são considerados relevantes). Certamente, esta abordagem não é estranha a alguns tipos de preconceitos estatísticos, mas removemos o quotelefante na sala quando usamos a ampla abordagem de amostra da maioria dos trabalhos acadêmicos (o que, sem surpresa, muitas vezes leva a abordagens que não são Realmente útil para o comércio). Há principalmente três coisas a se preocupar com quando construir um modelo de aprendizagem de máquina: O que prever (o que o alvo) O que prever com (que insumos) Como relacionar o alvo e entradas (que modelo) A maioria do que vou estar mencionando Neste tópico irá focar em responder a estas perguntas, com exemplos reais. Se você quiser escrever quaisquer perguntas que você possa ter e vou tentar dar-lhe uma resposta ou simplesmente deixá-lo saber se vou responder isso mais tarde. Entrou para Dez 2014 Status: Member 383 Posts Vamos começar a trabalhar agora. Um verdadeiro exemplo prático usando a aprendizagem mecânica. Vamos supor que queremos construir um modelo muito simples usando um conjunto muito simples de entradas / alvos. Para esta experiência, estas são as respostas às perguntas: O que prever (o alvo) - gt A direção do próximo dia (otimista ou grosseiro) O que prever com (quais entradas) - gt A direção dos dois dias anteriores Como Para relacionar o alvo e as entradas (que modelo) - gt Um classificador linear de mapas Este modelo tentará prever a direcionalidade da próxima barra diária. Para construir nosso modelo, tomamos os últimos 200 exemplos (uma direção de dias como alvo e as direções anteriores de dois dias como entradas) e treinamos um classificador linear. Fazemos isso no início de cada bar diário. Se tivermos um exemplo em que dois dias de alta conduzem a um dia de baixa, os inputs seriam 1,1 eo alvo seria 0 (0bearish, 1bullish), usamos 200 destes exemplos para treinar o modelo em cada barra. Esperamos ser capazes de construir uma relação onde a direção de dois dias produz alguma probabilidade acima-aleatória para prever corretamente a direção dos dias. Usamos um stoploss igual a 50 dos 20 dias período médio True Range em cada comércio. Uma simulação desta técnica de 1988 a 2014 sobre o EUR / USD (dados antes de 1999 é DEM / USD) acima mostra que o modelo não tem geração de lucro estável. Na verdade, este modelo segue uma caminhada aleatória negativamente tendenciosa, o que faz com que ele perca dinheiro em função da propagação (3 pips no meu sim). Olhe para o desempenho aparentemente quotimpressive que nós temos em 1993-1995 e em 2003-2005, onde aparentemente nós poderíamos predizer com sucesso os próximos dias directionality usando um modelo linear simples e os resultados direcionais de dois dias passados. Este exemplo mostra várias coisas importantes. Por exemplo, que em curto prazo (que poderia ser um par de anos) você pode ser facilmente enganado por aleatoriedade --- você pode pensar que você tem algo que funciona que realmente não. Lembre-se de que o modelo é reconstruído em cada barra, usando os últimos 200 exemplos de entrada / destino. Que outras coisas você acha que pode aprender com este exemplo Post seus pensamentos Bem. Então você previu que os compradores ou vendedores iriam intervir Hmm, mas o que exatamente tem a ver com o preço subindo ou descendo 100 pips Preço pode reagir de várias maneiras - pode apenas tanque por algum tempo (enquanto todas as ordens de limite são preenchidos) E depois continuar avançando. Pode também retrace 5, 10, 50 ou mesmo 99 pips. Em todos esses casos você estava meio certo sobre compradores ou vendedores entrando, mas você deve entender que esta análise não tem muito a ver com o seu comércio indo de 90pip para 100pip. Sim, você está certo Esta é uma grande parte da razão pela qual estamos recebendo maus resultados ao usar o algoritmo de mapeamento linear. Porque a nossa rentabilidade está mal relacionada com a nossa previsão. Prever que os dias são bullish / bearish é de uso limitado se você não sabe quanto preço se moverá. Talvez suas previsões estejam corretas apenas nos dias que lhe dão 10 pips e você recebe todos os dias que têm 100 direcional pip totalmente errado. O que você consideraria um alvo melhor para um método de aprendizagem de máquina Sim, você está certo Esta é uma grande parte da razão pela qual estamos obtendo pobres resultados ao usar o algoritmo de mapeamento linear. Porque a nossa rentabilidade está mal relacionada com a nossa previsão. Prever que os dias são bullish / bearish é de uso limitado se você não sabe quanto preço se moverá. Talvez suas previsões estejam corretas apenas nos dias que lhe dão 10 pips e você recebe todos os dias que têm 100 direcional pip totalmente errado. O que você consideraria um melhor alvo para um método de aprendizagem de máquina Vamos dizer se você tem 100 pip TP e SL, eu gostaria de prever o que vem primeiro: TP ou SL Exemplo: TP veio primeiro 1 SL veio primeiro 0 (ou -1, No entanto você mapeá-lo) Forex Trading AZ - Com LIVE Exemplos de Forex Trading Forex Trading - Iniciantes e experientes - Aprenda trading por fazer exemplos Live: Forex com dinheiro real em Metatrader 4 4,5 (: 1 209), Udemy ,. : 10 775 Forex,. . Helpx. adobe / flash-player. html. , Flash. Flash . Saiba tudo o que você precisa saber para começar a negociar no mercado de Forex hoje Neste curso vou mostrar-lhe como você pode tirar proveito dos movimentos de moeda para fazer lucros. Vamos falar em detalhes sobre Moedas, Gráficos, Bulls amp Bears, Short Selling e muito mais. 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Eu quero que você esteja confiante de que eu posso oferecer o melhor treinamento que existe, então abaixo está alguns dos meus antecedentes em ambos os campos. Profissionalmente, sou um consultor de gerenciamento de dados da ciência com mais de cinco anos de experiência em finanças, varejo, transporte e outras indústrias. Fui treinado pelos melhores mentores de análise da Deloitte Austrália e hoje aproveito a Big Data para impulsionar a estratégia de negócios, renovar a experiência do cliente e revolucionar os processos operacionais existentes. De meus cursos você vai imediatamente perceber como eu combinar a minha experiência da vida real e formação acadêmica em Física e Matemática para oferecer treinamento profissional passo a passo no espaço de Data Science. Eu também sou apaixonado por falar em público, e regularmente presente na Big Data em universidades australianas líderes e eventos da indústria. Desde 2007 eu tenho sido ativamente envolvido no mercado Forex como um comerciante, bem como cursos de programação em execução em MQL4. Forex trading é algo que eu realmente gosto, porque o mercado de Forex pode lhe dar financeiro, e mais importante - a liberdade pessoal. Na minha outra vida eu sou um cientista de dados - estudo números para analisar padrões nos processos de negócios e comportamento humano. Som familiar Yep Coincidentemente, eu sou um grande fã de negociação algorítmica :) EAs, Forex Robots, Indicadores, Scripts, MQL4, mesmo java programação para Forex - Love It All Para resumir, eu sou absolutamente e totalmente apaixonado por dados Ciência e Forex Trading e estou ansioso para compartilhar minha paixão e conhecimento com você Olá, meu nome é Martn Durn. Eu ensino cursos relacionados com Forex Trading. Quero lhe fornecer algumas informações relacionadas ao meu histórico: Profissionalmente, sou analista financeiro com quase quatro anos de experiência no setor de saúde. Desde 2008 eu tenho negociado o mercado de Forex e eu penso que há uma abundância das oportunidades para obter benefícios financeiros forma este mercado que pode ser traduzido na liberdade financeira e pessoal. Eu acho que minha experiência como analista financeiro e meus esforços em Forex Trading representam uma boa combinação, a fim de compartilhar com você conhecimento e ferramentas para você aplicar. Somos a equipe da ForexBoat. Você vai encontrar-nos nos cursos de Forex por Kirill Eremenko - estamos aqui para ajudá-lo com quaisquer perguntas e certifique-se de sua viagem através dos cursos é sempre suave vela A melhor maneira de entrar em contato é postar uma discussão no QampA de O curso que você está tomando. Na maioria dos casos, responderemos dentro de 24 horas. Fomos apaixonados por ajudá-lo a desfrutar dos cursos Vê-lo na sala de aula, The Real People no ForexBoat Martn Durn - (Kirill39s Team) Trading Algoritmos em Forex: Crie sua primeira parte Robot de Forex Kirill Eremenko, Ganhe 175p. a Incluye Robô de Fx Kirill Eremenko, cientista de dados amp Forex Systems Expert Forex para Principiantes-Ejemplos em VIVO de Negociação Real Martn Durn - (Kirill39s Team), Analista Financeiro e Forex Trader ForexBoat Team Trading Algoritmo em Forex: Crea tu primer Robot de Forex Kirill Eremenko, Cientista de Dados amp. 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