मुफ्त टेलीग्राम सिग्नल विदेशी मुद्रा

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5 से नीचे नहीं गिरा और पूर्ण प्रशिक्षण के दौरान उस मूल्य पर रहा। यह मानते हुए कि यह समय श्रृंखला पूरी तरह से यादृच्छिक होने के कारण हो सकता है, मैंने डेटा सेट (pacf) पर आंशिक ऑटोकैरेलेशन खोजने के लिए R पैकेज का उपयोग किया। इसने केवल 2 और 3 lags के लिए गैर शून्य मान दिए। प्रश्न 1: इसका सही अर्थ क्या है. तब मैंने यादृच्छिकता का मूल्यांकन करने के लिए एक्सट्रस्ट एक्सपोनेंट का उपयोग किया। आर में, हर्स्ट (मूल्यों) ने 0. 9 से ऊपर के मान दिखाए प्रश्न 2: यह लगभग यादृच्छिक माना जाता है। क्या इसका मान 0. 5 के करीब होना चाहिए. मैंने n 3 के साथ ANN के प्रशिक्षण को दोहराया। एएनएन प्रशिक्षित था और एमएसई के लिए बहुत कम मूल्य प्राप्त करने में सक्षम था। हालाँकि, इस ANN से परिकलित आउटपुट (n-1) वें बोली मूल्य से बहुत भिन्न नहीं है। ऐसा लगता है कि ANN अगली बोली के रूप में अंतिम बोली लेता है.

मैंने विभिन्न नेटवर्क संरचनाओं (सभी बहुपरत धारणाओं), विभिन्न प्रशिक्षण मापदंडों आदि की कोशिश की, लेकिन परिणाम समान हैं। प्रश्न 3: मैं सटीकता कैसे सुधार सकता हूं. क्या बैकप्रोपैजेशन की तुलना में कोई अन्य प्रशिक्षण विधियाँ हैं.

विदेशी मुद्रा विनिमय दरों की भविष्यवाणी CGP और आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग कर न्यूरो-इवोल्यूशन में फीडबैक का पता लगाया गया है और विदेशी मुद्रा विनिमय दरों के लिए भविष्यवाणी मॉडल तैयार करने में इसके आवेदन का मूल्यांकन किया गया है। आवर्तक न्यूरो-इवोल्यूशन पर आधारित विदेशी मुद्रा विनिमय दरों के पूर्वानुमान के लिए एक उपन्यास दृष्टिकोण पेश किया गया है। कार्टेशियन जेनेटिक प्रोग्रामिंग (CGP) पूर्वानुमान मॉडल के लिए तैनात एल्गोरिथ्म है। आवर्तक कार्टेशियन जेनेटिक प्रोग्रामिंग विकसित कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (RCGPANN) है1000 दिनों की अवधि के लिए 98.

5, और एक छोटी प्रविष्टि यदि आउटपुट थ्रेशोल्ड के नकारात्मक से कम या बराबर है; जैसे, -0. जैसा कि आंकड़े में मार्केट डेटा टेबल से अनुमान लगाया जा सकता है, यूरो डॉलर विदेशी मुद्रा बाजार को लक्षित किया गया था (EURUSD) 4 घंटे के आकार के साथ (240) मिनट)। अन्य बार आकार या बाजारों ने भी सेवा की होगी। मैं केवल अपने MT4 प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से उतना ही डेटा प्राप्त करने में सक्षम था जितना कि चित्र 1 (डेटा श्रृंखला 2) में दर्शाई गई तिथि सीमा के अनुसार, इसलिए उसी तिथि सीमा का उपयोग TradeStation (डेटा श्रृंखला ) से समान डेटा श्रृंखला प्राप्त करने में किया गया था। 1)। डेटा का 80 का उपयोग बिल्डिंग (संयुक्त-नमूना और "आउट-ऑफ-सैंपल") के लिए किया गया था, 20 (62014 से 21015) सत्यापन के लिए अलग रखा गया था। मूल 80 का 80 तब 20 सेट "आउट-ऑफ-सैंपल" के साथ "इन-सैंपल" में सेट किया गया था, जैसा कि अंजीर में दिखाया गया है। 1.

बोली पूछें प्रसार 5 पिप्स और ट्रेडिंग लागत पर सेट किया गया था। 6 पिप्स या 60 प्रति पूर्ण आकार के लॉट (100,000 शेयर) को प्रति चक्कर के रूप में ग्रहण किया गया था। दोनों डेटा श्रृंखला को बिल्ड में शामिल किया गया था, जैसा कि मार्केट डेटा टेबल के बाएं हाथ के कॉलम में चेकमार्क द्वारा इंगित किया गया है। चित्रा 1. मेटा ट्रेडर 4 और ट्रेडस्टेशन के लिए एक विदेशी मुद्रा रणनीति बनाने के लिए बाजार डेटा सेटिंग्स। कई प्लेटफार्मों को लक्षित करते समय एक और संभावित समस्या यह है कि बिल्डर को उस तरह से डुप्लिकेट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिसमें प्रत्येक समर्थित प्लेटफ़ॉर्म अपने संकेतकों की गणना करता है, जिसका अर्थ यह हो सकता है कि किस प्लेटफ़ॉर्म के आधार पर संकेतक मान भिन्न होंगे। विसंगति के इस संभावित स्रोत से बचने के लिए, ट्रेडस्टेशन की तुलना में मेटाट्रेडर 4 में अलग-अलग मूल्यांकन करने वाले किसी भी संकेतक को बिल्ड से हटा दिया जाना चाहिए, जिसका अर्थ है कि निम्नलिखित संकेतकों से बचा जाना चाहिए: यूएस खोज मोबाइल वेब याहू सर्च फोरम में आपका स्वागत है.

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