चरण 1 में, कुछ पारंपरिक तकनीकी विश्लेषण सूचकांकों जैसे कि MACD, KDJ, RSI, आदि का अध्ययन किया गया।
चरण 2 में, फ़ाइफ़ॉक्स प्रोग्राम का उपयोग करना सीखें, कई लोगों द्वारा तैयार किए गए संकेतक डाउनलोड करें, और वीबी भी सीखें, जो अनिश्चितता की एक बड़ी संख्या है, हालांकि यह असीम दिखता है, लेकिन मूल रूप से पारंपरिक तकनीकी विश्लेषण संकेतक से अलग नहीं है, जो सभी ऐतिहासिक डेटा के लिए सरल विभिन्न समानताओं पर आधारित हैं।
तीसरे चरण में, अधिक शक्तिशाली सांख्यिकीय विश्लेषण की तलाश में, SPASS सीखें, और समय-क्रम विश्लेषण ARIMA में महारत हासिल करें। यह पाया गया कि अनिश्चितता बहुत अधिक है। मूल रूप से ARIMA ने सफेद शोर के अवशेष का अनुमान नहीं लगाया था।
चरण 4 में, GARCH सीखें, क्योंकि गंदगी SPASS के पास यह उपकरण नहीं है, बस MATLAB7 सीखें। GARCH के साथ खेलने के बाद, यह पता चला कि अनिश्चितता बहुत अधिक है। मूल रूप से, GARCH मूल रूप से एक रैखिक अनुमान है, लेकिन ARIMA के अवशेष को ARIMA में जारी रखा गया है। उल्टा।
चरण 5 में, कुछ नेटवर्क एन लोगों ने कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को नजरअंदाज कर दिया, बीपी, आरबीएफ के साथ खेलना शुरू कर दिया, और पाया कि अनिश्चितता बहुत अधिक थी। बीपी, आरबीएफ ऐतिहासिक डेटा के लिए एकदम सही है, लेकिन भविष्य के लिए सामान्यीकरण, बस बकवास है। अभी भी अधीर है, और आनुवांशिक एल्गोरिदम के साथ सुधार, अराजकता सिद्धांत के साथ चरण सुधार, अभी भी बकवास है।
चरण 6 में, दक्षिण कोरिया के एक एआई विशेषज्ञ को सुनें कि एसवीएम वर्तमान में सबसे एनबी है, सीखना जारी रखें, यह मुश्किल था, और अंत में यह तय हो गया, नतीजतन, यह पता चला कि अनिश्चितता बहुत अधिक थी।
सातवें चरण में, एक और एन ने कहा कि यह कहा जाता है कि छोटी लहरें उपयोगी हो सकती हैं, किताबों को ढूंढना मुश्किल है, और इस समय तकनीकी विश्लेषण के बारे में आत्मविश्वास कम हो गया है। किसी दिन एक दोस्त से मिलें, एक वास्तविक युद्ध विशेषज्ञ, एक वार्तालाप प्रस्तुति, पता लगाएं, भरोसा करें, वास्तविक युद्ध में पारंपरिक पुराने दांतों को हटाने वाले कुछ संकेतक सबसे अच्छे हैं, महत्वपूर्ण बात यह है कि उनका उपयोग करना।
चरण 8, वर्तमान चरण, उस परंपरा के कुछ पुराने टूटे हुए संकेतकों को फिर से खेलना।
