第1段階は,MACD,KDJ,RSIなど,いくつかの伝統的な技術分析指標を学ぶことです. 不確実性が非常に高いことが判明しました.

第2段階では,Flyfoxでプログラミングを学び,多くの人が作成した指標をダウンロードし,Vbも学び,不確実性が大きいことが判明し,花見は無限だが,本質的には従来の技術分析指標と違いはなく,すべて歴史的データに対する単純な様々な均線に基づいている.

第3段階では,より強力な統計分析を追求し,SPASSを学び,時間序列分析ARIMAを熟練した.不確実性が大きいことが判明した.ARIMAは,ホワイトノイズ残差を推定していなかった.

第4段階では,GARCHを学習し,呪われたSPASSにはこのツールがないので,MATLAB7を学習するしかありません.GARCHを熟練した後に,不確実性が大きいことが判明しました.

第5段階では,いくつかのネットワークNの人たちが人工ニューラルネットワークを無視してBP,RBFをプレイし始め,不確実性が大きいことを発見した.BP,RBFは,歴史的なデータに対する適合は完璧だが,将来の汎用化は,クソだ.まだ不気味で,遺伝的アルゴリズムで改善され,混沌理論の相空間改良が,クソだ.

第6段階では,南大のAI専門家がSVMが現在最もNBであると述べると聞き,学習を続け,それは遊びで難しいが,最終的に解決され,結果として,不確実性が大きいことが判明した. 正確率は失望した.

第7段階,然とした中,またN人が言った,小波は有用かもしれないと言われて,本を探して転がり,気持ちは比類なき困難である。そして,この時点で技術分析に対する自信は揺らぎている。ある日,友人と出会い,実戦の熟練者,会話のプレゼンテーション,発見,頼り,実戦でも伝統の古い指数が最も良い,鍵は,使いこなす巧みである。

ステージ8 (現段階) は,その伝統の古い指数を再生するものです.

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