جوريك المتوسط المتحرك الكراك

أنا وضعت كل منهم في مؤشرات مخصصة بما في ذلك ملف جيما. (حاولت هذا في الخبراء وكذلك طرد فقط) ولكن عندما كنت اضغط عليها أنها لا تفعل شيئا. أنا يمكن أن تذهب إلى تعديل، ولكن لا يمكن وضعها على الشاشة ميت بناء لا، 184 حسنا. كان بعض علة صغيرة جدا إينسيت واحدة من المؤشر. يرجى العثور على هذه المجموعة من المؤشرات مرة أخرى (يجب أن تعمل الآن). إلى جانب ذلك، يجب أن يكون ملف JJMASeries. mqh (المرفقة كذلك) في ميتاتراديركسيرتسينكلوس وإلا فإنه لن يعمل (كان مكتوبا باللغة الروسية في التعليقات، والعثور على مؤشر آخر التي قد نعلق على أي نافذة المؤشرات فقط لنرى كيف (سطر أبيض - مؤشر كغب) إذا كان من الضروري ترجمة شيء باللغة الإنجليزية اسمحوا لي أن أعرف 3. 3CJDemarkH مؤشر من هذه المجموعة هو مثير جدا للاهتمام ولكن لا أحد يمكن استخدامه دون تعليقات الترجمة. تأسست جوريك البحوث في عام 1988 في السيليكون وادي وتطور الخوارزميات التي تحدد وتصنف البيانات المعقدة، والآن بعد انتهاء الحرب الباردة، يتم الآن تطبيق مهارات معالجة الإشارات المخصصة أصلا للمشاريع العسكرية بنجاح على الساحة التجارية، وأنت، والجمهور، تستفيد من التنبؤ بالسعر من العقود الآجلة الألومنيوم إلى تكلفة ضخ الغاز الطبيعي في جميع أنحاء أمريكا، من التنبؤ الطلب على السلع الاستهلاكية المستهلك للنتائج الرياضية، بحثت جوريك البحوث طرق ل كوتبيكوت إلى المستقبل. اليوم، يركز جوريك للبحوث بشكل رئيسي على السوق المالية. مارك جوريك، مؤسسها، متخصص في نمذجة البيانات وطرق التنبؤ بالسلاسل الزمنية. محاضرا ومدربا لأكثر من عقد من الزمن، وتغطي عروضه على حد سواء الجوانب النظرية والعملية لتكنولوجيا الشبكة العصبية. وقد قام بتأسيس دورة فيديو مدتها 12 ساعة حول تكنولوجيا الشبكات العصبية التي تباع في جميع أنحاء العالم لأكثر من عقد من الزمان. مارك محاضرة في 28 مؤتمرات وندوات ومقالات لمجلة الآجلة ومجلة الذكاء الحسابي في المالية. جوريك هو مؤلف مساهم في كتاب التداول الظاهري، مؤلف كتابه الخاص الشبكات العصبية والتنبؤ المالي ومحرر كتاب المحوسبة للتجارة. التي نشرها معهد نيويورك للتمويل. للحصول على قائمة كاملة بالمواد المنشورة للعلامات، انقر هنا. لتعليقات المستهلكين على جوريك البحوث وسمعتها في هذه الصناعة، انقر هنا. اضغط على زر أدوبي للحصول على نسخة مجانية من أكروبات ريدر. لتحميل كل ملف بدف المدرجة أدناه، انقر بزر الماوس الأيمن على الارتباط التشعبي واستخدام القائمة. الصورة الكبيرة منظور موحد يوضح كيف ولماذا تعمل وحدات جوريكس بشكل جيد ككتل بناء لمؤشرات موثوقة منخفضة التأخير. يتضمن الرسومات. الكاتب: مارك جوريك لماذا استخدام جما يحدد المعايير الأساسية الأربعة للحكم على نوعية المتوسطات المتحركة فيما يتعلق بالتداول المالي. يقارن جما لتصاميم مرشح الكلاسيكية والحديثة. يتضمن الرسومات. المؤلف: مارك جوريك تطور المتوسطات المتحركة يلخص التطور الأخير لمتوسط ​​تصميم المرشح المتحرك. يقارن الإصدارات الشائعة إلى مجموعة من ميزات الأداء المثالي. وفيما يتعلق بكيفية معالجة الفلاتر الجيدة لبيانات سلسلة زمنية صاخبة مع ثغرات في الأسعار، يظهر التقرير أن أحدث التصاميم تقترب من حدود الأداء النظرية. يتضمن الرسومات. المؤلف: مارك جوريك ربط الشبكات العصبية بالطرق الإحصائية يلخص العلاقة بين الشبكات العصبية والأساليب الإحصائية الحديثة. لا الرياضيات. استنتاج المؤلفين هو أن الشبكات العصبية قصوى التي يمكن أن تتعلم لتعميم بشكل فعال من البيانات صاخبة متشابهة أو متطابقة للأساليب الإحصائية. كوت يسرد أيضا النماذج الصافية العصبية التي ليس لها أقارب مقربين في الأدب الإحصائي الحالي. ملحق بهذه الوثيقة هو مقارنة بين المصطلحات اللفظية المستخدمة من قبل الشبكات العصبية والإحصائيين. الكاتب: وارن سارل الشبكات العصبية لتداول الأسواق: التمهيدي مقدمة موجزة لاستخدام الشبكات العصبية مناسبة للتنبؤ الآجلة. الكاتب: دون W. فيتسباتريك الشبكات العصبية لتداول الأسواق: دراسة حالة 1 عنوان: الشبكات العصبية للاستثمار الشخصي هذا الإصدار، قدمه لنا المؤلف، هو التكيف مع مقالته الأصلية المقدمة إلى العلوم الإنسانية: مجلة التكنولوجيات الذكية، ليتم نشرها في عددها الخاص: الشبكات العصبية للنظم المالية، v9، 1. يستعرض تطوير ونتائج نظام التداول القائم على الشبكة العصبية. المؤلف: ويليام أرنولد الشبكات العصبية لتداول الأسواق: دراسة الحالة 2 تيتل: التنبؤ بالسلسلة الزمنية المالية بواسطة الشبكات العصبية يقارن خوارزميتين مختلفتين لتدريب الشبكات العصبية المستخدمة في تصميم السلسلة الزمنية للشركات في بورصة شانغهاي للأوراق المالية. يدل على أن خوارزمية النسب متدرج المتقارن هو أفضل من الكلاسيكية التدرج النسب. المؤلفون: تشان مان تشونغ، وونغ تشي تشيونغ، لام تشي تشونغ - (جامعة هونغ كونغ للفنون التطبيقية) نظرة عامة على باكبيركولاتيون لمحة غير رياضية للفلسفة وراء تصميم طريقة باكبيركولاتيون التدريب على الشبكات العصبية المستندة إلى الإدراك الحسي. الكاتب: مارك جوريك بعض قضايا البرمجة في ترادستاتيون إيسيلانغواد توضح هذه الوثيقة كيف ترادستاتيون قد تنتج نتائج غير بديهية عند استدعاء وظائف سهلة اللغة. يتم توفير رمز بديل يتجنب المشكلة، ولكل حالة توضح بوضوح سبب عمل إحدى الطرق والآخر لا. وأخيرا، يتم تقديم أمثلة تبين كيفية تجنب هذه الحالات عند استخدام الدراسات من جوريك البحوث. - المؤلف: مارك جوريك سيريزسيمبل وظائف في لغة سهلة يفسر الفرق الأساسي بين نوعين من وظائف اللغة سهلة في ترادستاتيون. وشملت الرسوم البيانية. المؤلف: مارك جوريك التنبؤ الأمثل الأفق تتطلب المؤشرات الرئيسية بيانات ذات ضجيج منخفض وفارق منخفض، لأن هذه المجموعة تنتج أوسع نافذة من الوقت يمكن أن تكون التنبؤات دقيقة. هذه الورقة تلمس بإيجاز نظرية الفوضى لتقديم فكرة أي سلسلة زمنية لها أفق توقعات كوبوتيمالكوت. المؤلف: مارك جوريك تصنيف شجرة تقنيات النمذجة يوضح هذا الرسم البياني صفحة واحدة جميع أساليب النمذجة مرتبة في شجرة هرمية، حيث النتائج من طريقة واحدة تغذية في أساليب أخرى. كبيرة للحصول على صورة كبيرة على أساليب النمذجة وكيفية ارتباطها. المؤلف: غير معروف الشبكات العصبية: الخرافات والواقع (رابط على شبكة الإنترنت) فما هي تكنولوجيا الشبكة العصبية وماذا ينبغي وماذا لا يتوقع المتداول منه إذا اختار استخدامه لتحقيق أهداف التداول له