एक गाय का तकनीकी विश्लेषण

पहला चरण, कुछ पारंपरिक तकनीकी विश्लेषण संकेतकों जैसे MACD, KDJ, RSI आदि का अध्ययन करना है।

दूसरे चरण में, फ्लाईफॉक्स प्रोग्रामिंग सीखना, कई लोगों द्वारा संकलित एक संकेतक डाउनलोड करना, और वीबी सीखना, यह पता लगाना कि अनिश्चितता बहुत अधिक है, हालांकि यह अंतहीन दिखता है, लेकिन मूल रूप से पारंपरिक तकनीकी विश्लेषण संकेतक से कोई अंतर नहीं है, जो ऐतिहासिक डेटा के लिए सरल विभिन्न औसत रेखाओं के आधार पर बनाया गया है।

तीसरे चरण में, अधिक शक्तिशाली सांख्यिकीय विश्लेषण का पीछा किया गया, SPASS सीखा गया, समय अनुक्रम विश्लेषण ARIMA में कुशलता से खेला गया। अनिश्चितता बहुत अधिक पाई गई। पहले ARIMA ने सफेद शोर के लिए शेष राशि का अनुमान नहीं लगाया था।

चौथा चरण, गार्च सीखना, गंदगी SPASS के पास यह उपकरण नहीं है, बस MATLAB 7 सीखें; गार्च खेलने के बाद, यह पता चला कि अनिश्चितता बहुत अधिक है। मूल रूप से, गार्च अभी भी एक रैखिक अनुमान है, लेकिन ARIMA के शेष को एक बार ARIMA पर जारी रखना है।

पांचवें चरण में, कुछ नेटवर्क एन ने कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को नजरअंदाज कर दिया और बीपी, आरबीएफ खेलना शुरू कर दिया, यह पता लगाने के लिए कि अनिश्चितता बहुत अधिक है। बीपी, आरबीएफ ऐतिहासिक डेटा के लिए एकदम सही है, लेकिन भविष्य के लिए सामान्यीकरण के लिए बकवास है।

चरण 6: एक एआई विशेषज्ञ ने कहा कि एसवीएम अभी सबसे अच्छा एनबी है, सीखना जारी रखें, यह मुश्किल है, और अंत में इसे हल किया गया है। नतीजतन, बहुत अधिक अनिश्चितता है।

सातवें चरण में, मौन के बीच, और एन लोगों ने कहा कि कहा जाता है कि छोटी लहर उपयोगी हो सकती है, किताबों को ढूंढना और मोड़ना, यह बहुत कठिन लगता है। जबकि इस समय तकनीकी विश्लेषण पर विश्वास हिल गया है। एक दिन एक दोस्त से मिला, एक वास्तविक युद्ध का मास्टर, एक वार्तालाप प्रदर्शन, पाया, आधार, वास्तविक युद्ध में पारंपरिक रूप से पुराने दांतों के कुछ संकेतकों का सबसे अच्छा उपयोग करना सबसे महत्वपूर्ण है।

आठवें चरण में, वर्तमान चरण में, पुराने दांतों के संकेतकों को फिर से खेलने के लिए।

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