• Buradasın

    Derin geri test için ne kadar veri mevcut?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Derin geri test için mevcut veri miktarı, seçilen sembole ve grafik zaman dilimine bağlı olarak değişir 1.
    • Günlük ve günlük bazlı zaman dilimlerinde, mevcut tüm veriler kullanılır ve derin geri test modu da aynı verileri işler 1.
    • Gün içi zaman dilimlerinde ise TradingView sınırlı miktarda veri tutar, bu nedenle verilerin uzunluğu günlük olanlardan daha kısa olabilir 1.
    Hesaplama başına maksimum geçmiş veri uzunluğu 2 milyon çubuktur 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. tr.tradingview.com
        1
      2. paranfil.com
        2
      3. forextester.com
        3
      4. guru99.com
        4
      5. yigitsener.medium.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri saklama süresi nasıl belirlenir?

    Veri saklama süresi belirlenirken dikkate alınması gereken bazı önemli faktörler şunlardır: 1. Yasal Düzenlemeler: Faaliyet gösterilen sektöre ve yargı yetkisine göre değişen yasal düzenlemeler, verilerin ne kadar süreyle saklanması gerektiğini belirler. 2. Veri Türleri ve Hassasiyeti: Verilerin kişisel, finansal, sağlıkla ilgili veya diğer sınıflandırmalardaki hassasiyeti, saklama süresini etkiler. 3. İş Gereksinimleri: Verilerin günlük iş süreçlerinde ne sıklıkla kullanıldığı ve stratejik planlamalar için ne kadar süreyle saklanması gerektiği göz önünde bulundurulmalıdır. 4. Güvenlik ve Mahremiyet: Hassas verilerin yetkisiz erişime karşı korunması için uygun güvenlik önlemlerinin alınması gereklidir. Veri saklama politikaları, bu faktörlerin yanı sıra otomatik veri sınıflandırma, güvenli şifreleme ve denetim izleri gibi özellikleri de içermelidir.
    5 kaynak

    Derin öğrenmede kullanılan veri setleri nelerdir?

    Derin öğrenmede kullanılan bazı önemli veri setleri şunlardır: 1. CIFAR-10 ve CIFAR-100: 32x32 boyutunda renkli görüntülerden oluşan, nesne tanıma görevleri için kullanılan veri setleri. 2. ImageNet: 14 milyondan fazla etiketli görüntü içeren, büyük ve çeşitli bir veri seti, nesne tanıma ve sınıflandırma için kullanılır. 3. COCO (Common Objects in Context): 330.000'den fazla görüntü içeren, nesne tespiti ve segmentasyonunda kullanılan veri seti. 4. MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology): El yazısı rakamlarının tanınması için kullanılan, 60.000 eğitim örneği ve 10.000 test örneği içeren veri seti. 5. PASCAL VOC: Nesne tespiti ve sınıflandırma görevleri için kullanılan, çeşitli nesne sınıflarını içeren veri seti. Bu veri setleri, derin öğrenme modellerinin eğitilmesi ve test edilmesi için kritik öneme sahiptir.
    5 kaynak

    Backtest için kaç yıllık veri yeterli?

    Backtest için yeterli veri miktarı, test edilecek stratejinin türüne ve piyasa koşullarına bağlı olarak değişir: Genel amaçlı testler için 2-3 yıl veri kullanılması önerilir. Uzun vadeli stratejiler için 5-10 yıl veri idealdir. Kısa vadeli stratejiler için 6-12 ay veri yeterli olabilir. İstatistiksel anlamlılık için minimum 2-3 yıllık veri kullanılması önerilir. Backtest yaparken, farklı piyasa koşullarını (boğa, ayı, yatay trend) içeren periyotları test etmek önemlidir.
    5 kaynak

    Derinlik verileri nereden alınır?

    Derinlik verileri aşağıdaki platformlardan alınabilir: 1. Online Borsa Platformları: Borsa İstanbul'un resmi web sitesi ve TradingView gibi platformlar, kullanıcılarına ücretsiz derinlik verileri sunar. 2. Mobil Uygulamalar: Borsa izleme uygulamaları ve sosyal medya platformları, gerçek zamanlı fiyat verileri ve derinlik grafikleri sağlar. 3. Aracı Kurumlar: Birçok aracı kurum, hesap açmış olan kullanıcılarına derinlik verilerini ücretsiz olarak sunar. 4. Eğitim ve Webinarlar: Aracı kurumlar ve eğitim platformları, derinlik verilerinin nasıl kullanılacağına dair ücretsiz eğitimler ve webinarlar düzenler.
    5 kaynak

    Derinlemesine araştırmada veri analizi nasıl yapılır?

    Derinlemesine araştırmada veri analizi, aşağıdaki adımları içerir: 1. Amaçların Belirlenmesi: Analizin kapsamı, nedeni, ölçme tekniği ve hedeflenen sonuç belirlenir. 2. Soruların Belirlenmesi: Analizin amacına yönelik sorular sorulur. 3. Veri Toplama: Doğrulanmış kaynaklardan, verilerin toplanma tarihi ve kaynağına dikkat edilerek veri toplanır. 4. Veri İşleme ve Temizleme: Veriler işlenip organize edilir, hatalı bilgiler arındırılır. 5. Veri Modelleme: Veriler modellenir, fazlalık bilgiler elimine edilir. 6. Analiz ve Yorumlama: Veriler, istatistiksel analiz, tematik analiz, içerik analizi gibi yöntemlerle analiz edilir ve sonuçlar yorumlanır. 7. Görselleştirme: Veriler, grafiksel olarak görselleştirilir. Derinlemesine araştırmalarda genellikle tematik analiz, içerik analizi, söylem analizi ve anlatı analizi gibi nitel veri analizi yöntemleri kullanılır.
    5 kaynak

    Derin öğrenme hangi veri türleri için uygundur?

    Derin öğrenme, çeşitli veri türleri için uygundur, bunlar arasında: Resim verisi; Video verisi; Ses verisi; Metin verisi; İstatistiksel veri; Coğrafi veri; Kullanıcı verisi; Finansal veri; Sağlık verisi. Derin öğrenme modelleri, bu veri türlerini analiz ederek karmaşık kalıpları tanır ve çeşitli görevleri yerine getirir.
    5 kaynak

    Derin analiz ne işe yarar?

    Derin analiz, farklı alanlarda çeşitli işlevler yerine getirir: Borsa: Hisse derinlik analizi, yatırımcıların bir hisse senedinin alım satım seviyelerini ve işlem hacimlerini inceleyerek piyasa hakkında bilgi edinmelerini sağlar. Yapay Zeka: Derin araştırma (Deep Research — DR) gibi yapay zeka türleri, büyük miktarda veriyi sentezleyerek kapsamlı raporlar üretir ve bilgi üretimini dönüştürür. Sağlık: Biyoempedans analizi gibi derin analiz yöntemleri, mevcut ve gelecekte çıkabilecek sağlık sorunlarını önceden tespit etmeye olanak tanır.
    5 kaynak