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स्केलिंग और ब्रोकर

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1 - उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री बनाएं और इसे हर जगह साझा करें। सर्वोत्तम सामग्री बनाने के लिए अपना समय लें और कला को जल्दी न करें क्योंकि इससे आपको अच्छे से अधिक नुकसान हो सकता है। इसे कई बार सुनें और इसे Apple पर अपलोड करने से पहले पेशेवरों या कम से कम अपने करीबी लोगों से ईमानदार प्रतिक्रिया प्राप्त करें। उसके बाद, इसे अपने फेसबुक पोस्ट की स्थिति, इंस्टाग्राम फीड, बायोस और अन्य को साझा करना शुरू करें। आप अपने परिवार और दोस्तों से मदद मांगने के लिए भी प्रोत्साहित होते हैं।

4.4. प्रतियोगिता प्रतियोगिता के 14 दिनों के भीतर प्रतियोगिता की जांच की जाती है, जब सभी जांचों का सहारा लिया जाता है। व्यापार निष्पादन का तर्क: बैकटेस्टर में अंतर्निहित व्यापार तर्क कितना तार्किक और यथार्थवादी है? बैकटेस्ट कभी भी वास्तविक बाजारों का सही प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं। आपको स्लिपेज, विलंबता, अस्वीकृति या फिर से उद्धरण जैसे महत्वपूर्ण कारकों को याद रखना पड़ेगा। यह विचार करना भी महत्वपूर्ण है कि क्या आप बार डेटा या टिक डेटा का उपयोग कर रहे हैं। टिक डेटा आपके डेटा के सही स्केलिंग और ब्रोकर ऐतिहासिक सिमुलेशन का अनुमति दे सकता है। बार डेटा के सहित यह प्रक्रिया धीमी है। बार डेटा के साथ, हर बार अंतराल के लिए आपको 4 मूल्य अंक प्राप्त होते हैं। समय-सीमा जितनी लंबी होगी, परिणाम उतने ही सटीक होंगे। डिफ़ॉल्ट रूप से, आउटपुट output_0 नाम काफी सामान्य हैं, जैसे output_0 । आउटपुट के नामों को नियंत्रित करने के लिए, अपने tf.function को एक ऐसे शब्दकोश में वापस tf.function लिए संशोधित करें, जो आउटपुट के नाम आउटपुट को मैप करता है। आदानों के नाम पायथन फंक्शन arg नामों से लिए गए हैं।

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