트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1419

 
의사 :

모든 존경심을 가지고 (글쎄, 당신은 이해합니다 ...), 아마도 나는 Asaulenko를 지원할 것입니다. 거의 150만 페이지, 그리고 결론이 하나 탄생했습니다. 예측자를 찾아야 합니다.

목재 생산량은 어디에서 왔습니까? 예, 매우 간단합니다. 사람들은 MO에 양초를 삽입하고 50/50을 얻습니다. 표시기가 조이면 오류가 감소합니다. 그러나 여러분, 항상 추측하는 MO에 가상의 Grail을 삽입하면 MO의 출력은 0 오류가 됩니다. 표시기 세트를 선택했다면 MO가 필요하지 않습니다. 더 간단한 방법으로 얻을 수 있습니다.

간단하고 핵심....

 
유리 아사울렌코 :

답변드릴 것이 없습니다. 토론의 여지가 없습니다. 기억하십시오. 속는 가장 확실한 방법은 자신이 다른 사람보다 더 똑똑하다고 생각하는 것입니다. (와 함께)

네, 국회의 시스템은 재교육 없이 1년 넘게 저를 위해 일하고 있습니다. 아직 시도되지 않은 최초의 트랜잭션이 이 스레드에 있습니다. 새로운 시스템? - 서두르지 않아요.

당신은 불쌍한 광경, 더러운

 

그는 주제에 대해 토론하고 흥미로운 문제를 해결하기 위해 함께 생각하자고 제안했습니다. 건설적인 제안은 없었고 제안에 대한 한 사람의 반응만 있었습니다.

그러나 서로에게 슬롭을 붓는 것은 빠르게 가능하며 두뇌를 긴장시킬 필요가 없습니다 ...

 
알렉세이 비아즈미킨 :

그는 주제에 대해 토론하고 흥미로운 문제를 해결하기 위해 함께 생각하자고 제안했습니다. 건설적인 제안은 전혀 없었고 제안에 대한 한 사람의 반응만 있었습니다.

그러나 서로에게 슬롭을 붓는 것은 빠르게 가능하며 두뇌를 긴장시킬 필요가 없습니다 ...

여기에서는 GEP와 같은 간단한 아이디어도 논의할 수 없습니다. 사슴이 여기에 살고 있기 때문에 오래 전부터 도를 알고 있었기 때문에 매우 지루했습니다. 그래서 자신, 자신 .. 아니면 뇌에 긴장을 푸는 것입니다.


 
알렉세이 비아즈미킨 :

그는 주제에 대해 토론하고 흥미로운 문제를 해결하기 위해 함께 생각하자고 제안했습니다. 건설적인 제안은 전혀 없었고 제안에 대한 한 사람의 반응만 있었습니다.

그러나 서로에게 슬롭을 쏟아 붓습니다. 이것은 빨리 가능하며 두뇌를 긴장시킬 필요가 없습니다 ...

조인에 대한 대안이 있습니다. 이것을 제안하는 모든 사람들은 서로 화합하고 우리 모두에게 공동 활동의 기적을 보여야합니다) 예를 들어 그러한 제안은 TP 지점에있었습니다. 단결하라, 드디어 단결하라!)


 
알렉세이 비아즈미킨 :

나는 갭 현상을 기반으로 한 예측 변수에 대해 함께 작업할 것을 제안합니다.

스크린샷은 간격이 종종 후속 수정 포인트(크거나 작음)임을 보여줍니다. 작은 움직임으로 작업하는 것을 좋아하는 사람들에게 이것이 유용할 수 있다고 생각합니다.


매우 흥미로운 주제입니다... 격차를 예측 변수로 어떻게 보십니까? 결국, 일반적으로 허용되는 예측 변수 형식은 행렬에 값이 있는 특정 벡터(열)이며 간격이 있는 경우에는 많은 매개변수가 있습니다.

1) 헤파가 있다는 바로 그 사실

2) 갭 가격

3) 완전히 다른 갭 응답 시간, 하나의 갭은 15분 안에 작동하고 두 번째 갭은 4주 내에 작동합니다. 이것을 데이터 세트 형태로 생성하는 방법이 명확하지 않습니다.

4) 그 자체로 엄청난 수의 갭(Gap)이 존재하는데, 이를 데이터셋 형태로 생성하는 방법도 명확하지 않습니다.


이러한 문제를 어떻게 보십니까? 아마도 몇 가지 해결책이 있습니까?


그리고 일반적으로 반드시 격차는 아니지만 가격이 거의 항상 반환되는 지점을 찾으려고 시도했지만 무언가를 찾았습니다. 시장에는 가격이 90 %로 반환되는 그러한 "패턴"이 꽤 있습니다. 가능성이 있고 그림도 귀하와 매우 유사해 보입니다. 가격은 예상 가격에 도달할 뿐만 아니라 종종 목표에 도달하는 즉시 반전됩니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

여기에서는 GEP와 같은 간단한 아이디어도 논의할 수 없습니다. 사슴이 여기에 살고 있기 때문에 오래 전부터 도를 알고 있었기 때문에 매우 지루했습니다. 그래서 자신, 자신 .. 아니면 뇌에 긴장을 푸는 것입니다.

나는 솔직히 강의를 다시 보았고, 심리학 지식에 대한 강사의 망상에 대해 이야기하지 않을 것입니다. 판매 수준을 높이기 위해 역사적 사실을 조작하는 것, 앞서 이야기했습니다. 일반적으로 뇌의 구조에 대한 깊은 지식을 가진 견고한 역학은 평신도를 위한 그의 입에서 이 주제에 대한 흥미로운 정보를 제공합니다. 전두엽의 기원과 뇌의 완전히 새로운 구조에 대한 그의 확인되지 않은 가설, 가설 자체에 대해서는 논의하지 않고 기원의 신비에 대한 열쇠에 대한 태도에만 주의를 기울였습니다. 동물 심리학에서 주장하는 대뇌 피질의 새로운 층. 그리고 코끼리와 같은 사회적 동물을 생각해 봅시다. 자손을 돌보는 시간이 영장류보다 길지 않은 곳(10-12년)은 침팬지와 같이 새로운 대뇌 피질의 기초에 대한 뚜렷한 징후가 없는 이유는 무엇입니까? 일반적으로 이 이론에 분명히 결여되어 있는 과학적 증거를 살펴보는 것은 흥미로울 것입니다.

 
알렉세이 니콜라예프 :

조인에 대한 대안이 있습니다. 이것을 제안하는 모든 사람들은 서로 화합하고 우리 모두에게 공동 활동의 기적을 보여야합니다) 예를 들어 그러한 제안은 TP 지점에있었습니다. 단결하라, 드디어 단결하라!)


그들이 당신에게 무언가를 공개해야 하는 이유 - 그들은 예산 기금을 위해 작동하지 않습니다 :)

나는 예측자 데이터베이스에서 작업할 것입니다. 일부 개발 및 방법론이 있지만 상호성을 원합니다. 그렇지 않으면 왜 필요할까요?

 
mytarmailS :

매우 흥미로운 주제입니다... 격차를 예측 변수로 어떻게 보십니까? 결국, 일반적으로 허용되는 예측 변수 형식은 행렬에 값이 있는 특정 벡터(열)이며 간격이 있는 경우에는 많은 매개변수가 있습니다.

1) 헤파가 있다는 바로 그 사실

2) 갭 가격

3) 완전히 다른 갭 응답 시간, 하나의 갭은 15분 안에 작동하고 두 번째 갭은 4주 내에 작동합니다. 이것을 데이터 세트 형태로 생성하는 방법이 명확하지 않습니다.

4) 그 자체로 엄청난 수의 갭(Gap)이 존재하는데, 이를 데이터셋 형태로 생성하는 방법도 명확하지 않습니다.


이러한 문제를 어떻게 보십니까? 아마도 몇 가지 해결책이 있습니까?


그리고 일반적으로 반드시 격차는 아니지만 가격이 거의 항상 반환되는 지점을 찾으려고 시도했지만 무언가를 찾았습니다. 시장에는 가격이 90 %로 반환되는 그러한 "패턴"이 꽤 있습니다. 가능성이 있고 그림도 귀하와 매우 유사해 보입니다. 가격은 예상 가격에 도달할 뿐만 아니라 종종 목표에 도달하는 즉시 반전됩니다.

나는 종종 하나의 현상을 설명하기 위해 여러 개의 열을 사용합니다. 여기서 문제는 하나의 아이디어를 반영하는 열 그룹과 함께 작동하도록 모델을 가르치는 방법입니다. 예측자는 이 경우 생성자의 일부이며 동일한 그룹 내에서 함께 맞습니다.

간격에 대한 설명은 개인적으로 간격 수준이 있는 일종의 유리를 만드는 형태로 봅니다. 여기에는 제한된 깊이로 필요한 모든 정보가 포함됩니다. 현재 가격 위와 아래에 5개의 간격이 있다고 가정해 보겠습니다. 따라서 각 간격의 특성이 주어집니다. 간격, 간격까지의 거리, 간격이 발생한 후 통과한 막대의 수는 자연 및 상대 용어로 표현할 수 있는 최소값입니다.

비슷한 방법을 다른 수준에도 적용할 수 있습니다.

 
알렉세이 비아즈미킨 :

나는 종종 하나의 현상을 설명하기 위해 여러 개의 열을 사용합니다. 여기서 문제는 하나의 아이디어를 반영하는 열 그룹과 함께 작동하도록 모델을 가르치는 방법입니다. 예측자는 이 경우 생성자의 일부이며 동일한 그룹 내에서 함께 맞습니다.

간격에 대한 설명은 개인적으로 간격 수준이 있는 일종의 유리를 만드는 형태로 봅니다. 여기에는 제한된 깊이로 필요한 모든 정보가 포함됩니다. 현재 가격 위와 아래에 5개의 간격이 있다고 가정해 보겠습니다. 따라서 각 간격의 특성이 주어집니다. 간격, 간격까지의 거리, 간격이 발생한 후 통과한 막대의 수는 자연 및 상대 용어로 표현할 수 있는 최소값입니다.

비슷한 방법을 다른 수준에도 적용할 수 있습니다.

격차는 열려 있습니다[0]>높음[1]. 왜 과충전
사유: