トレーディングにおける機械学習:理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1766

 
ヴァレリー・ヤストレムスキー

コードからも、そこにあるものが等しいかどうか、それを置き換えて、何が置き換わったかを見ることができます。いずれにしても、圧縮アルゴリズムや圧縮文字コードを理解し、圧縮結果を解析して意味を持たせることが必要です。つまり、アーカイバが見つけたいくつかの規則性を理解すれば、それで終わりです。 アーカイブのオープンソースコードのリンクを送ってくれれば、見てみるよ。

https://sourceforge.net/projects/sevenzip/files/7-Zip/19.00/

https://ru.wikipedia.org/wiki/7-Zip
 
マキシム・ドミトリエフスキー
ロールシャッハ

DOCフォルダの7zFormat.txtをご覧ください。マキシム・ドミトリエフスキーに 助けを求めています)))

ファイル:
7zFormat.txt  8 kb
Methods.txt  4 kb
readme.txt  6 kb
src-history.txt  19 kb
copying.txt  27 kb
 
ヴァレリー・ヤストレムスキー

DOCフォルダの中の7zFormat.txtを見る。マキシム・ドミトリエフスキー、 怠け者でなければ助っ人募集)))

LZMA、LZMA2、PPMdBzip2Deflate、Deflate64などの特定のアルゴリズムがサポートされている場合があります。それとも、何か見落としているのでしょうか?
 
ヴァレリー・ヤストレムスキー

まず属性を決めたい、時間や刻みだけでは心もとない。少なくとも問題文については、腰を据えて考えを書く必要があります))) 今のところ感想の断片ですが...。

正規化せずに、例えばサイズ10のスライディングウィンドウで価格のPCA分解を行い、新しいデータでプリフィックスを作成します。そうすれば、次に何をすべきか、何がネットベッドされるかを教えます...

マキシムカが私を信じてくれればいいんだけど ))))

何事も最後までやり遂げられない、今は髪の毛が逆立つような事をしています)))。

AMOの市場参加者の行動(注文)を真似して、「注文書」みたいなものを作ってみようと思い、まだ飛び始めたばかりですが、とても面白いです。


 
ロールシャッハ
LZMA、LZMA2、PPMdBzip2Deflate、Deflate64のいずれかを使用するとよいでしょう。それとも、何か見落としているのでしょうか?

そうなんです、なんでもアルゴリズムが入っているので、映像や音声は必要ないんです。ディクショナリーメソッドってそんな感じ。イーゴリ・パブロフが書くべき)))

 
ヴァレリー・ヤストレムスキー

そうなんです、なんでもアルゴリズムが入っているので、映像や音声は必要ないんです。ディクショナリーメソッドってそんな感じ。Igor Pavlovが書くべき))。

さて、何を探せばいいのかわかった。何を見るか、ヘキサエディター?

 
マイターメールS

例えばサイズ10のスライディングウィンドウで価格のPCA分解を行い、正規化せずに、新しいデータでプリフェッチを行います。もしそうすれば、次に何をすればnotbedを取得できるかを教えます...。

マキシムカが私を信じてくれればいいんだけど ))))

何も確定できないまま、今は髪の毛が逆立つようなことをしています)))。

AMOの市場参加者の行動(注文)を真似して、 注文の」のようなものを作ってみました。今のところ第一便のみですが、とても面白いです。


まだできません。Rはまだ勉強していません。Pythonはとりあえずやめました。まだまだ勉強中です。後でやります。最後の論理を理解していればよかったのですが。新規に始める方が簡単です。) 注文量はどのように計算するのですか?

 
ロールシャッハ

さて、何を見ればいいのかがわかった。何を見るか、ヘキサエディター?

単発の検索ではダメなんです。Mqlを使ってもいいんですよ。文字列検索で、始点終点をハイライトし、時刻とリンクしてグラフを振り返る。

 
ヴァレリー・ヤストレムスキー

まだ無理です。Rはまだ調べていない。とりあえずpythonで止めておきました。勉強になります。後でやります。最後の論理を理解していればよかったのですが。新規に始める方が簡単です)注文量はどのように計算するのですか?

要するに複雑な曲なんです。多くのAMO(約100種類)が将来の反発を予測し、どのような値段になるかを予測しているのです。将来の反発は、実際には、価格を停止する重要な注文であり、これらの重要な注文の価格は、多くのTFで同時に予測しようとし、その結果、我々は予測価格の山のようなものを取得します

 
mytarmailS:

一言で言えば複雑な曲なのですが、多くのAMO(約100社)が将来のリバウンドを予測し、どの程度の価格になるかを予想しているのです。将来の反発は、実際には、価格を停止する重要な注文であり、これらの重要な注文の価格は、多くのTFで同時にAMOによって予測しようとし、その結果、我々は予測価格の山のようなものを取得します。

私は100のアルゴリズムがあまり好きではありません。私はあまり好きではありません。しかし、最終的には、もちろん予測の確率に注目し、その確率が何に依存しているかを分析する必要があります。そうすれば、きっといいことがある。

理由: