Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1171

 
Alexander_K2:

Das wäre früher gewesen - da gibt es keinen Streit.

Jetzt wird der Trend mit einem begehrten Schraubenschlüssel, der mir buchstäblich "in den Schoß gefallen" ist, einfach und sanft die Toilette hinuntergeworfen.

GUT.

Aber warum sollte man es wegwerfen?

Der Trend kann Ihrem TS helfen, die riskantesten Einträge zu verwerfen.
 
Renat Akhtyamov:

Ja.

Aber warum sollte man es wegwerfen?

Der Trend in Ihrem TS kann helfen, unnötige Einträge zu verwerfen.

Sie meinen den Wechsel zu einer Trendstrategie? Das könnten wir. Aber wir haben keine Zeit. Ich kann mich nicht auf Algorithmen konzentrieren, weil ich so hungrig nach Geld bin. Meine Beine tanzen wie von selbst.

 

Ein Mathematikprofessor erklärte seinem Freund "an den Fingern" die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung.

- Siehst du eine Brücke? Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Person, die über die Straße gehen wird, männlich ist? Der Einfachheit halber gehen wir davon aus, dass die Zahl der Männer und Frauen etwa gleich groß ist - jeder Zweite. Und wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass zwei Männer nacheinander über die Brücke gehen? Das ist ein Viertel. Bei drei Männern sinkt sie auf ein Achtel...

- Und wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass fünfzig Männer nacheinander über die Brücke gehen?

- Zwei hoch minus 50. So viel kann man gar nicht auf einmal zählen. Ich kann Ihnen nur sagen, dass das vernachlässigbar ist, und wenn es passiert, esse ich meine Krawatte!

- Darf ich Ihnen etwas Senf anbieten?

Während er über die Theorie sprach, ließ der Professor ein praktisches Detail aus - in der Nähe befand sich eine Militäreinheit. Inmitten des Gesprächs bemerkte er nicht, dass eine Kompanie von Soldaten die Brücke betrat...

 
Ja, damit es nicht den Anschein hat, dass sich der Thread in eine Flut verwandelt hat - ich sage noch einmal, dass ich in meinem TS nur stationäre Abschnitte von BP betrachte, und ich lehne Nicht-Stationarität rundheraus ab. Ich wünsche mir das Gleiche für die neuronalen Netzwerker.
 
Novaja:

Ein Mathematikprofessor erklärte seinem Freund "an den Fingern" die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung.

- Siehst du eine Brücke? Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Person, die über die Straße gehen wird, männlich ist? Der Einfachheit halber wird davon ausgegangen, dass die Zahl der Männer und Frauen etwa gleich groß ist - jeder Zweite. Und wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass zwei Männer nacheinander über die Brücke gehen? Das ist ein Viertel. Bei drei Männern sinkt sie auf ein Achtel...

- Und wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass fünfzig Männer hintereinander über die Brücke gehen?

- Zwei hoch minus 50. So viel kann man gar nicht auf einmal zählen. Ich kann Ihnen nur sagen, dass das vernachlässigbar ist, und wenn es passiert, esse ich meine Krawatte!

- Darf ich Ihnen etwas Senf anbieten?

Während er über die Theorie sprach, ließ der Professor ein praktisches Detail aus - es gab eine Militäreinheit in der Nähe. Im Laufe des Gesprächs bemerkte er nicht, dass eine Kompanie Soldaten die Brücke betrat...

Und der Autor des Textes hatte übersehen, dass der Fall in Israel stattfand und alle Soldaten Mädchen waren))

 
Alexander_K2:
Ich sage noch einmal, dass ich in meinem TS nur stationäre Teile des BP betrachte und dummerweise Nicht-Stationarität ablehne. Ich wünsche mir das Gleiche für die neuronalen Netzwerker.

Stationarität ist keine Voraussetzung für NS. Lernen Sie die Grundlagen, bevor Sie sprechen, Oracle.

 
Yuriy Asaulenko:

Stationarität ist keine Voraussetzung für NS. Lernen Sie die Mathematik, und dann senden Sie, Sie Orakel.

Zeigen Sie eine Arbeit, die der von Kolmogorov ähnelt (ich werde sie posten, bis NS-Liebhaber Ergebnisse haben).

 
Alexander_K2:

Zeigen Sie eine Arbeit ähnlich der von Kolmogorov (ich werde sie veröffentlichen, bis NS-Amateure Ergebnisse haben).

http://www.gmdh.net/articles/theory/bookInductModel.pdf

Im weiteren Verlauf, wenn Feldeinsätze und Projektormethoden erwähnt werden, beginne ich nicht zu verstehen, worum es geht, vorher ist alles glasklar.

das sind die Grundlagen des maschinellen Lernens, ausgeführt auf Lochkartenmaschinen, so wie wir es mögen
 
Alexander_K2:

Zeigen Sie eine Arbeit wie die von Kolmogorov (ich werde sie posten, bis NS-Liebhaber Ergebnisse haben).

Was hat die NS mit ihr zu tun? Und was hat Kolmogorow damit zu tun? Stationarität und Nicht-Stationarität können Bedingungen für die Lösung bestimmter Klassen von Problemen sein. Aber nicht immer, und nicht alle. NS hat damit nichts zu tun.

 
Yuriy Asaulenko:

Was hat das mit NS zu tun? Und was hat Kolmogorow damit zu tun? Stationarität und Nicht-Stationarität können Bedingungen für die Lösung bestimmter Klassen von Problemen sein. Aber nicht immer und nicht alle. NS hat damit nichts zu tun.

Glauben Sie also, dass Sie alles, was Sie brauchen, in den NS stecken können und dann ist alles vorbei? Hast du zu viel Hanf gegessen, Onkel?