Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 814
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Es ist seit langem bekannt, dass bei neuen Termingeschäften die TCs klein und kurzlebig sind. Je älter die Futures sind, desto berechenbarer werden sie, und wenn sie auslaufen, ist es ein Kinderspiel.
Wer spekuliert auf neue Futures? Nur die letzten 3 Monate. Wenn der vorherige Termin vorbei ist (oder 2-3 Tage vorher) - gehen Sie zum nächsten Termin.
Und dann ist es alle 3 Monate ungefähr dasselbe, außer in den letzten Tagen des Bestehens. Nein - der ältere...))
und mit Ihrer Art haben Sie viel Zeit, um mit den Einheimischen in Kontakt zu kommen.
Das braucht er nicht, er ist nur hier, um zu trollen. Es gibt buchstäblich haufenweise Gralsalgorithmen in dem Thread, und wenn er nicht zungenbrecherisch wäre und sie ausprobieren würde - er wäre längst aus dem permanenten Elch herausgekommen. Er hat hier sogar fast 90% fertige Grals gepostet, aber um sie fertigzustellen, braucht man Wissen, das ihm fehlt. Alle fehlenden Schritte sind hier im Thema beschrieben, aber er schickte alle, die versuchten, ihm zu helfen und ihn in die richtige Richtung zu lenken, zur Hölle )))))
Ironic.
Das braucht er nicht, er ist nur hier, um zu trollen. Es gibt buchstäblich haufenweise Gralsalgorithmen in dem Thread, und wenn er nicht zungenbrecherisch wäre und sie ausprobieren würde - er wäre längst aus dem permanenten Elch herausgekommen. Er hat hier sogar fast 90% fertige Grals gepostet, aber um sie fertigzustellen, braucht man Wissen, das ihm fehlt. Alle fehlenden Schritte sind hier im Thema beschrieben, aber er sagte allen, die versuchten, ihm zu helfen und ihn in die richtige Richtung zu lenken, dass sie sich verpissen sollten ))))).
Ironie des Schicksals.
o Lehrer, gib mir die restlichen 10% und ich werde dir treu dienen
Verzeihen Sie einem dummen Schüler, der den Funken der Wahrheit in Ihren Botschaften nicht sieht.
Patente verweigert.
Die Bilder sind natürlich wunderschön.
Aber ein einfacher Weg ist: Tue dies und bekomme das. Sie können es auch ohne Bilder machen. Auf diese Weise vertraue ich den Menschen.)
Ich habe Shura gesehen, sie sind Gold wert. https://www.mql5.com/ru/articles/2930
Wenn Sie mindestens einen Prädiktor mit der gezeigten Verteilung haben, dann brauchen Sie nichts: Wir ziehen auf eine warme Insel und leben dort.
Normalerweise sieht das Bild so aus:
Und hier ist ein absolut großartiges Exemplar.
Das ist die Realität des harten Lebens mit echten Prädiktoren.
Wenn Sie mindestens einen Prädiktor mit der gezeigten Verteilung haben, dann brauchen Sie nichts: Wir ziehen auf eine warme Insel und leben dort.
Normalerweise sieht das Bild so aus:
Und hier ist ein absolut großartiges Exemplar.
Das ist die Realität des harten Lebens mit echten Prädiktoren.
Unter Wahrscheinlichkeitsverteilungen verstehen wir Bayas. Ich schreibe später, wenn sich das Thema als interessant erweist, im Moment weiß ich es nicht...
Und meinten Sie Wahrscheinlichkeitsverteilungen in Bezug auf das Ziel auf dem OOS?
Wahrscheinlichkeitsverteilungen beziehen sich auf Bayas. Ich schreibe später, wenn sich das Thema als interessant erweist, im Moment weiß ich es nicht...
und meinten Sie Wahrscheinlichkeitsverteilungen in Bezug auf das Ziel auf der OOS?
Ich schreibe zum hundertsten Mal.
Ich nehme einen Prädiktor und teile ihn in zwei Teile für ein Ziel mit zwei Klassen: ein Teil gehört zu einer Klasse und der andere zu einer anderen. Dann bauen wir zwei Kurvenlinien und überlappen sie. Darunter schreiben wir die Überschrift: "f*ck you, not money".
Das ist die Aufgabe.
PS.
Diese Kurven bewegen sich ständig relativ zueinander, bei dem einen Prädiktor weniger und bei dem anderen mehr als die Breite der Kurve. Dies definiert die Nicht-Stationarität der Eingabedaten für Klassifizierungsmodelle, beliebig.
Ich schreibe zum hundertsten Mal.
Ich nehme einen Prädiktor und teile ihn in zwei Teile für ein Ziel mit zwei Klassen: ein Teil gehört zu einer Klasse und der andere zu der anderen. Dann bilden wir zwei gekrümmte Linien und überlagern sie. Darunter schreiben wir die Überschrift: "f*ck you, not money".
Das ist die Aufgabe.
PS.
Diese Kurven bewegen sich ständig relativ zueinander, bei dem einen Prädiktor weniger und bei dem anderen mehr als die Breite der Kurve. Dies bestimmt die Nicht-Stationarität der Eingabedaten für die Klassifizierungsmodelle, die beliebig ist.
Nehmen Sie nun für jeden Prädiktor eine historische Verkaufs-/Halteschätzung und übersetzen Sie diese in eine probabilistische Schätzung.
Nehmen Sie mehrere Prädiktoren, machen Sie dasselbe für jeden von ihnen.
Ermittlung der bedingten Gewinnwahrscheinlichkeiten für eine Reihe von Merkmalen
und dann in NS- oder Fuzzy-Mengen wie in diesem Beispiel
Die durchschnittliche Schätzung wird für jeden Prädiktor um 0,5 schwanken, aber die Wunder des Bayes'schen Ansatzes werden die Gesamtwerte auf ein akzeptables Niveau bringen
das ist die Theorie :)