예, 이것은 기사의 바보들을 위한 것입니다. 과학에 종사하는 사람들 - 일반적으로 견고한 수학이 있으며 무료 액세스가 거의 없습니다.
글쎄, 나는 이것과 같은 것을 이해했다. 나는 이미 한 번 이상 옵션에 대한 자료를 구글링했거나 과학주의로 광고를 열었습니다. 또는 여기에 같은 Wiki에서 "스마일, 풋 및 콜 스트라이크"가 있는 기성 옵션 전략이 있습니다. 룬보다 더 많은 정보입니다
일반적으로 문제는 과거 데이터를 얻을 위치, 전략 개발 및 ... 및 테스트 방법 .... 제 생각에는 MT 터미널에 앉아 있으면 이 모든 것이 작동하지 않을 것입니다. 노동 집약적 인 - 모든 것이 처음부터 시작됩니다. 옵션은 어떤 플랫폼에서 외국 포럼을 검색해야합니까?
글쎄, 나는 이것과 같은 것을 이해했다. 나는 이미 한 번 이상 옵션에 대한 자료를 구글링했거나 과학주의로 광고를 열었습니다. 또는 여기에 같은 Wiki에서 "스마일, 풋 및 콜 스트라이크"가 있는 기성 옵션 전략이 있습니다. 룬보다 더 많은 정보입니다
일반적으로 문제는 과거 데이터를 얻을 위치, 전략 개발 및 ... 및 테스트 방법 .... 제 생각에는 MT 터미널에 앉아 있으면 이 모든 것이 작동하지 않을 것입니다. 노동 집약적 인 - 모든 것이 처음부터 시작됩니다. 옵션은 어떤 플랫폼에서 외국 포럼을 검색해야합니까?
VR 예측에 적용할 수 있다고 위에서 썼습니다. 그러나 변동성은 옵션에 의존하기 때문에 원래 BP보다 항상 예측하기 쉽습니다.
Monte Carlo Tree search is a fancy name for one Artificial Intelligence algorithm used specially in games. Alpha Go reportedly used this algorithm with a combination of Neural Network. MCTS has been used in many other applications before that. Here I explain what algorithm is, and how it works. What is Monte Carlo Tree Search MCTS, like the...
나는 Habré에서 멋진 게임에서 봇의 논리는 NN에 구축되지 않고 더 자주 의사 결정 트리에 구축된다는 것을 읽었습니다. 그런 다음 Google에서 검색한 결과 Rete 알고리즘(Wiki) 으로 밝혀졌습니다. 요점은, 지식 기반을 기반으로 하는 자가 학습 시스템인 CLIPS 전문가 시스템은 이 알고리즘을 기반으로 구축되었습니다.
추신: 이 모든 것을 읽을 수 있을 때 CLIPS에서 몇 권의 책을 다운로드했습니다. 많은 자료가 있지만 절망감은 여전히 동일합니다.)))) - 주문 그리드를 작성하는 것이 더 쉽습니다. 이것이 제가 하는 일입니다. )))
나는 Habré에서 멋진 게임에서 봇의 논리는 NN에 구축되지 않고 더 자주 의사 결정 트리에 구축된다는 것을 읽었습니다. 그런 다음 Google에서 검색한 결과 Rete 알고리즘(Wiki) 으로 밝혀졌습니다. 요점은, 지식 기반을 기반으로 하는 자가 학습 시스템인 CLIPS 전문가 시스템은 이 알고리즘을 기반으로 구축되었습니다.
추신: 이 모든 것을 읽을 수 있을 때 CLIPS에서 몇 권의 책을 다운로드했습니다. 많은 자료가 있지만 절망감은 여전히 동일합니다.)))) - 주문 그리드를 작성하는 것이 더 쉽습니다. 이것이 제가 하는 일입니다. )))
:D 예, 이러한 변태는 특별히 어떤 것으로 이어지지 않습니다. 어제 나는 정현파의 예와 함께 퍼지 시계열에 대해 더 많이 읽었습니다.
예, 이것은 기사의 바보들을 위한 것입니다. 과학에 종사하는 사람들 - 일반적으로 견고한 수학이 있으며 무료 액세스가 거의 없습니다.
글쎄, 나는 이것과 같은 것을 이해했다. 나는 이미 한 번 이상 옵션에 대한 자료를 구글링했거나 과학주의로 광고를 열었습니다. 또는 여기에 같은 Wiki에서 "스마일, 풋 및 콜 스트라이크"가 있는 기성 옵션 전략이 있습니다. 룬보다 더 많은 정보입니다
일반적으로 문제는 과거 데이터를 얻을 위치, 전략 개발 및 ... 및 테스트 방법 .... 제 생각에는 MT 터미널에 앉아 있으면 이 모든 것이 작동하지 않을 것입니다. 노동 집약적 인 - 모든 것이 처음부터 시작됩니다. 옵션은 어떤 플랫폼에서 외국 포럼을 검색해야합니까?
글쎄, 나는 이것과 같은 것을 이해했다. 나는 이미 한 번 이상 옵션에 대한 자료를 구글링했거나 과학주의로 광고를 열었습니다. 또는 여기에 같은 Wiki에서 "스마일, 풋 및 콜 스트라이크"가 있는 기성 옵션 전략이 있습니다. 룬보다 더 많은 정보입니다
일반적으로 문제는 과거 데이터를 얻을 위치, 전략 개발 및 ... 및 테스트 방법 .... 제 생각에는 MT 터미널에 앉아 있으면 이 모든 것이 작동하지 않을 것입니다. 노동 집약적 인 - 모든 것이 처음부터 시작됩니다. 옵션은 어떤 플랫폼에서 외국 포럼을 검색해야합니까?
VR 예측에 적용할 수 있다고 위에서 썼습니다. 그러나 변동성은 옵션에 의존하기 때문에 원래 BP보다 항상 예측하기 쉽습니다.
VR 예측에 적용할 수 있다고 위에서 썼습니다. 그러나 변동성은 옵션에 의존하기 때문에 원래 BP보다 항상 예측하기 쉽습니다.
글쎄, 우리는 PM의 황소에 대해 이야기했습니다. 거기에는 반복이 있습니다. 적어도 무언가가 정기적으로 반복됩니다!
그러나 예측에 대해 Savvateev는 최근 비디오에서 공개적으로 말했습니다. ))))
VR 예측에 적용할 수 있다고 위에서 썼습니다. 그러나 변동성은 옵션에 의존하기 때문에 원래 BP보다 항상 예측하기 쉽습니다.
그리고 변동성을 예측하는 방법???
글쎄, 우리는 PM의 황소에 대해 이야기했습니다. 거기에는 반복이 있습니다. 적어도 무언가가 정기적으로 반복됩니다!
그러나 예측에 대해 Savvateev는 최근 비디오에서 공개적으로 말했습니다. ))))
예, 그는 유능한 TI 비디오 시리즈를 가지고 있습니다.
그리고 변동성을 예측하는 방법???
제 생각에는 반대의 경우에만 - 황소의 급증이 있었고 한동안은 없을 것이지만 여기서 작업은 변동성의 급증, 실제로 TF를 평가하는 시간을 결정하는 것으로 축소됩니다. 여기서 우리는 이 이벤트(변동성 서지) 이전보다 더 빠른 가격 속도 를 추정하고자 합니다.
상황은 좀 더 복잡합니다. 내재 변동성은 Black-Scholes 방정식 또는 스토치를 사용하여 예측됩니다. Merton 점프 유형 방정식 및 MO는 매개 변수에 맞게 사용됩니다. 앞으로 정확히 어떻게 매매되는지는 모르겠지만 품질예측이 있다면 어렵지 않을 것 같아요
opts에 필요한 것은 마음대로 예측하는 것뿐입니다.
다음은 유료 구독의 자료입니다. 저에게도, 누구에게도 힘든 일인 것 같아요 :)
이것은 이론적으로 마코위츠 포트폴리오 이론 의 정신에 따라 협상되어야 합니다.
나는 완전히 동의합니다. 확률적 확산은 매우 복잡한 과학입니다. 다음으로 인해 모든 것이 다소 단순화되었습니다.
1) 일반적으로 선형 확률적 확산만 사용되며 선형 일반 확산을 이해하면 매우 쉽게 이해할 수 있습니다.
2) 일반적으로 선형 확률적 확산기는 회귀로 변경됩니다.
게임에서 나무에 대해 쓴 것을 기억합니까? 여기에 관한 기사가 있습니다. 방금 제 눈을 사로 잡았습니다. 일반적으로 흥미로운 알고리즘입니다.
https://medium.com/@pedrohbtp/ai-monte-carlo-tree-search-mcts-49607046b204
게임에서 나무에 대해 쓴 것을 기억합니까? 여기 그것에 관한 기사가 있습니다. 방금 내 눈을 사로 잡았습니다. 일반적으로 일종의 흥미로운 알고리즘입니다.
https://medium.com/@pedrohbtp/ai-monte-carlo-tree-search-mcts-49607046b204
나는 Habré에서 멋진 게임에서 봇의 논리는 NN에 구축되지 않고 더 자주 의사 결정 트리에 구축된다는 것을 읽었습니다. 그런 다음 Google에서 검색한 결과 Rete 알고리즘(Wiki) 으로 밝혀졌습니다. 요점은, 지식 기반을 기반으로 하는 자가 학습 시스템인 CLIPS 전문가 시스템은 이 알고리즘을 기반으로 구축되었습니다.
추신: 이 모든 것을 읽을 수 있을 때 CLIPS에서 몇 권의 책을 다운로드했습니다. 많은 자료가 있지만 절망감은 여전히 동일합니다.)))) - 주문 그리드를 작성하는 것이 더 쉽습니다. 이것이 제가 하는 일입니다. )))
나는 Habré에서 멋진 게임에서 봇의 논리는 NN에 구축되지 않고 더 자주 의사 결정 트리에 구축된다는 것을 읽었습니다. 그런 다음 Google에서 검색한 결과 Rete 알고리즘(Wiki) 으로 밝혀졌습니다. 요점은, 지식 기반을 기반으로 하는 자가 학습 시스템인 CLIPS 전문가 시스템은 이 알고리즘을 기반으로 구축되었습니다.
추신: 이 모든 것을 읽을 수 있을 때 CLIPS에서 몇 권의 책을 다운로드했습니다. 많은 자료가 있지만 절망감은 여전히 동일합니다.)))) - 주문 그리드를 작성하는 것이 더 쉽습니다. 이것이 제가 하는 일입니다. )))
:D 예, 이러한 변태는 특별히 어떤 것으로 이어지지 않습니다. 어제 나는 정현파의 예와 함께 퍼지 시계열에 대해 더 많이 읽었습니다.