트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3391

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mytarmailS #:
"아주 간단하다"고 말하는 사람들이 두렵습니다.

고양이 사진을 찍어서 벡터로 변환하고 시간을 추가한 다음 여러분에게 전달합니다.

당신은 "간단하다"고 외치고, 아리마를 만지작 거리고, 아무것도 작동하지 않지만 누가 신경 쓰나요))))

왜 더 깊이 생각하고, 왜 경험을 분석해야 하는지, "모든 것이 단순하다"는 시계열입니다.

깨달음은 그런 것이지 그냥 머릿속에 떠오르는 것이 아닙니다.

픽셀의 순서에서 패턴이 있다면 패턴을 찾거나 그렇지 않다면 패턴을 찾지 못합니다.

타임라인을 그리거나 인쇄하여 베개 밑에 붙여 보세요.)

 
Maxim Dmitrievsky #:

깨달음은 그냥 머릿속에 떠오르는 것이 아닙니다.

픽셀 순서대로 패턴이 있다면 패턴을 찾거나 패턴을 찾지 못합니다.
컨볼루션 창을 통해 열과 항, 크기 불변, 회전을 통해 그림을 행렬로 봐야 하기 때문에 패턴을 찾을 수 없습니다. 벡터 표현은 거기서 유용한 정보를 제공하지 못합니다.
그럴 수 있었다면 아무도 데이터 정렬을 발명하지 않았을 것입니다.
 
mytarmailS #:
컨볼루션 창을 통해 열과 항, 크기 불변, 회전을 통해 그림을 행렬로 봐야 하므로 패턴을 찾을 수 없습니다. 벡터 표현은 거기에서 유용한 정보를 제공하지 못합니다.
그럴 수 있었다면 아무도 데이터 정렬을 발명하지 않았을 것입니다.

그리고 해야 할 일

 
Maxim Dmitrievsky #:

그리고 해야 할 일

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요약
 

흥미로운 생각을 가진 흥미로운 사람, 혼란스러운 트레이더가 관심을 가질 것입니다 :) 거래와 MO는 그 자체로 광기와 같기 때문입니다.


 
mytarmailS #:
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요약

시퀀스와 시계열은 서로 다른 개념이지만 공통점이 많습니다.

시퀀스는 숫자, 개체 또는 이벤트의 목록이나 시퀀스로 표현할 수 있는 요소의 정렬된 집합입니다. 시퀀스는 요소 간에 반드시 시간적 관계가 있는 것은 아니며, 단순히 정렬된 집합일 뿐입니다.

시계열은 각 요소가 서로 다른 시점에 측정된 변수의 값을 나타내는 특별한 종류의 수열입니다. 따라서 시계열은 연속적인 시점에서 측정된 데이터의 시퀀스이며, 일반적으로 시간에 따른 변수의 변화를 분석하는 데 사용됩니다.

따라서 시계열과 시계열의 주요 차이점은 시계열은 서로 다른 시점에 측정된 데이터의 연속인 반면, 일반 시계열은 요소 간에 시간적 관계가 반드시 존재하지 않는다는 것입니다.


사진에서 픽셀의 시퀀스를 얻을 수 있습니다.

 
Maxim Dmitrievsky #:

사진에서 일련의 픽셀을 얻을 수 있습니다.



시퀀스

그리고 여기서도 데이터를 변경할 수 없기 때문에 시간적 시퀀스라는 개념으로 다시 식별됩니다.

작업 데이터 세트의 순서를 변경하면 다른 그림을 얻습니다.
시간적 순서를 변경하면... 그리고 전혀 변경할 수 없습니다.

차이를 보여주기 위해 명확한 예가 필요합니다.

실제적인 차이. 지금까지는 '걷다'와 '걸음'처럼 보입니다.

 
일관성에 대해 누가 뭐라고 했나요?
 
Ivan Butko #:



시퀀스.

그리고 여기서도 시간적 시퀀스라는 개념으로 다시 식별되는데, 이것 역시 변경할 수 없기 때문입니다.

작업 데이터 세트에서 순서를 변경하면 다른 그림을 얻습니다.
시간적 순서를 변경하면... 그리고 전혀 변경할 수 없습니다.

차이를 보여주기 위해 명확한 예가 필요합니다.

실제적인 차이. 지금까지는 '걷다'와 '걸음'처럼 보입니다.

차이점은 요소 간의 시간 의존성입니다. 이렇게 말합니다. 위치가 아니라 시간입니다.

 

대단한 IQ 도전, 이렇게 이해하기 어려울 줄은 몰랐어요 :)

최근에 우리는 MO의 교사가 누구인지에 대해 논의하고 있었는데 다른 재미있는 일이 벌어지고있었습니다. 아, 분류기의 출력에 대한 확률을 얻는 방법 ))

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