Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1452

Yeni yorum
 
Igor Makanu :

bence bu, 6-7 yıl önce materyalin yeniden basımı. Bunu okudum, ancak burada oynaklık ticareti hakkında, birkaç kez normal siparişlerle opsiyon ticaretini nasıl simüle edeceğimi düşündüm - hiçbir şey bulamadım

Kaba oynaklık bildiğim kadarıyla nispeten yeni. Yaklaşımlar prensipte yeni olmasa da. Python örneği, yöntemin önerildiği zaman civarındadır. Orada insanlar konferanslar

 
Maksim Dmitrievski :

Kaba oynaklık bildiğim kadarıyla nispeten yeni. Python örneği, yöntemin önerildiği zaman civarındadır. İnsanların orada konferansları var.

hayır, 2014 makalelerinde kaba volatilite de google'da aranıyor, ama tamam, mesele bu değil - finansal türevler yoluyla alım satım yapmaktan bahsediyoruz, değil mi?

 
Igor Makanu :

hayır, 2014 makalelerinde kaba volatilite de google'da aranıyor, ama tamam, mesele bu değil - finansal türevler yoluyla alım satım yapmaktan bahsediyoruz, değil mi?

Sana kişisel olarak attığım şey, sanki dağınık bir parça. Şimdi tüm bunlarla neler yapılabileceğine bakıyorum, şu ana kadar spesifik bir şeye gelmedim.

illa ki değil, sadece seçenekler volatilite ticaretidir, ancak tespit etmek için katmanlar uygulayabilirsiniz.

Aslında 2 katman var - ortalama geri dönüş ve volatilite kırılması. Bunlardan birine tam olarak nasıl uyacağınızı düşünmeniz gerekir.

PS evet, arşivdeki makale 2014'te yayınlandı

 
Maksim Dmitrievski :

Herhangi bir kurgu okudun mu?

haha

Alexey Vyazmikin :

0.65 sonuçlu ikinci strateji hiç de harika değil, orada karar zaten yalnızca bir birim göründüğünde verilir, ancak vakaların% 23'ünde bir birimi tanımlamak mümkündür, bu 23'ün% 65'inde doğru bir şekilde tanımlamak mümkündür. %. Ve bir pozisyon açmanın başlangıcında risklerin 1 ila 1.3 civarında olduğunu, ancak bunun bir kısmının bir trol tarafından çekildiğini göz önünde bulundurmak gerekir - genel olarak, oldukça dalgalı bir denge olacaktır (değildir). t Öz sermaye ne olursa olsun, aklı başında duruşlar nedeniyle bakiye ne olursa olsun).

ZZ için harika değil, tartışmıyorum, %95'i elde etmek kolay, ancak bunun bir anlamı yok, yani ASR'nin doğrudan üzerinde olduğu geçmişin safsızlıkları olmadan PURE gelecekteki fiyat değişikliklerinin %65'lik fantastik tahmin kalitesi bağlı olmak.

Zanaattaki ağabeyler, dalın vahşi bir yerinde, SB'nin fiyatı yerine SB'yi test etmeyi teklif ettiler, onu al ve Akurashi'nin ve diğer her şeyin ne olacağını gör, eğer açıkça %55'in üzerindeyse, o zaman SB'nin %50'den fazla tahmin edilemediği, ancak ZZ ile SB'nin eşit derecede "havalı" olduğu fiyatın tahmin edildiği için, bu ne anlama geliyor? SB'de neler takas edilebilir?
 
Maksim Dmitrievski :
Sana kişisel olarak attığım şey, sanki dağınık bir parça. Şimdi tüm bunlarla neler yapılabileceğine bakıyorum, şu ana kadar spesifik bir şeye gelmedim.

illa ki değil, sadece seçenekler volatilite ticaretidir, ancak tespit etmek için katmanlar uygulayabilirsiniz.

aslında 2 katman var - ortalama geri dönüş ve oynaklık kırılması. Bunlardan birine tam olarak nasıl uyacağınızı düşünmeniz gerekir.

PS evet, arşivdeki makale 2014'te yayınlandı

Bağlantılarınızı hiçbir şekilde okumuyorum, bu q-öğrenmeye çekilsem bile, çok okuyorum

Spot volatilite ticaretini nasıl uygulayacağımı bilmiyorum, sunabileceğim maksimum şey banal ızgaralar)))

 
Igor Makanu :

Bağlantılarınızı hiçbir şekilde okumuyorum, bu q-öğrenmeye çekilsem bile, çok okuyorum

Spot volatilite ticaretini nasıl uygulayacağımı bilmiyorum, sunabileceğim maksimum şey banal ızgaralar)))

cunnilingus Sutton, Barto. Kitabın eski versiyonu Rusça, yenisi sadece İngilizce'dir. Google'da. Python örnekleriyle yeni.

 
Maksim Dmitrievski :

cunnilingus Sutton, Barto. Kitabın eski versiyonu Rusça, yenisi sadece İngilizce'dir. Google'da. Python örnekleriyle yeni.

evet indirdim bol bol oku

Not: CNTK'de nette örnekler var, C#'da LSTM yapmak zor görünmüyor, bir sorun, Microsoft tembel, CNTK ile kapalı sayfada bile Python'dan API'yi incelemeniz için gönderiyorlar, burada diyorlar kılavuzdur, orada da kullanın

https://bhrnjica.net/2017/12/07/cntk-106-tutorial-time-series-prediction-with-lstm-using-c/

CNTK 106 Tutorial – Time Series prediction with LSTM using C#
CNTK 106 Tutorial – Time Series prediction with LSTM using C#
  • 2017.12.07
  • Bahrudin Hrnjica
  • bhrnjica.net
In this post will show how to implement CNTK 106 Tutorial in C#. This tutorial lecture is written in Python and there is no related example in C#. For this reason I decided to translate this very good tutorial into C#. The tutorial can be found at: CNTK 106: Part A – Time series prediction with LSTM (Basics) and uses sin wave function in order...
 
Igor Makanu :

evet indirildi, bir sürü şey okuyun ve bu kuni'yi de kontrol etmeniz gerekiyor)))

Not: CNTK'de nette örnekler var, C#'da LSTM yapmak zor görünmüyor, bir sorun, Microsoft tembel, CNTK ile kapalı sayfada bile Python'dan API'yi incelemeniz için gönderiyorlar, burada diyorlar kılavuzdur, orada da kullanın

https://bhrnjica.net/2017/12/07/cntk-106-tutorial-time-series-prediction-with-lstm-using-c/

bir çeşit likit olmayanları var, onu kullanan xs

 
Ivan Butko :

2 katman deneyin ve katmanlardaki nöron sayısını her katmanda 1'e kadar azaltın.

beyaz dikey çizgiden önce - örnek, sonra - oos

nöronlar ne kadar fazlaysa - uydurma olasılığı o kadar yüksek (daha fazla serbestlik derecesi), nöron en ufak mantıklı sonuçları bile üretebilene kadar nöron sayısını azaltmaya çalışın.

yani, girdilerdeki bilgiler ne kadar net ve ızgara ne kadar kabaysa o kadar iyidir.

 
Vladimir Perervenko :

Merhaba Vladimir!

Size verdiğim senaryonun başarıları nasıl, denemeyi denediniz mi? belki bir şekilde fikrin kendisini geliştirdiler ve gerileme ile böyle bir yaklaşım

1...144514461447144814491450145114521453145414551456145714581459...3399
Yeni yorum