文章 "通过差异化和熵值分析来探索市场"记忆"" - 页 12

[Verner999]

Maxim Dmitrievsky:

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感谢您的帮助！

[Zeke Yaeger]

感谢马克西姆分享这样的杰作！！我花了一整天的时间工作和复习一些数学知识（值得），才完全理解了这个工具的强大之处！我花了一整天的时间，复习了一些数学知识（这是值得的），才完全理解了这个工具的强大之处。我打开了一扇新的大门。
对于上面的问题：在行首添加 "void"。

[Yu Zhang]

感谢您的文章，虽然我没有学习过这些内容，但我会先收藏您的文章。

[Florian Silver Grunert]

< 删除 - 无侮辱 >

作者在 2019 年 6 月发布了它，在此之后直到 2022 年 8 月 1 日，它只产生损失。

感谢您为读者贡献自己的技能。

从这篇文章和他的其他文章来看，这位程序员无疑是在 Metaquotes 发表文章的佼佼者之一。遗憾的是，这并不能提高他的 EA 性能。

[Maxim Dmitrievsky]

您好，这是一种不同计量经济学方法 的研究，旨在说明熵的作用以及它如何保存时间序列中的信息，并利用逻辑回归进行优化。但要将其用于风险交易，我认为还需要更多的研究和更多不同的测试。

[ejsantos]

经过上述所有修复后，我在编译时遇到了 "代码生成错误"。

[babbetta89]

我知道在指标中，不同价格的归一化是根据一次计算的平均值/std 来进行的。但是根据整个 hist_display 范围内之前未知的平均值来训练模型的正确性如何？使用滑动窗口进行归一化不是更合理吗？

[Maxim Dmitrievsky]

babbetta89 #:
我知道在指标中，不同价格的归一化是根据一次计算的平均值/std 来进行的。但是根据整个 hist_display 范围内之前未知的平均值来训练模型的正确性如何？使用滑动窗口进行归一化不是更合理吗？

需要记住:) 是的，您可以尝试第二种方案。

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我们没有能力展望未来，但我们却试图欺骗自己，安抚陷入困境的人们！