交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1005

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马克西姆-德米特里耶夫斯基。

所以他已经承认，他已经泄密了一些年，然后他赢回了被泄密的东西，现在没有什么东西对他有用。

如果英国石油公司的转型有一个真正的模式，那么它仍然在工作。

没有人可以揭发，无论他们如何抵制这个结果 :)

我同意。阿廖沙巧妙地将雾气放出，侥幸逃脱。

但他讲话中的一些内容引起了我的共鸣。类似于："100%的随机游走，指数，面团......"我无法平静下来:)))

 
亚历山大_K2。

我同意。阿莱莎巧妙地穿上雾气，跑开了。

但他的演讲有一些东西让我记忆犹新。类似于："100%的随机游走，指数，面团......"我无法平静下来:)))

但是，分形物到目前为止一直在市场上:)只是不知道如何将其自动化。

我将尝试在下周完成使用倒置自回归的预测器。 我在你的主题中写到了这一点

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

而且，分形物仍在市场上 :)

下周我将尝试完成倒自回归的预测因子，看看...

我再次同意。

我们在等着马克斯。我需要这个结果，否则一切都会变得很糟糕，比如说订阅一些马卡尔-伊万诺维奇的信号 更容易。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

所以他已经承认他已经泄密多年，然后又打回原形，现在对他不起作用了。

他的表现很好 :)

你想要什么...特别是在VC软件论坛上？

你能指望什么，尤其是在经纪软件论坛上？

 
亚历山大_K2。

说，跳过非稳态的大块BP。

在我看来，这是最主要的一点--把这个系列分成固定的大块。一种可能的方法是解决分解问题。Shiryaev关于这个问题的一篇小论文（顺便说一下，他是Kolmogorov的学生，也是那本著名的2卷本 的作者）

当然，有人用MO来解决这个问题。

 
亚历山大_K2。
.......

从本质上讲，CLOSE[i]-OPEN[i]的值只不过是增量的总和。

这就像一个卷积

即运动的导数

即价格加速、势头

但它已经在那里了，不打算...

既然我已经放弃了研究它，这里还有一个有趣的特点。

CLOSE[i-1]-OPEN[i] == 0?(适用于MT4)

看看它有什么作用？

 

我不明白，那个躲在我名字后面的Gramazeka1是谁。在......????，有什么事？

开玩笑，我都...Я!!!!

我相信很多人都熟悉雷舍托夫的作品，但没有人完全理解他的概念。他的工作要点之一是坚持Shepley公理。坦率地说，我必须承认，我自己也在其中游泳，但简单地说，网络多项式的权重系数之和等于1，或减去1。因此，优化器的任务是找到网络的系数，这些系数分布在0到1的范围内。哪个长度是多项式并不重要，重要的是系数的总和等于1，当我们在训练中包括任何非信息符号时，由于信息预测器的系数，我们为它分配系数资源（资源被限制在0到1），使其意义不大。这就是为什么这种算法对数据预处理的要求很高。我们把它们清理得越好，训练结果和模型在AOS上的运行就会越好。据我所知，R中的包和网络集都没有使用Shepley的公理。因此，结果....


"你应该先学会看书，而不是烧书。"我的意思是，这个话题的代表都不屑于去研究作品的本质。肤浅地看了看，成功地把它扔进了桌子的抽屉里......。IMHO!!!!!

 
我放了相同的头像，这样他们在遇到麻烦时就不会混淆了......
 
Aleksey Terentev:
这就是为什么我做外交工作，因为不同的工具和分形会吃掉一切。最主要的是在张量中的网络架构。

是的，由于适当地选择架构，你可能会得到

例如，我已经为所有的专家顾问获得了 至少2倍的改进。 此外，无论我提交什么数据，都保持了平均改进。最后，我应该只给他们提供价格，而BP转换实际上没有起到任何作用，这很荒唐。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

分形一直都在市场上:)我只是不知道如何将其自动化。

下周我将尝试用倒置自回归做预测器，看看......我在你的主题中写到了这一点

首先，我应该决定你所说的分形是指像图片上的指标，还是数学模型？

如果是指标，mql4会计算出至少100个左右的柱子。


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