交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1025

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mytarmailS:

好吧，听着，我告诉过你我不会给出现成的解决方案，至少现在....。

一般来说，我们在贸易方面的共同点是什么......？想想看...

事实上，我们唯一的共同点是（除了恐惧和贪婪之外：）。

而这一件事就叫做统计。初级 交易员翻看图表，看昨天、前天、一个月前发生的事情，而强硬的交易员已经在编程，在历史上优化算法，第一种和第二种交易员只是在寻找一些具有统计学意义的东西，结果市场会 "撞 "到第一种或第二种，有趣的是，这将是一个真正的模式)

因此，在神经网络或其他MO的帮助下，你可以以 "足够的 "准确性模拟成千上万的交易者的行为，以及准确性取决于你编写的算法的质量，我是说预测器和目标。

什么类型的IL？

 
阿列克谢-塔拉巴诺夫。

什么类型的MO？

MOE算法--机器学习

 
mytarmailS:

MOE算法--机器学习

和目标的那个？

 
mytarmailS:

国防部的算法--机器学习

见事....

MO是一种算法的工作。

偶然发现，算法的输出是可预测的。

这种在金融市场上逐渐导致了与存款规模相称的损失。

//价格上升/下降一个点，重新报价，所需的市场订单被打开，然后点位下降，市场上有另一个赞助商......

我不在这个圈子里，这是肯定的。

我甚至认为你的工作方式不同。

但路是正确的

 
雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。

偶然发现，算法的输出是可预测的。

这种事情在金融市场上会逐渐导致与存款规模相称的损失。

那么为什么不使用它呢？

阿列克谢-塔拉巴诺夫。

目标是什么？

它是

 
什么是目标？
 
mytarmailS:

我不知道））。我在周五根本没有看市场，这很重要。我的水平是实时绘制的，即反弹前一小时或两三小时。

我有两种类型的水平。

1）只是一个正常的局部反弹，即在噪声中的一个小的运动

2) 趋势水平，即开始一个趋势的水平，立即或在第二天，只有在一段时间后才会在图表上显示出来

例如，周四欧元趋势开始，我知道它将在周三下午开始。


我的系统区分了这两种类型的水平，我的系统并不是指神经网络，而是指我对其信号的解释

棘手的部分是什么？从通道的下边界弹起，对马来说是很清楚的）。


 
mytarmailS:

那么，为什么不使用它呢？

它是。

NS也在挣钱，奇怪的是，它有时也会亏损

即，当信号反向产生时，它将再次成为两个

自然是mytarmailS：为什么使用它？

 
khorosh。

棘手的部分是什么？从通道的下边界弹起，对马来说是很清楚的））。


)))) omg...

你为什么不买？ 你比马还笨吗？

阿列克谢-塔拉巴诺夫。
目标是什么？

就因为我们的预测

雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。

当然，我的回答是--为什么要用它？

那就没必要了)


我希望你开始产生想法，而不是试图复制我的想法，我给你指出了方向，并试图表明在这个方向上是有钱的。

 
mytarmailS:

我希望你开始产生想法，而不是试图复制我的想法，我表明了方向，并试图表明那方面有钱。

和以往一样，任何神经元的典型特征是，它仍有待于添加。

在一个单位

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