交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1030

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雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。

比方说，在Euve上，我 昨天谈到了 1.1685的水平。这就是未来的价格水平。

如果你的口袋里有同样的水平，相应地，我的策略和你的策略是一样的。

而最近，在其中一个主题中，7月12日，我说了这样的话。

"例子--eva将在1.1712，1.1744，100%。"

如果你的谜题有相同的水平，我的和你的是一样的...

....
 
雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。
....

是的是的，我记得你的预测，第一次我倾斜了，但第二次我得到了我的。

我得到了比手中的鸟更好一点的东西......。

 
那么，是否会有关于如何教授神经元水平的想法？ 或者我提出来是徒劳的？
 
mytarmailS:
那么，会不会有一些想法，如何把水平教给神经元？ 或者我提出这个问题是徒劳的

我一直在酝酿为市场概况培训一个模型的想法，已经很长时间了。但我还没有足够的经验来实施它）。

好和成预测器另外还有净价格增量。

 
mytarmailS:
那么，是否会有任何关于如何将神经学教到水平的想法？ 或者我提出这个问题是徒劳的？
而你认为，从酒吧的高低档学习到教学水平应该有什么不同？
 
伊万-内格雷什尼。
而你认为学习水平应该与酒吧里的高低学习有什么不同？

如果在一般情况下，不多，只是寻找另一个

 
mytarmailS:

如果在一般情况下不多，只是寻找另一个

如果你系统地看一下，你可以尝试一下子把所有可能的预测对象类型形式化，同时也把可能的预测器类型形式化。
 

我不知道这是真的还是假的，但听起来很有意思

https://www.youtube.com/watch?v=s0MXYOyd_LA

 
伊万-内格雷什尼。
如果你系统地看，你可以试着一次把所有可能的预测对象类型正规化，同时也把可能的预测者类型正规化。

唯一可以预测的对象类型是水平（即未来的价格反弹）。

问题。

1）如何教网络反弹，如果反弹能在5分钟内或一小时内或后天，我提醒你这不是预测的下一个增量。

2）如何用这样一个目标（反弹）然后测量新数据的误差

我还没有答案(

 
mytarmailS:

唯一可以预测的对象类型是水平（即未来的价格反弹）。

问题。

1）如何教网络反弹，如果反弹能在5分钟内或一小时内或后天，我提醒你这不是预测的下一个增量。

2）如何用这样一个目标（反弹）然后测量新数据的误差

我还没有答案（）。

"反弹 "是一个抽象的概念，你可以想到更多这样的图像，如 "突破"，但结果仍然是一个买入或卖出信号，在5分钟、1小时或后天。
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