交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 1350

 
Oleg avtomat:

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这里有一个简单但非常有用的问题,你能处理吗?

你最好仔细研究库珀写的关于随机过程的内容。这对你来说真的很有用。

 
阿列克谢-尼古拉耶夫

你最好仔细研究库珀写的关于随机过程的内容。这对你来说真的很有用。

;) 我很感激。

 

先生们!

圣杯就像空气一样需要,所以我必须采取极端措施,但不能违反信息的保密性。

让我们这样说吧:我的PM里有某位X先生获得梦寐以求的圣杯所依据的数据(见附件档案)。

数据的格式是标准的:时间、OHLC、体积。

不寻常和独特的是数据的获取方式。例如,CLOSE的增量有以下分布密度。

我似乎无法掌握它......

请不忙的人--看看你是否能用森林/神经网络从这些行中提取无限制的利润。

特别是那些从事退货工作的人--请。

需要一个简单的答案:圣杯在那里/圣杯不在那里。

谢谢你。

附加的文件:
Data_Sorce.zip  526 kb
 
Alexander_K:

先生们!

圣杯就像空气一样需要,所以我必须采取极端措施,但不能违反信息的保密性。

让我们这样说吧:我的PM里有某位X先生获得梦寐以求的圣杯所依据的数据(见附件档案)。

数据的格式是标准的:时间、OHLC、体积。

不寻常和独特的是数据的获取方式。例如,CLOSE的增量有以下分布密度。

我似乎无法掌握它......

请不忙的人--看看你是否能用森林/神经网络从这些行中提取无限制的利润。

特别是那些从事退货工作的人--请。

需要一个简单的答案:圣杯在那里/圣杯不在那里。

谢谢你。

在任何不明确的情况下,都要数一数光谱!频谱是你的选择!(频谱现在在非稳态情况下也可以使用)。

 
在已经成为一个家喻户晓的名字之后,chMOs 不重视翅膀和尾巴,而是完全依靠更高的硅意识,在这条线上向它祈祷,就像真正的苦难,但不乏狂热的、被剥夺权利的高斯人。阿门。
 
马克西姆-德米特里耶夫斯基
现在著名的,chMOs 忽略了翅膀和尾巴,但完全依靠一个更高的硅意识,在这个线程中向它祈祷,就像真正的痛苦,但不乏狂热的,被剥夺的高斯人。阿门。

我开始以为这里没有人......。

廖沙-维亚兹米金--最后一个狂热的受害者--显然在树林里迷路了,他一头栽进了一个新鲜的植物标本馆。

 
Alexander_K:

我开始以为这里没有人......。

廖沙-维亚兹米金(Lyosha Vyazmikin),最后一个疯狂的患者,显然在树林里迷路了,脸朝下掉进了新鲜的标本馆。

我想,疯狂的想法已经有点减弱了......我必须聚集力量,带着新的呆子再次前进......))

我读有趣的书,懒得写东西,没有人回答我感兴趣的问题。

 
Maxim Dmitrievsky:

我想疯狂的想法已经有点消退了......我需要积蓄力量,带着新的呆子再次前行......))

我读有趣的书,懒得写东西,几乎没有人回答我感兴趣的话题。

我明白了。

好吧,让我们等待新的愤怒的圣杯 追求者。当然,令人遗憾的是,这条线索是如此空洞。

 
Alexander_K:

先生们!

圣杯就像空气一样需要,所以我必须采取极端措施,但不能违反信息的保密性。

让我们这样说吧:我的PM里有某位X先生获得梦寐以求的圣杯所依据的数据(见附件档案)。

数据的格式是标准的:时间、OHLC、体积。

不寻常和独特的是数据的获取方式。例如,CLOSE的增量有以下分布密度。

我似乎无法掌握它......

请不忙的人--看看你是否能用森林/神经网络从这些行中提取无限制的利润。

特别是那些从事退货工作的人--请。

需要一个简单的答案:圣杯在那里/圣杯不在那里。

谢谢你。

这个数字是怎么来的? 文件中共有6列,其中第一列是时间,所以我们不考虑它,我们留下第2至6列

我们在做所有列的分布时,.....

前5个分布是来自原始行,后5个(下面的)是来自行的分布。

傻子


那么,这些画是从哪里来的?

 
Alexander_K:


仁科

在此基础上,该数据以0.001的增量收集。