交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1386

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马克西姆-德米特里耶夫斯基。

瘦身是为了再次抛出一半的信息，并使模型更加粗糙。

你不会的，你的模型会被垃圾堵塞，而它的全部工作就是清理垃圾。
 
尤里-阿索连科。
如果你不这样做，你的模型将充满垃圾，而它的工作就是清理垃圾。

再次，有一个概念的替换......市场上没有垃圾，它不是一个垃圾场））每个价格都很重要

就像从经典的角度来看，市场上没有排放。排放在这里更加重要，它们包含了很多有用的信息，它们一般都是产生信息的。

如果我们转向水平衡量标准，"离群 "就会作为一个物种消失

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

市场上没有垃圾，它不是垃圾场））每个价格都很重要

这就是神秘主义的领域。蝴蝶的翅膀扇动一下就会引起海啸。也许，但这是非常罕见的。而且不可能抓住它。
 
Yuriy Asaulenko:
这是神秘主义的境界。蝴蝶扇动一下翅膀就会引发海啸。这是有可能的，但非常罕见。而且不可能抓住它。

不幸的是，报价只是冰山的上半部分，它们并不包含很多关于变化原因的信息。有纯粹的技术因素，但它们不是定价。

因此，如果你需要把它变薄，那么剩下的就不多了，我认为。

虽然，当然，这取决于你如何稀释它......我只是把它添加到回流的主题中，当你增加样本时，进口 会被堵塞，你需要检查相关的情况

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

不幸的是，这些引言只是冰山一角，关于变化原因的信息很少。有纯粹的技术因素，但它们不是定价因素。

因此，如果你也把它变薄，就不会剩下多少了，我认为。

虽然，当然，这取决于你如何瘦身......我只是把它添加到回国者主题中，当你增加样本时，进口会被堵塞，你需要检查相关的情况

我已经发现了市场的某种数学模型，而不是像奥托马特声称的那样，是一种动态的模型。

一直在寻找这个非常市场化的公式的解决方案，结果是，但不令人印象深刻。我很快就会回去寻找，但要重新振作起来。总有一些小事被遗漏，现在只需要了解哪一件。

 
维塔利-穆齐琴科。

我发现了一种市场的数学模型，而不是像自动机所说的那样，是一种动态模型。

一段时间以来，我一直在寻找这个非常市场化的公式的解决方案，结果却不尽人意。很快，我将回到这个搜索中，但要重新振作起来。我总是缺少一些小东西，唯一要做的是了解哪一件。

我坚持采用普遍接受的有效市场模式

并寻找效率低下的问题，这些问题有时会出现，但在竞争性市场中会被拉平。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

坚持公认的有效市场模式

并寻找有时会出现但在竞争性市场中会被抵消的低效率。

这就对了。但我不认为 "深刻 "的历史对现在有什么影响。至少在这个原则下，效率非常高。最后，直接在工作中对历史进行深入分析是没有意义的。如果真的有一些规律性的东西--依赖性，它们会很容易被标准的方法检测出来。

 
尤里-阿索连科。

这就对了。但我不认为 "深刻 "的历史对现在有什么影响。如果只是根据效率原则。最后，直接在工作中对历史进行深入分析是没有意义的。如果有真正的模式，它们将很容易通过标准方法在历史上被发现。

这甚至不是深厚的历史，而是价格不在原来的 "水平 "上的事实。

关于回归者的模型没有考虑到这一点

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

这甚至不是深刻的历史，而是价格不在原来的 "水平 "上的事实。

关于回归者的模型并没有考虑到这一点。

我没有退货。它们是相对于零样本数的比例价格。我已经写过，在一个稳定的市场中，M(dC/C) = ~const，其中C是工具的价格。

在不同的数据准备下，运动将取决于仪器的价格，也就是说，刻度会在不同的样品中不断浮动，而大多数MoM方法对刻度非常敏感。

 
尤里-阿索连科。

我没有任何退货。这些是相对于零样本数的比例价格。我已经写过，在一个稳定的市场中，M(dC/C) = ~const，其中C是工具价格。

在不同的数据准备下，变动将取决于仪器的价格，也就是说，刻度会在不同的样品中不断浮动，而大多数MO方法对刻度非常敏感。

这是每个滞后期的最新返回值，不管你怎么称呼它都无所谓。

你没有一个样本，但有很多，每个特征的这种样本的序列将是一个增量的序列

同样，对MO有利的东西不一定对市场有利。这些方法不是为市场设计的，这就是为什么我在寻找妥协的原因
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