交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 1419

 
医生

恕我直言(你知道......),但我认为我会支持阿索伦科。几乎有一千五百多页,但只有一个结论:你需要寻找预测因素。

这个 结论是怎么来的?嗯,这很简单:人们在MO中插入蜡烛,得到50/50。而如果我们附上指标,误差就会减少。但是,先生们,如果你把一个假想的圣杯总是猜测,你会在MO的输出中得到0的错误。如果你已经选择了一套圣杯式的指标,你就不需要MO。你可以用更简单的手段来做。

简单明了....

 
尤里-阿索连科

我没有什么可以回答你的,因为没有什么问题可以讨论。请记住:被欺骗的最可靠方式是认为自己比别人更聪明。(с)

是的,我在NS上使用这个系统已经一年多了,没有重新培训。最早的,仍然是审判,在这个线程中的交易。新系统?- 我不着急。

你很可怜,你很悲惨。

 

我建议讨论这个话题,一起思考解决一个有趣的问题,但是没有任何建设性的建议,只有一个人对这个建议有任何反应。

但你们可以迅速地互相泼脏水,没有必要费脑筋......。

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

我建议讨论这个话题,一起思考解决一个有趣的问题,但是没有任何建设性的建议,只有一个人对这个建议有任何反应。

但你们可以迅速地互相泼脏水,没有必要费脑筋......。

你不能在这里讨论任何想法,即使是像GEP这样简单的想法,因为这里有驯鹿,他们对此非常厌烦,因为他们很久以前就学会了道。所以你要靠自己...或这里关于脑力劳动的内容


 
阿列克谢-维亚兹米 金。

我建议讨论这个话题,一起思考解决一个有趣的问题,但没有建设性的建议,只有一个人对这个建议有任何反应。

但你们可以迅速地互相泼脏水,没有必要费脑筋......。

我有一个关于工会的替代建议。所有提出建议的人都应该互相团结起来,向大家展示联合行动的奇迹)例如,这样的建议是在一个线程TA。工会,终于互相联合起来了!)


 
阿列克谢-维亚兹米 金。

我建议在差距现象的基础上共同研究预测器。

在截图中,你可以看到缺口往往是随后的修正点--既有大的也有小的--我认为对于那些喜欢在小的运动中工作的人来说,这可能是有用的。


非常有趣的话题......你如何看待差距作为预测因素?我们通常把预测因子看作是矩阵中具有数值的向量(列),但在差距的情况下,有许多参数。

1)我们有肝炎的事实。

2)肝脏价格

3)凝胶的作用时间完全不同,一种凝胶会在15分钟内触发,而第二种会在4周内触发,不清楚如何将其作为一个数据集来创建。

4)无限量的geops,也不清楚如何创建一个数据集。


你如何看待这些问题,也许有一个解决方案?


我试图寻找一些价格通常会返回的点,我在市场上发现了不少 "模式",价格以90%的概率返回到这些点。 图表看起来与你的非常相似,价格不仅返回到预期的价格,而且在到达目标时经常改变方向

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基

你不能在这里讨论任何想法,甚至像GEP这样简单的想法,因为这里有驯鹿,他们对此非常厌烦,因为他们在很久以前就学会了道。所以你要靠自己...或者这里有一个关于脑力劳动的。

老实说又看了一遍讲座,关于讲师对心理学知识的妄想我就不说了--操纵历史事实来提高销量,前面讲过。总的来说,一个质量好的机械师,对大脑结构有深刻的了解,这使得普通人从他的嘴里获得有关信息很有趣。让我吃惊的是他关于额叶和整个新的大脑结构的起源的未经证实的假说,没有讨论假说本身,只是提请注意他把它作为大脑皮层新层起源之谜的关键来处理,其论点在于佐证学。而且,就拿大象这样的社会性动物来说,照顾后代所需的时间并不比灵长类动物少--10-12年--为什么没有像黑猩猩那样有明显的新皮质雏形的迹象?总的来说,看一下科学证据是很有意思的,这个理论显然是缺乏科学证据的。

 
阿列克谢-尼古拉耶夫

我有一个关于工会的替代建议。所有提出建议的人都应该互相团结起来,向我们大家展示联合活动的奇迹)例如,这样的建议在TP主题中。统一主义者,彼此团结起来!)


为什么你需要他们展示一些东西 - 他们不为预算资金工作 :)

我将致力于建立一个预测器的数据库--我有一些经验和方法,但我希望有互惠,否则我不需要。

 
mytarmailS:

一个非常有趣的话题......你如何看待作为预测因素的差距?预测器的常见形式是一个矢量(列),其值在一个矩阵中,但在hep的情况下,有许多参数。

1)我们有肝炎的事实。

2)肝脏价格

3)凝胶的作用时间完全不同,一种凝胶会在15分钟内触发,而第二种会在4周内触发,不清楚如何将其作为一个数据集来创建。

4)无限量的geops,也不清楚如何创建一个数据集。


你如何看待这些问题,也许有一个解决方案?


我试图寻找模式,价格通常会回到它们身边,我找到了一些,市场上有很多这样的 "模式",价格以90%的概率回到它们身边,图像看起来与你的非常相似,价格不仅达到预期价格,而且在达到目标时经常改变方向。

我经常用几个柱子来描述同一个现象--问题是如何教这个模型与一组反映相同想法的柱子一起工作。在这种情况下,预测器就像构造器的部件,在同一组内合在一起。

我个人认为,缺口的描述形式是创造一个类似于杯子的缺口水平,它将包含所有必要的信息,但深度有限--例如,在当前价格上方和下方有5个缺口。相应地,将给出每个缺口的特征--缺口、与缺口的距离、缺口发生后经过的小节数--这个最小值,既可以用自然值也可以用相对值表示。

类似的方法也可以应用于其他级别。

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

我经常用几个柱子来描述一个现象--这里的问题是另一个问题,如何教这个模型与反映同一想法的一组柱子一起工作。在这种情况下,预测器就像构造器的部件,在同一组内合在一起。

我个人认为,缺口的描述形式是创造一个类似于杯子的缺口水平,它将包含所有必要的信息和有限的深度--例如,在当前价格之上和之下的5个缺口。相应地,将给出每个缺口的特征--缺口、与缺口的距离、缺口发生后经过的小节数--这个最小值,既可以用自然值也可以用相对值表示。

类似的方法也可以应用于其他级别。

差距是Open[0]>High[1]。为什么要奖励不必要的
原因: