交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1456

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马克西姆-德米特里夫斯基：
是一个高尔顿板，而不是一个神经元。他们在学校里教这个。

我很羡慕你，我在学校没有学到。

我看了描述，应该是正态分布，但视频显示了不同的效果--分布几乎是均匀的，黑球是居中的。

 

正态分布可以是任何东西，它不一定是标准分布。

几乎相等--不存在这种分布。

黑球更重，它们不在中心，因为它们的颜色，相信我的话。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

正态分布可以是任何东西，它不一定是标准分布。

几乎相等--不存在这种分布。

黑球更重，它们没有因为颜色而击中中心，相信我的话。

是的，很明显，这些球有一个特殊性，这就是为什么它们是不同的 - 这只是我看到的突出数据的布局。

 

关于市场波动...
我正试图训练森林用固定的TP/SL进行交易。

看到了一个有趣的回测（即符合故事的内容）

直到2017年1月17日，设定的TP=120和SL=80都有很好的利润，之后它们就停止工作了。显然，价格变动的幅度已经发生了变化，例如，从2016年的类似点位停止达到120点。前进与2017年全年基本相同，即50/50

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

正态分布可以是任何东西，它不一定是标准的。

一位精神病学家。

 
elibrarius。

关于市场波动...
我正试图训练森林用固定的TP/SL进行交易。

看到了一个有趣的回测（即符合故事的内容）

直到2017年1月17日，设定的TP=120和SL=80都有很好的利润，之后它们就停止工作了。显然，价格变动的幅度已经发生了变化，例如，从2016年的类似点位停止达到120点。前进的结果与2017年全年大致相同，即50/50

这是一个很好的 "契机"，一个有利可图的战略已经可以建立。
 
谢尔盖-查尔舍夫。
这是一个很好的 "适合"，你已经可以建立一个有利可图的战略。
前锋50/50 - 这样的交易方式并不有趣
 
elibrarius。
前锋50/50 - 这样的交易并不有趣
你不可能从神经网络中得到任何更好的东西，应用一个好的毫米，你就会很高兴。
 
谢尔盖-查尔舍夫。
你不可能从神经网络中得到最好的东西，应用一个好的毫米，你就会很高兴。
你不能用平均法来做，连续的亏损交易太多了。
 
埃利布留斯。
你不能平均，有太多连续的失败交易。

从你的照片来看，你得到了许多人梦寐以求的正态分布。

你必须应用一个聪明的毫米，而不是愚蠢地加倍努力。

p.s. 感谢是很多的，不需要感谢我，我账户上的百分比刚刚好 ))
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