交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1476

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Alexander_K:

我不需要说什么--那会让你感觉好些吗？

好吧，让我们说薄利多销是可以预测的，但如果是佣金的大小，预测1-2支的意义何在。

为什么不尝试对较大的时间段进行瘦身，例如用之字形或类似的方法，只留下价格函数极值，或采用频谱分析达到同样的目的？

 
mytarmailS:

好吧，让我们说薄利多销是可以预测的，但如果这就是佣金的大小，预测1-2支的意义何在。

为什么不试着把大的时间框架变薄，例如通过之字形或类似的方法，只留下价格功能的极端值，或出于同样目的的频谱分析？

这就是我说的，这正是多克遇到的情况--在稀疏系列上有很高的预测能力，但一切都被传播和佣金吃掉了。于是，他开始更多、更努力地瘦下来......恐怕在这样做的时候，他失去了他的非线性时机，变成了纯粹的SB，并且感到沮丧......。唉，这也是有可能的......。

 
mytarmailS:

所以来吧，Alexander_K

或者用证据来证明我的错误行为（别人的 交易截图没有昵称，并不能证明你的 正确性）

这是一个严重的指控，把别人的代码当作自己的代码，展示别人的股权，这可能是一个algotrader能做的最卑鄙、最应受谴责的事情，因为那是永恒的套子。

 
圣杯。

这是一个严重的指控，把别人的代码当作自己的代码，炫耀别人的股权，这可能是一个algotrader能做的最卑鄙、最应受谴责的事情，因为那是永恒的套子。

:))别担心，风格和内容都很酷的帖子的主人--信号是我的，我只是把它藏起来，以免激起那些人的思想。

 
Alexander_K:

看，这并不复杂...

你拿的是价格

之字形或类似的东西，我使用不同的东西（知觉上的重要 点）。

然后你只留下极值，你清理掉中间值

你在原来的100分中得到17分。现在，你区分了

现在我们得到了你最喜欢的 "静止 "系列，其正常范围为几十或几百个点。

我的网络用这样的数据比我试过的其他任何数据都要好得多，但我已经试过很多东西。


然后你可以在那里切割或做你想做的任何事情。

 
mytarmailS:

听着，这并不复杂...

你拿的是价格。

你放一个之字形或类似的东西，我用另一个东西（感知上的重要 点）。

然后你只留下极值，你清理掉中间值

你在原来的100分中得到17分。现在，你区分了

现在我们得到了你最喜欢的 "静止 "系列，其正常范围为几十或几百个点。

我的网络用这个数据比我试过的任何其他数据都要好得多，我已经试过很多了。

嗯，很好。我对这种做法有意见吗！？打开一个信号--让受苦的人也赚到钱。

 
Alexander_K:

嗯，很好。我对这种做法有意见吗！？开辟一个信号--让渴望的人也赚到钱。

我在向你展示如何增加你的队伍中的分差，我不需要......我从事的是水平工作，不承认其他东西（目前），所以我不承认你的方法，因为他们（转换）删除了所有关于水平的信息

 
Alexander_K:

但是，毕竟在这个主题中，几乎没有人涉及到输入数据的预处理。然而科尔敦在1000页之前就说过，这是最重要的阶段，它是国防部所有大师们最重要的秘密。而且你必须学会听从术士的意见。

整个讽刺的是，无论大师说什么--都是相反的，他试图误导，或者只是再一次证明他无与伦比的天才的纯洁性。

另外，具有讽刺意味的是，没有任何转换可以比没有任何转换的原始引文教得更好。我已经举了例子。问题的出现是因为需要对数据进行缩放，但任何缩放都会杀死信息。因此，我们得到了一个恶性循环，要摆脱它并不那么容易。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

讽刺的是，无论老师说什么，他都在试图误导，或者仅仅是为了证明他无与伦比的天才的纯洁性。

另外，具有讽刺意味的是，没有任何转换可以比没有任何转换的原始引文教得更好。我已经举了例子。问题的出现是因为需要对数据进行缩放，但任何缩放都会杀死信息。其结果是一个不容易摆脱的恶性循环。

巫师在某些地方可能是一个诡计多端的人--这就是为什么他是一个巫师。但他帮助我弄清了一些事情。总的来说，我跳过你的狗屎--因为只要有你们两个人在这个论坛上，就能给我带来能量，我很感谢你们。

至于数据瘦身/预处理--我坚持我的观点：它是必要的。但是，让它成为一个讨论的问题。

 
Alexander_K:

巫师可能有点诡计多端--这就是为什么他是个巫师。但他已经帮我理清了一些事情。总之，我跳过了你的拉屎--因为只要有你们两个人在论坛上，就给了我力量，我很感激。

至于数据瘦身/预处理--我坚持我的观点：它是必要的。但是，让它成为一个辩论的问题。

这不是争吵，只是一个怪癖 )

预处理是必要的，但不同类型的分化在某种程度上严重降低了所有指标，包括分数分化。也许有必要为NS做确切的瘦身交易，并挑选一套好的产品

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