交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1732

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Mihail Marchukajtes:

我对这个问题感兴趣已经 很长时间了。我一直在和傅里叶、小波、EMD、SSA打交道。主要问题是延时。所有这些方法都显示了过去的情况。它是通过使用预测来解决的，但它会导致超调（SSA）。如果价格在一段时间内是静止的，那么预测是好的，但我们如何知道价格保持预测的时间？綜援的設置對於預測方法 來說是很平常的。 还有一种摆脱延迟的方法--相位修正，但由于它的存在，指标在价格剧烈波动后有强烈的偏差。我不认为CSSA黑了所有这些限制，他们只是增加了一个漂亮的可视化校准。

 
你只需要检查一下方法。只是我自己在生活中不会去做，首先我会做得很猛长，我已经记住了R，所以数据框在我想明白的时候做了四个小时没有用，其实也没有人建议。而我做的事情百分之百会有很多错误。而我必须在R中创建一个实现上述整个算法的脚本，并在现实生活中检查它。即使是最难的参数TC，如 "WARRANTY "将是5个中的3个已经可以赚到。
 
Mihail Marchukajtes:
你只需要检查一下方法。我就是不能自己做，首先我会做很长时间，我记得这里有R，所以数据框在 我想明白的时候做了四个小时 没有用，没有人建议。而我做的事情百分之百会有很多错误。而我必须在R中创建一个实现上述整个算法的脚本，并在现实生活中检查它。即使是最难的参数TC，如 "WARRANTY "将是5个中的3个已经可以赚到。

这是很正常的做法，不要伤心，就这样做吧

 
罗夏。

我对这个问题感兴趣已经很长时间了。 我已经用傅里叶、小波、EMD、SSA搞了很多。主要问题是延迟。所有这些方法都显示了过去的情况。它是通过使用预测来解决的，但会导致超调（SSA）。如果价格在一段时间内是静止的，那么预测是好的，但我们如何知道价格保持预测的时间？綜援的設置對於預測方法 來說是很平常的。 还有一种摆脱延迟的方法--相位修正，但由于它的存在，指标在价格剧烈波动后有强烈的偏差。我不认为CSSA黑了所有这些限制，他们只是增加了一个漂亮的可视化校准。

当然，它将无法预测急剧的偏差，那些将是不安全的情况。但总的来说，这是一般情况下使用频率分析的正确方法之一，而不是这个所有的你..... 分钟，他们在看哪个买在哪个卖。HILARIOUS!!!!
 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

这是很正常的做法，不要伤心，就这样做吧

是的，我在下周末就会有结果，但对我来说，即使现在开始，也不是事实。但总的来说，我在考虑学习R，我越是和它打交道，就越能习惯它的规则。除了上次修改脚本外，我已经运行了三年，只是按str+shift+enter，做完计算后愚蠢地关闭了它。哼哼。:-)
 
那又怎样，剧本在转，钱在滚。如果有效，为什么要参与？
 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

传统上。1-e 2参数小时和分钟，然后是质量等级和群组编号1，-1（可以做得更多）。

1和2可以是任何参数（指标值等），可以有多个

你现在有了状态，当指标处于某些数值时，你就知道要应用哪种策略。如果幸运的话，这种情况将持续数年之久

这就是我根据你的胶水所写的狗屎。

这只是一个更好的分数，但它可以结合起来

在此基础上，毛毛虫将发挥作用（尽管你不再需要它了）。


需要做一个原始的自动售货机并把它放在OOS上

 
因此，如果有人准备朝这个方向前进，我将随时准备在组织上提供帮助。毕竟，在本质上，我们需要检查假设，如果它没有发生，那么，好吧，但我们尝试了。如果你不尝试，愚蠢的将是，它是富有的。同样，没有人说这将是完美的工作，但要盈利，我认为会的。由于某些原因，我发现这个圈子并没有给我带来平静:-)
 
mytarmailS:

我们需要做一个原始的商人系统，并把它放在OOS上。

一切正常。我们需要想出浮动的时间窗口。固定数字被认为是有限的。

 
綜援算法远不是什么秘密，它被发现的速度相当快，它不涉及任何预测，他们只是在爬虫算法中增加了一些变化。他们的建造方式有点不同。我不太清楚。
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