交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2074

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Maxim Dmitrievsky:

不

有什么区别？

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听着，你还记得这种预测的名称是什么吗？当你提前一步预测，然后你用这个点预测，等等。

 
mytarmailS:

有什么区别？

阅读）我不明白的数学。

它更像MSUA，但通过卷积的特征而不是多项式来工作。
 
mytarmailS:

听着，你还记得当你提前一步做出预测，然后在这时又做出预测，等等，这叫什么？

在RNN中多对多

 

我报名参加了卷积网 的课程%)72小时。嗯，第一部分是学习Python，诸如此类的东西（我已经知道）。


 
Maxim Dmitrievsky:

我首先链接到ROCKET是有原因的--它是一种很酷的功能转换器。从原来的特征中创造出很多不相关的特征，提高了分类的质量。

推荐与线性模型一起使用（因为你得到了很多的功能）。

将不得不尝试它

这幅画画得很好。要了解如何准备数据。毕竟，对一个系列进行规范化处理，可以删除很多不必要的数据。

 
Maxim Dmitrievsky:

RNN中的多对多

只有那里？如何搜索，你可以使用关键短语。你什么时候会看TCN？

 
Maxim Dmitrievsky:

我报名参加了卷积网的课程%)第一部分是学习python，诸如此类的东西（我已经知道）。


将不会是多余的)

 
Ilnur Khasanov:

就在那里？如何搜索，你能不能用关键短语。你什么时候去看看TCN？

我不知道这意味着什么，这是我唯一知道的地方。

当我参加一个关于线圈的课程时。我还不知道如何使用它们。

 

给居民的一个问题...

有没有人尝试用网络来描述任何指标，不是为了预测，而是为了描述/复制/恢复/创建一些幻影...

这不是很有用，但作为重建的结果，我们可以判断关于数据的处理/规范化的质量和它的质量，知道网格不工作不是因为它是哑巴，而是因为我们没有很好地表示数据，或者反之亦然，这并不坏。

 

很多人都试过。包括我在内。简单的MA可以做，复杂的带通滤波器也可以做。
任何可以从酒吧NS/森林建立的东西都可以很容易地复制。

这就是为什么除了柱状图之外，基于它们的指标没有什么意义。


但例如ZZ就很难被复制。或者是阿列克谢-尼古拉耶夫建议的，几乎没有人会在2个月的深度内养活60条或更多条。

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