交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2075

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elibrarius:

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

你说的容易是什么意思？

我不能轻易这么做。

我刚刚试图重建一个14时期的CCI，它是只用爪子建造的。

我在一个大小为20的方形窗口中得到了一个克劳斯的回报。

所以回报率很低））。


但是，如果我把原始的（不是返回者）规范化为每个观察的0-1边缘，看起来会好一些


 
elibrarius。

任何可以从酒吧建造的东西，NS/森林都可以轻易复制。

也许我错了，但逻辑告诉我，树不能进行计算，这意味着它们不能从数字中创造一个新的对象，但网络可以转换数字系列，并创造一个新的特征来学习。

 
Aleksey Vyazmikin:

也许我弄错了，但从逻辑上看，树不能进行计算，这意味着它们不能从数字中创造出一个新的对象，但网络可以转化数字系列，创造出一个新的学习特征。

是的，这是真的，简单地说，网络能够在自己内部进行插值 （发明（在好的和坏的意义上））。

和木材只能调整好

 
mytarmailS:

这项工作没有什么用处，但作为一个结果，我们可以判断我们对数据的处理/规范化程度，以及总体上的质量，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，这也不错。

就这样，一个简单的实验，但你获得了理解））。

 
Aleksey Vyazmikin:

也许我错了，但逻辑告诉我，树不能进行计算，这意味着它们不能从数字中创造一个新的对象，但网络可以转化数字系列，并创造一个新的学习特征。

他们不能计算，他们就像一个访问速度非常快的数据库--他们只记得。
他们会记得，SSI或任何其他指标在这样的输入组合下有这样那样的价值。如果没有这样的组合，树会找到最接近的组合，结果CCI会有一个小的误差。如果有一个森林，它将平均几个组合，可能会比一棵树更准确。

我曾经看到过 "基于神经网络的数据库 "这个说法。我认为神经网络也只记得。

 
mytarmailS:

你说的容易是什么意思？ 你能给我数字 或更多细节吗？

我很不容易

我刚刚试图用14期和只用爪子重建一个CCI。

我在一个大小为20的方形窗口中得到了一个克劳斯的回报。

所以回报率很低））。


但是，如果我把原始的（不是返回者）归一化为每个观察的0-1边缘，看起来已经更好了


在数字上或细节上，我无法做到。大约两年前，我在Darch神经网络上做过，用的是Vladimir Perervenko文章中的带通滤波器。

 

这就像锆石导弹......谁先想到怎么做，谁就赢了。

我们将不得不看到不同的分类器，也许有一天我们会得到幸运。

 
Maxim Dmitrievsky:

这就像锆石导弹......谁先想到怎么做，谁就赢了。

我们需要看到不同的分类器，也许有一天我们会很幸运。

你应该把所有的东西都写成随机演练，并从中学习，选择你想学习的东西+遗传学来缩短搜索时间，然后离开电脑几个月....。

 
Maxim Dmitrievsky:

这就像锆石导弹......谁先想到怎么做，谁就赢了。

我们需要看到不同的分类器，也许有一天我们会很幸运。

在我看来，开发商自己在市场报价 上尝试他们的新产品。如果他们有明显的优势，他们几乎不会把它们放在公共领域，而是把它们卖给银行或基金，或者自己做基金。
 
elibrarius:
我认为开发商自己在市场报价 上尝试他们的新产品。如果有明显的优势，他们几乎不会把它放在公共领域，而是会把它卖给银行或基金会，或者自己做基金会。

几乎所有MO的新发展都被量化的人抓住了......即时的。这是一个在哪里应用的问题。

我们在这方面远远落后，至少落后5年）。

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