交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2083

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Rorschach:

如果一个频率有最大的振幅，那么它是最容易从信号中分离出来的，而且它将获得最大的增益，想象一下正弦之和，一个振幅为10，另一个振幅为100。

我认为，理想的指标是一个振荡器（带通滤波器），调到具有最大振幅的频率。

我明白你的意思，我也同意，但让我们忘记混搭和谐音......

我们需要一种提取最佳参数的通用方法...


想象一下另一个TS，在零线与信号线的交汇处交易MACD，这样一个TS的最佳周期是否会与具有最大振幅的谐波频率同步？

在我看来不是。


你可以在光谱上找到它，但你不会得到一个非多重功能的cp的 "花束"。

 

我还没有完全掌握Zircon，但这里有一些结果。在这里，与文章中不同的是，追踪和测试并没有混为一谈。

33：学习：0.8732772 测试：0.5313936 最佳：0.5497703 (18) 总计：4.48s 剩余：1m 1s

这个测试有点糟糕。尽管如此。

(图表的第二部分是测试)

 
Maxim Dmitrievsky:

还没有完全掌握锆石，,....

在阿库拉西的错误？

 
mytarmailS:

阿库拉西有错误吗？

是

 
Valeriy Yastremskiy:

除了所附的档案外，确实没有免费的档案，我也找不到任何付费的档案。我自己并没有使用。其他魅力。

档案来自这里。

其余的都是自己从网站上解析出来的。而且也没有预分级。

谢谢你，已经有东西了。我不明白如何将matstat "粘 "在这个问题上，所以我只能用MO。

 
Maxim Dmitrievsky:

是

最佳：0.5497703 垃圾）)

 
mytarmailS:

废话））。

hz

 
Maxim Dmitrievsky:

hz

Acurasi指标显示0.65-0.67)

 
mytarmailS:

对acurasi指标0.65-0.67 ))

这个指标对机器人来说毫无意义

 
Valeriy Yastremskiy:

到洛巴切夫斯基的路还很长，))))。我们能否在发动机功率和舒适性之间提到一个平衡点来进行优化？考虑到今天的理解，我认为这是一项优化的任务，是对最佳平衡的寻求。而所有的人机工程学也是如此。

在我们的领域，关于这个问题的经典问题是马科维茨 投资组合理论。在这里，我们得到的不仅仅是一个，而是许多最佳的投资组合--具体的选择是基于交易者对利润与其波动性的相关性的偏好。

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