交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 2275 1...226822692270227122722273227422752276227722782279228022812282...3399 新评论 mytarmailS 2021.01.09 12:58 #22741 Aleksey Nikolayev: 也许是DTW?Hubra上有一篇 关于在语音识别中使用DTW的文章。 不,DTW是为当地地区服务的,另外它的速度很慢... 而他们将不得不在滑动窗口中错开整个图表+滑动窗口的所有尺寸......。 这不是一个选项... 我相信一定有更亮的东西。 mytarmailS 2021.01.09 12:59 #22742 Maxim Dmitrievsky: 大滑动归一化+关联性 abra + cadabra 谢谢大家的理解) mytarmailS 2021.01.09 12:59 #22743 elibrarius: 这是在振幅上,他希望能按时完成。 他什么都想要。 算法必须明白,这都是同一件事。 在时间和振幅上都有区别,频率....。 相同的一个是图案中的点之间的比例 Maxim Dmitrievsky 2021.01.09 13:07 #22744 elibrarius: 这是在振幅上,但他似乎想在时间上。 按时间重新取样,分割成更宽的条状(bins),或者反过来,插值 内插法似乎更好,因为不会丢失任何信息 Aleksey Nikolayev 2021.01.09 13:10 #22745 那么,这里有一个 科学家寻找模式的例子。但我们更聪明了,我们的自行车也更好了。 mytarmailS 2021.01.09 13:18 #22746 Aleksey Nikolayev: 嗯,这里有一个 科学家寻找模式的例子。但我们更聪明了,我们的自行车也更好了。 我重复"为那些在坦克里的人",TDW为当地类似的模式。 你不会在自己周围20-100米的范围内旋转鼠标,所有在文章中的模式最多只能在0.5米范围内...(它们是局部相似的(在时间上) ) 另一方面,我需要完全的尺寸不变性 Aleksey Nikolayev 2021.01.09 13:28 #22747 mytarmailS: 重复"为坦克中的人 " TDW,以获得当地的类似模式你不会在你周围20-100米的范围内摆动你的鼠标,文章中的所有模式最多只能在0.5米内...(它们是局部相似的(在时间上) )另一方面,我需要完全的尺寸不变性。 没关系,再过几年你就会发现对数。 Valeriy Yastremskiy 2021.01.09 13:30 #22748 mytarmailS: 重复"为坦克中的人 " TDW,以获得当地的类似模式你不会在你周围20-100米的范围内摆动你的鼠标,文章中的所有模式最多只能在0.5米内...(它们是局部相似的(在时间上) )另一方面,我需要完全的尺寸不变性 要找到范围大小的逻辑,从它寻找尺度,或者说在什么尺度上寻找模式。否则,通过充分的蛮力窗口,从最大图案的宽度到最小,因此沿行滑动是昂贵的。但所有的肯定会被发现。只需要了解最大图案的宽度。 mytarmailS 2021.01.09 13:30 #22749 Aleksey Nikolayev: 没关系,大约十年后你会发现对数。 对数将如何帮助认识我上面画的图案? mytarmailS 2021.01.09 13:32 #22750 Valeriy Yastremskiy: 范围上的传播值的逻辑,从中寻找尺度,或者说在哪个尺度上寻找模式。找到所有这些的唯一方法是找到最大图案的宽度。 你知道要花半天时间才能找到一个图案,全面搜索... 我认为有一个更优雅的方法。 1...226822692270227122722273227422752276227722782279228022812282...3399 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
也许是DTW?
Hubra上有一篇 关于在语音识别中使用DTW的文章。
不,DTW是为当地地区服务的,另外它的速度很慢...
而他们将不得不在滑动窗口中错开整个图表+滑动窗口的所有尺寸......。
这不是一个选项...
我相信一定有更亮的东西。
大滑动归一化+关联性
abra + cadabra
谢谢大家的理解)
这是在振幅上,他希望能按时完成。
他什么都想要。
算法必须明白,这都是同一件事。
在时间和振幅上都有区别,频率....。
相同的一个是图案中的点之间的比例
这是在振幅上,但他似乎想在时间上。
按时间重新取样,分割成更宽的条状(bins),或者反过来,插值
内插法似乎更好,因为不会丢失任何信息嗯,这里有一个 科学家寻找模式的例子。但我们更聪明了,我们的自行车也更好了。
我重复"为那些在坦克里的人",TDW为当地类似的模式。
你不会在自己周围20-100米的范围内旋转鼠标,所有在文章中的模式最多只能在0.5米范围内...(它们是局部相似的(在时间上) )
另一方面,我需要完全的尺寸不变性
重复"为坦克中的人 " TDW,以获得当地的类似模式
你不会在你周围20-100米的范围内摆动你的鼠标,文章中的所有模式最多只能在0.5米内...(它们是局部相似的(在时间上) )
另一方面,我需要完全的尺寸不变性。
没关系,再过几年你就会发现对数。
重复"为坦克中的人 " TDW,以获得当地的类似模式
你不会在你周围20-100米的范围内摆动你的鼠标,文章中的所有模式最多只能在0.5米内...(它们是局部相似的(在时间上) )
另一方面,我需要完全的尺寸不变性
要找到范围大小的逻辑,从它寻找尺度,或者说在什么尺度上寻找模式。否则,通过充分的蛮力窗口,从最大图案的宽度到最小,因此沿行滑动是昂贵的。但所有的肯定会被发现。只需要了解最大图案的宽度。
没关系,大约十年后你会发现对数。
对数将如何帮助认识我上面画的图案?
范围上的传播值的逻辑,从中寻找尺度,或者说在哪个尺度上寻找模式。找到所有这些的唯一方法是找到最大图案的宽度。
你知道要花半天时间才能找到一个图案,全面搜索...
我认为有一个更优雅的方法。