交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2281

新评论
 
mytarmailS:

为什么是一百万而不是一亿或一亿？

为什么应该是挣来的而不是不挣来的？

为什么7个字就有这么多废话？)

是的，你应该把也许这个词放在前面。

这个数字是今天的。今天，国防部发出了100至1000条规则，如果太。至少和麦克斯在一起时是这样。而且它的工作时间为一年，在一个人物身上有两个。

要想让它长时间工作，在不同的规则字符上，你可能需要1000倍的规则。

 
瓦列里-亚斯特雷姆斯基。

今天的一个数字。今天，国防部发出了100到1000条规则，如果说。

你知道... 一切都是相对的...

如果你塞进1万个低劣的功能，你会得到2千条规则......。

如果你把所有的10k个标志都挤进某种算法的2个组成部分，你就会有10个和2k个一样好的规则。

所以...这都是相对的...

瓦列里-亚斯特雷姆斯基。

要想让它在不同的角色上长期工作，你可能需要1000倍的规则......。

你需要的是质量，而不是数量......相反，规则越少，将来就越好，请阅读 "维度的诅咒 "维基百科。

例如，尼古拉-卡米宁，有大约3千条规则和300-500条属性。

但我确信，即使他告诉我们他在做什么，也会有5万条规则和10万条属性，而且不会有效果......

 
mytarmailS:

你知道...这都是相对的...。

如果你塞进1万个低劣的功能，你会得到2千条规则......

如果你把所有10k个属性都挤进某种算法的2个组成部分，你会有10个不比这2k个差的规则。

所以...这都是相对的...

你需要的是质量，而不是数量......相反，规则越少，未来的工作就越好，请阅读 "维度的诅咒 "维基百科。

尼古拉-卡米宁大约有3千条规则，总共有300-500条属性。

但我确信，即使他告诉我们他在做什么，我们也会有5万条规则和10万条属性，而这是不可能的......

当然这不是线性的）我是基于我认为相当接近现实的估计，以及今天的能力。今天，1000k的规则和3k-10k的标志是不现实的。仅仅靠能力。在大约2到5年内，我可能对时机的判断是错误的。

今天，只有寻找成功的算法才能获得特质和规则。

 
Aleksey Mavrin:

似乎任何仅根据最近的价格数据（以及MAs）来预测远期价格的方法都将归结为 "在事情上升时买入")

你可以用神经元或分析性的算命先生来进行预测。

我的意思是，如果你不为一个真正重要的模型选择/寻找预测因素--成功要么是偶然的，要么是拟合的（而适应性地选择一个MA点的时期完全是一种天生的想法）。

而预测因素可能处于非常不同的平面，与价格数据没有直接关系。你怎么看？

你对预测器的理解是什么？新闻、政治、数量/兴趣、指标？

我认为，价格考虑到了一切，问题是如何用算法提取这些信息。

 
Valeriy Yastremskiy:

当然这不是线性的）我的依据是，在我看来，一个相当接近现实的估计，以及今天的能力。今天，1000K的规则和3K-10K的标志是不现实的。只是靠能力。在2到5年内，我可能对时机的判断是错误的。

这很容易，即使是一百万或一千万，问题是质量。

瓦列里-亚斯特雷姆斯基。

我们今天所要做的就是寻找好的算法来获得特征和规则。

你们都是混在一起的，只是对于权力的算法还没有达到标准。

 
Rorschach:

你对预测器的理解是什么？新闻、政治、数量/兴趣、指标？

我相信价格会考虑到一切，问题是如何用算法把这些信息拉出来。

一个好的 预测器可以是任何模型能在预测指标上找到稳定关系的芯片。

也就是说，它是一个搜索和实验的主题，而且不仅仅是在芯片本身，还包括其规范化和解释。

价格考虑到了一切--这让我想起了法图姆的理论 )

我认为，即使你不反驳这种说法，仍然存在滞后性，而且不是指新闻和对它的反应之间的时间延迟，而是在一个更全面的意义上

- 如果有一个具有趋势效应的因素，其影响可能很长，没有必要事先预测，只要在事实上尽快 "看到 "就可以了。

 
Aleksey Mavrin:

一个好的 预测器可以是任何特征，模型可以从中找到与预测指标的稳定关系。

也就是说，它是一个探索和实验的主题，不仅是在特征本身，而且在其规范化和解释方面。

价格考虑到了一切--这让我有点想起了法图姆的理论 )

我认为，即使你不反驳这种说法，仍然存在滞后性，而且不是指新闻和对它的反应之间的时间延迟，而是在一个更全面的意义上

- 如果有一个具有趋势效应的因素，其影响可能很长，没有必要提前预测，只要在事实上尽快 "看到 "它就足够了。

市场活在未来的3-6个月里。价格图表可以告诉你很多，包括成交量和新闻。如果你是最快的或最聪明的或最富有的，你就可以赚钱。

 
mytarmailS:

这很简单，一百万或一千万，这是一个质量问题。

你完全搞错了，是权力还没有达到算法的标准。

不，这是对的。正是因为即使是今天的算法，容量也没有达到足够高的水平，我们需要为今天的低容量寻找更有效的算法。

 
请自由分享信息。
1) 你是否使用MT5的python库？
2) 你是在MT5之外还是在MT5之内使用它？
3）图书馆缺乏什么功能？获得指标？

我们正准备对MQL5进行升级，增加快速矩阵操作。这将允许进行大规模的计算。

我们还将开发与分析包的连接器，并实现标准的WinML集成。
 
Renat Fatkhullin:
你能分享一下信息吗。
1) 你是否使用MT5的python库？
2) 你是在MT5之外还是在MT5之内使用它？
3）图书馆缺乏什么功能？获得指标？

我们正准备对MQL5进行升级，增加快速矩阵操作。这将允许进行大规模的计算。

在未来，我们将开发与分析包的连接器，并实现标准的WinML集成。

用R型连接器做R型连接器。

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