交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2293

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Rorschach:

除非你在正弦波上做实验，否则你不会理解。

阿索连科对正弦波进行了实验，然后跑到某个地方......对他们进行了冒犯

以一个简单的24期MA为例，进行检查。也许是一些其他的低通滤波器

[Rorschach]

Maxim Dmitrievsky:

阿索连科对正弦波进行了实验，然后跑到某个地方......被他们冒犯了

以一个简单的24周期MA为例，进行检查。也许是一些其他的低通滤波器

https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page2089#comment_19102675

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Rorschach:

https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page2089#comment_19102675

我不明白你这样做的目的是什么。你需要找到特定时期内统计学上明显偏离平均值的情况，或自相关 情况

通过低通滤波器而不仅仅是MAH可能是有意义的。

[Aleksey Nikolayev]

还有一个明显的机会，可以对小卖部的力量进行潜在的有益应用。我们谈论的是一般的随机性测试，特别是NIST测试。它有他们喜欢的一切--周期、傅里叶、模式等。的确，那里只测试二进制序列，但你可以从测试renko图形开始。

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Aleksey Nikolayev:
还有一个明显的机会，可以对cosnickers的权力进行潜在的有益应用。我们谈论的是一般的随机性测试，特别是NIST测试。他们在那里有他们喜欢的一切--周期、傅里叶、模式等等。然而，那里只调查二进制序列，但你可以从调查renko图形开始。

阿列克谢，我们如何将马丁格尔理论与外汇中的马丁格尔联系起来，从科学的角度来看待MO+马丁格尔？:)

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky:

阿列克谢，你如何将马丁格尔理论与外汇马丁格尔联系起来，从一种科学的角度来看待MO+马丁格尔？:)

我无法解释为什么你在MO中需要一个马丁。

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mytarmailS:

你还没有解释为什么你在莫桑比克需要一辆马丁汽车。

我告诉过你--不同的空间分配，其他的机会，你不能通过学习一个行业而得到。

而且这不是关于增加地段的问题。

[Aleksei Kuznetsov]

Aleksey Mavrin:

实际上，我还在纠结一个问题，即两个班级的分布不对称（一个班级超过60%），网子100%地 "烧毁 "了一个班级。

网格是一个如此敏感的东西...一个小小的不平衡，它们就已经烧毁了。平衡双打或从一个大类中删除一些东西是扭曲数据，在我看来是不可取的。特别是如果班级比例是95%对5%。

这也是我改用木制模型的原因之一（树木、森林、助推器）。

网络中的反向错误传播，也带来了自己的问题，即卡在局部点上。

第二个。

树木没有这些缺点。

[Aleksey Mavrin]

Maxim Dmitrievsky:

你可以做很多事情，我不能告诉你，因为有专门的套餐。

班级需要对NS进行平衡。增加缺失的例子。

Rorschach:

最好能掌握Python。

平衡班级，或重做指标，这将给稀有班级带来更多的分数。

谢谢。通过思考如何重塑公制，我想到了这样一个例子--如果班级是0（30%）和1（70%），那么对于正确的值，在反向传球上给出的不是0和1，而是0和0.7（或0.85）作为一个选项。

但我不能马上决定这是否是正确的方法，这些数字或用激活函数来制造魔法，等等，我还没有找到这样的例子。

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Aleksey Mavrin:

谢谢。顺便思考一下如何重塑指标，我想到了这样一个例子--如果班级是0（30%）和1（70%），那么对于返回通道上的正确值，不是0和1，而是0和0.7（或者0.85？

但一开始我就不知道这是不是正确的方法，不管是这些数字还是用激活函数来制造魔法等等，我都找不到这样的例子。

https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page2108#comment_19209601