交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2326

[Valeriy Yastremskiy]

Aleksey Nikolayev:

在我看来，主要问题在于选择了描述市场中最大的参与者--国家的行为的方法。他们(1)在市场上非常有影响力，(2)他们的行为随着时间的推移而发生重大变化，(3)他们在市场上的行动目标往往在市场本身之外，我们并不清楚，(4)有很多状态，他们可以以非常不同的方式（对市场而言）相互作用。在数学上，结果是一个复杂的、不稳定的和开放的系统。

问题不在于你不能为这样的系统想出一个模型，而在于你可以想出太多不同的模型，甚至可能在结论上相互矛盾)

不同规模的球员的分形行为）可能会有帮助)

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Valeriy Yastremskiy:

是从头开始的另一种方法。顺便说一句，医学上任何东西的RCT都扼杀了医学技术，而不是可重复的安慰剂））。

行为或条件的任务是找到一个因果关系)

哪一方是原来的方法

[mytarmailS]

Aleksey Mavrin:

那么显而易见的是，两个或三个正弦波甚至不能正确地近似于长时期的价格。好吧，你不同意吗？

不，我没有，再一次，你误解了......

我认为转换器是一个复杂的非线性结构，很可能是一个神经网络级联。

价格输入---转换器---正弦波。

为了清楚起见，我以一个正弦波为例，但也可以有更多。在输入价格，在输出正弦波，除相位外参数相同

如果网络学会了如何做到这一点，那么就不需要做其他事情了....。

阿列克谢-马夫林。

我有一个想法--一个使用玩家网络的市场模式。

它大致上是这样的（我会试着看一下MO）。

.......

....

模型的想法是众所周知的，复杂的，有不可理解的建模目标。

Aleksey Mavrin:

发烧友们还没有达到，消化各种GPT-3和其他突破性的东西，也许有人会伸手去拿，在这里面标出一些发展路线。

好吧，没有人禁止信仰，但最好用实践来冲淡理论。

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4）计算利润

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这里会有MO代码吗？ 至少是用R语言写的，至少是在下面蘑菇状的。

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky:

最初是在哪一边的方法

原因（根据治疗文章）是已知的，但效果，或不同治疗方法的效果并不清楚，挑战是找到最好的治疗方法并确认其有效性。

我们没有已知的原因，因为有太多的人....。

建模应该给出某种原因和它们对价格的影响的相关性。反之亦然，根据价格的行为，就有可能确定影响参与者的原因，然后确定他们对价格的行动。

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky:

4）计算利润

我最喜欢的示波器))而且可以画出多么美丽的图画)

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Valeriy Yastremskiy:

原因（根据治疗文章）是已知的，但效果，或不同治疗方法的效果并不清楚，挑战是找到最好的治疗方法并确认其有效性。

我们没有已知的原因，因为有太多的人....。

建模应该给出原因及其对价格的影响的某种关联性。反之亦然，从价格的行为中，可以找出影响玩家的原因，并进一步确定他们对价格的行动。

啊，好吧，也许。我将在以后闲暇时进行。

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky:

啊，好吧，我想是的。我将在以后的闲暇时间研究一下。

不是今天的任务。这将是太早了）。

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Valeriy Yastremskiy:
不是今天的任务。会有点早）。

不见得有什么障碍