交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2358

[denis.eremin]

在Finam的网站上也是如此，只是并非所有的指标都在那里定期更新。

[denis.eremin]

在这两种情况下，不仅有一个实际的数字，而且还有一个预测--当预测和事实之间存在重大差异时的最大价格变动

[[删除]]

denis.eremin:
进入Alpari日历，点击关于发布当前指标值的新闻 - 更多信息...- 该指标的历史数据 表格，包括发布日期

那里的信息是什么时期的？

[Aleksey Mavrin]

有很多可以下载/备用的东西，感谢老美联储)

https://www.federalreserve.gov/data.htm

在某个地方，甚至可以手工编制和下载一个时间同步的异质数量表。

[denis.eremin]

Maxim Dmitrievsky:

那里的信息是什么时期的？

你必须看一下每个指标的深度。

例如，Schweyar的失业率 一直到2007年中期的深度/。

是的，它可以被下载。

[[删除]]

denis.eremin:

你必须看一下每个指标的深度。

例如，瑞士的失业率--截至2007年中期的深度/。

是的，你可以下载它。

诺玛斯，是否只能通过LC访问？

啊，找到了，他们有一个fxstreet的日历

[Aleksey Mavrin]

Aleksey Nikolayev:

最近我们一直在研究普拉多的作品）。所以我就用他书中的一句话来回答："基本面数据是极其规范化和低频的。鉴于市场上的公开供应，其中不太可能有任何可利用的价值。"

是基本数据导致了所有的趋势。我可以回忆起过去几年中商品货币（和商品）以及欧罗巴的强劲趋势。而商品货币已经相当经典地度过了这个阶段。

在任何震荡器上的任何最简单的古老策略都可以在未来5年内获得最大的利润。

但正如已经提到的，基本面总是有新的东西，因此，按历史分类/回归的经典模型是没有用的，普拉多可能是这个意思），（此外，没有很多大的趋势）而且很可能他们退化到2-3个最重要的指标。真正的任务 归结为处理整个新闻背景，它可能更接近AGI。

[Uladzimir Izerski]

Aleksey Mavrin:

所有的趋势都是由基本数据引起的。在过去的几年里，我可以回忆起商品货币（和商品）和欧罗巴的强劲趋势。而商品货币相当经典地经历了这一过程。

在任何震荡器上的任何最简单的古老策略都可以在未来5年内获得最大的利润。

但正如已经注意到的那样，总有一些新的东西掺杂在基本面中，因此经典的历史分类/回归模型用处不大，这可能是普拉多的意思），（越是这样，大趋势就越少）而且很可能退化为2-3个最重要的指标。真正的任务 是处理整个新闻背景，这可能更接近于AGI。

为了使用FA，人们必须花费大量的时间来系统地数字化，以便进行机器处理。这对集体来说是可行的。对一个人来说，这将需要数年时间。我知道如何做，但我无法独自完成。

[Evgeni Gavrilovi]

Maxim Dmitrievsky

MO能按概率计算出信号质量吗？然后过滤出那些概率超过90%的人

[Aleksei Kuznetsov]

Evgeni Gavrilovi:

国防部能否按概率计算出信号的质量？然后过滤出那些概率超过90%的人

我不是那个问的人，但我要告诉你。
也许。树木和森林。你只能选择训练图上>=90%等级的叶片。但在新的数据上，他们会给出50%的误差。这是针对TP=SL的教师标记。其他类型的标记也可以根据合适的比例来选择。但盈利能力很可能是零，就像我的情况一样。