交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2397

[Aleksey Nikolayev]

mytarmailS:

我不明白你的想法和滑动窗口中AMO的不断重新训练有什么不同...

你把当前的最后N张图片，按时间排序，根据它们进行预测，这该怎么做呢？

你只是愚蠢地在滑动窗口中重新训练，就像上面的AMO一样，有什么好处呢？

问题是，滑动窗口的长度不应该由一个固定的N值来设定，而 应该从最大化其长度来确定， 只要它不包含过时的例子。

这类似于所谓的变化点 检测问题

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev:

这个想法是，滑动窗口的长度不应该给定一个固定的N值，而是 应该从最大化其长度来确定， 只要它不包含过时的例子。

这类似于所谓的变化点 检测问题

N - 我指的是对应方的数量，而不是窗口大小

但这种方法是行不通的，至少对一维数据是行不通的。

除非你把非常长的部分作为图像，但在这种情况下，"尺寸诅咒"。

[Aleksey Nikolayev]

mytarmailS:

N - 我指的是例子的数量，而不是窗口的大小。

我也是。尽管在所讨论的抽象水平上，具体指的是什么并不重要--日历时间、小节数、模式数或其他东西。在我看来，任何表示时间顺序的方式都会出现非平稳性。

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev:

我也是。

啊，所以我是哑巴。

Aleksey Nikolayev:

任何表示时间顺序的方式都会显示出非平稳性。

我同意...

在我看来，我们只是找错了地方...。

在我看来，市场不是一个时间序列，如果你把它看成一个BP，它将永远是非平稳的。

我正试图建立一个关于水平的模型。

[mytarmailS]

也许有人对我的价格运动模型感兴趣......

一个用于销售水平的例子。

寻找买单 积累区，这是大多数参与者认为从这个区域增长的地方...( 使用AMO自动搜索的区域 )

1) 一个买入区

2）价格对购买没有反应，并自信地通过这个区域（有人已经卖给了市场上所有的买家，并正在向下推。）

3）许多买家通过卖出平仓，从而加强了下跌趋势，但许多人继续买入，并祈祷价格回到 他们的进入点（我想每个人都记得自己）。因此，出现了一个想象中的销售区域，只要价格到了这个区域，买家就会积极地关闭他们不成功的购买......。

这就是可以理解、解释的模式，一切都符合常识......。

如果你接受这个模型，那么就会明白为什么BP的预测方法在原则上对市场数据不起作用，也不可能起作用。

模型的质量，模型的质量将工作...MO在模型中的作用可能是预测限价订单区...

下面是一些真实数据的例子，这些区域是自动建立的

该算法只看到前100个价格

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

也许有人对我的价格运动模型感兴趣......

一个用于销售水平的例子。

寻找买单 积累区，这是大多数参与者认为从这个区域增长的地方...( 使用AMO自动搜索的区域)

区的起点和终点是如何定义的--具有一定宽度的不同类别还是什么？

[[删除]]

我给自己定的目标是彻底学习python，这本书有1700页，我还需要一个星期。然后，新的决议将随之而来 :)

[Fast235]

Maxim Dmitrievsky:
我设定的目标是彻底学习python，这是一本1700页的书，我还需要一个星期。然后，新的储备将到来 :)

1700页，要读懂它，你必须去西藏，坐在岩石上。

这是件很勇敢的事，你会因为这本书而使自己更加黑暗，你的妻子会把你踢出去的。

[Evgeni Gavrilovi]

Maxim Dmitrievsky:
我设定的目标是彻底学习python，有一本1700页的书，我还需要一个星期。将有更多的研究结果 :)

书名？)

[[删除]]

Evgeni Gavrilovi:

书名？)

"学习Python"，Mark Lutz著，第5版，2卷。