交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2458

[Andrei Trukhanovich]

Andrey Khatimlianskii#:

在他们的手指上传播消息，并普遍显示出结果，这样目标就实现了。

总的来说，这很酷。诚然，我戳到了训练有素的模型的链接，汽车无法停放，我以为会有一个像舒马赫那样停放的地狱之箱。

[Andrey Khatimlianskii]

Andrei Trukhanovich#:

总的来说，这很有趣。但当我点击训练有素的模型的链接时，汽车无法停放，我以为这将是一个像舒马赫一样停放的地狱盒子。

不，它还没有学会。我保留了这个标签来学习，有时它已经接近了 )

但该算法相当粗糙，舒马赫在那里，不会是一个月。

[BillionerClub]

Dmytryi Nazarchuk#:
什么事情？

一系列旨在赚取利润的活动。例如，现在的量化师知道当市场关闭时该做什么，以及市场参与者会做什么。故意买入，知道周五的人群会以任何价格买入，周一会继续下跌，但没有参与者。 当地的统计学家程序员非常了解的通常的事情。

[Andrey Dik]

Andrei Trukhanovich#:

总的来说，这很有趣。但当我点击训练有素的模型的链接时，汽车无法停放，我以为这将是一个像舒马赫一样停放的地狱盒子。

嗯，不坏，一点也不坏。 你可以看到它的刹车坏了--那就太好了。

我每天都看到人们的停车位比以前差很多)))))。

[Dmytryi Nazarchuk]

BillionerClub#:

一系列旨在创造利润的活动。例如，现在的量化师知道当市场关闭时该做什么，以及市场参与者会做什么。故意买入，知道周五的人群会以任何价格买入，周一会继续下跌，但没有参与者。 当地的统计程序员，非常清楚地知道这些通常的事情。

如果量化师和你 "知道"，为什么你们还不是亿万富翁？

[mytarmailS]

Dmytryi Nazarchuk#:

如果量化师和你 "知道"，为什么你们还不是亿万富翁？

啊哈哈，你的眼睛中了它。

[Andrey Khatimlianskii]

Andrey Dik#:

不坏，一点也不坏。你可以看到，刹车是坏的--那就好了。

我每天都能看到人们停车的情况更糟糕)))))

我有这个东西2.5天了。

出于某种原因，在第9代之后，错误急剧增加。

第一最佳汽车基因组由于某种原因显示出1.52的误差，尽管上图中的最低点是0.67。

切换到另一个标签后，又开始了第10代，图表自行修正，立即出现了一个新的领导者。

但总体上是生的，当然了。

我满足了我的好奇心，这就够了。

[Andrey Dik]

Andrey Khatimlianskii#:

但总的来说，它是原始的，当然。

好奇心得到满足，这就够了。

当然，这只是一个玩具，虽然很有趣。

[JeeyCi]

我将留下一个链接，介绍金融市场算法交易的机器学习的 例子 ，作者Stefan Jansen。

P.S. 当然，我仍然相信机器学习对TS的局限性，尽管我承认它在RM中很有用。

风险管理中的机器学习可以使用Matlab, Python, R

虽然我还没有编码......(为了区分Trend和Flat，以使用适当的TS，当然，你可以依靠这种反馈[以算法分析和改变MM]，但我不想为市场情绪和我的忙碌付出损失，即使被一些算法和概率理论减少)...我仍然倾向于在市场条件和交易者的意识方面明确区分好的和坏的交易，而且没有办法通知机器人......唯一的办法是教机器人不要在亏损的情况下进行交易（当供求条件发生变化，而交易者不在终端或不知道这些情况时）。

[mytarmailS]

JeeyCi#:

我将留下Stefan Jansen的《金融市场算法交易的机器学习》中的例子 链接。

P.S.，当然，我仍然相信机器学习对TS的局限性，尽管我承认它在RM中的作用。

尽管我还没有编码......。(为了区分趋势和平坦以激活适当的TS，你当然可以依靠这种反馈[通过算法分析和改变MM]，但仍然不想为市场情绪和你的忙碌、损失买单，即使通过一些算法和概率理论降低到一个减少）...我仍然倾向于在市场条件和交易者的意识方面明确区分好的和坏的交易，而且没有办法通知机器人......你必须教它不要进行大量的亏损交易（当市场的需求-供应条件发生变化，而交易者不在终端或他不知道这些条件时）。

通常的MO方法概述，有交易的前缀。

我尝试了所有的方法，但除了防晒网，但这并不重要，重要的是没有奇迹发生。

这不是交易的全部内容。