交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 246

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Awl作家。

1)我们在N维空间的某个区域（输入数据云）上训练一个有N个输入的神经网络。神经网络不知道该如何处理这个云之外的数据。但我们给它提供了这些数据，并期望它能产生一些结果。



2)亲爱的专业人士，在MO的文献中是否有提到这些东西，你觉得有用吗？欢迎大家提出意见。

1）这被称为再训练，如何解决这个问题在每个网络的文献中都有描述。

2）我不是专家，但我知道专家是怎么做的......。最好立即用其他的东西代替价格功能，但要非常近似，有更适合你的特点......这被称为函数近似。

 
mytarmailS:

2）我不是专家，但我知道专家是怎么做的......。最好是用其他东西代替价格功能，但要非常近似，有更合适的特性......这就是所谓的函数近似

我总是说，最好的预测器是MA。你不需要任何网络。一切都很清楚，因为它是。而单独使用MA的0.5概率并不是问题。很明显，"如果你在木材中加入一些油"，我们可以获得更多的概率--0.6-0.65，这已经很足够了。而这已经很足够了。是的，顺便说一句，即使是0.5也已经相当不错了。
 
尤里-阿索连科。
是的，顺便说一句，即使是0.5也已经非常好了。
0.5是意外的梅花，连我都知道，那么这里有什么好的？
 
pantural。
0.5是随机的，它是一个失败者，连我都知道，那么它有什么好处呢？

你确定吗？在轮盘赌桌上才是翻盘。如果你在0.5的概率下赢了3-4个单位，输了一个单位，这算不算是失败？

阅读这个论坛，许多盈利的策略在0.5的概率下也能正常工作。

顺便说一下，在扑克中，1/6甚至1/9的概率就足以让你赢了））。

 
甚至有可能计算出一些时间序列 可以以任何方式被预测或不被预测吗？
 
pantural。
甚至有可能计算出一些时间序列以任何方式可以被预测或不被预测吗？
最好的预测是当前的状态。鉴于它几乎永远不会保持这种状态。
 
尤里-阿索连科。

你确定吗？在轮盘赌桌上才是翻盘。如果你在0.5的概率下赢了3-4个单位，输了一个单位，这算不算是失败？

阅读这个论坛，许多盈利的策略在0.5的概率下也能正常工作。

以0.5的概率，如果你不计算交易成本，你的平均水平将为零。3-4对1的比例约为70%（0.7），原则上0.5的策略是不会赢的。
 
pantural。
是否有可能计算出某个时间序列在任何方面是可预测的或不可预测的？
对随机性的程度有各种测试，但据我所知，对可预测性的程度没有测试。
 
pantural:
以0.5的概率，如果你不计算交易成本，你的平均数为零。3-4对1约为70%（0.7），原则上没有0.5的获胜策略。
你把市场与轮盘赌或掷硬币混为一谈。0.5的概率是正确进场 的概率，而不是盈亏比。而在扑克中，赢钱的概率为1/6-1/9，最好不要坐下来))。
 
尤里-阿索连科。
你把市场与轮盘赌或掷硬币混为一谈。0.5的概率是正确进场的概率，而不是盈亏比。
我说的是预测统计，你猜测市场方向的频率是多少？
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