交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2532

[Aleksei Kuznetsov]

其实不需要一个基准。你应该在你打算交易的报价上学习。这就是为什么需要一个特定经纪公司的传播。

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elibrarius#:
基准并不是真的需要。它应该在你打算交易的那些报价上学习。这就是为什么需要某个经纪公司的传播。

如果你想检查真实的表现并开始依赖它，那么看几年前的价差有什么意义呢？

[Aleksei Kuznetsov]

Maxim Dmitrievsky#:
那就看看真实的表现，然后在此基础上进行计算，看几年前的价差有什么意义？

该模型必须通过定期的再训练来适应当前形势。5年前的数据与它的传播，以及目前的数据与它的传播。

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elibrarius#:

一个有定期再训练的模型应该适应当前的情况。5年前的数据与你的传播，以及目前的数据与你的传播。

听起来很有问题，鉴于不完善的历史，额外的自由度

[Aleksei Kuznetsov]

Maxim Dmitrievsky#:

听起来很可疑，鉴于历史的不完美性，多了一个自由度。

从你目前的经纪人那里得到一个不完美的历史，比从另一个人那里得到一个完美的历史要好。

[LenaTrap]

你有没有尝试过相反的方法，加入人工噪音来随机扭曲一些观察结果？

p/s yahho经常因为某些原因被骂，建议从付费供应商那里获取数据。

[Renat Akhtyamov]

LenaTrap#:

你有没有尝试过相反的方法，加入人工噪音来随机扭曲一些观察结果？

p/s yahho经常因为某些原因被骂，建议从付费供应商那里获取数据。

丽娜？

你能详细说明一下吗？

这种方法非常有趣。

[secret]

最主要的是要记得事后消除股权转让的噪音。

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elibrarius#:
从目前的经纪人那里得到一个不完美的历史比从另一个人那里得到一个完美的历史更好。

更糟糕的是，外面可能有垃圾，最好在经过验证的来源上教育自己，否则你会陷入错误的依赖和其他不足。并被骗了。

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LenaTrap#:

你有没有尝试过相反的方法，加入人工噪音来随机扭曲一些观察结果？

p/s yahho经常因为某些原因被骂，建议从付费供应商那里获取数据。

有时会从过度训练中得到一点帮助，相当于辍学了