交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2671

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Maxim Dmitrievsky #:
与此同时，市场的复杂性和效率也将提高，因此我们将永远落后一步）如果说以前可以在膝盖上写一个原始的 TS 并且它还能工作的话，那么现在连 MO 也无法生存了。

没有人反对这一点，我们有可能在分析方面更接近实时，但当然不能超越实时。系统和分析系统的复杂性是近似平行的。

 
Valeriy Yastremskiy #:
当然，这是不正确的，因为有氧运动仍然是系统的一项永久功能。但那里也有足够的噪音，而且自动选择必要信号的任务还没有完全解决。

我认为已经解决了

那里更容易，没有趋势

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您还可以使用分解法来了解当前走势服从哪一波。

不偷看，不滞后...


 
mytarmailS #:

我想问题已经解决了。

那里更容易，没有趋势。

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此外，通过分解，您还可以了解目前运动所遵循的波形。

不偷看，不滞后...


在主要的明显病理框架内，是的，但还不到 30%，到目前为止还不明白那里出了什么问题，最重要的是一个人是在哪里根据微弱的信号做出决定的。

我还不明白它是如何消失的。我在上文提到过，无法比较两个并排分解的正弦波。而且还无法制作步长非常接近的窗口。

 

1+7+5+4=17 个主要昼波（现在）形成一个体量；它们最初具有不同的相位和振幅，以不同的权系数进入不同的商。 同时，每个都可以反相。转到图....

 
Valeriy Yastremskiy #:

我还不明白阻尼是如何工作的。我在前面提到过，无法 比较两个并排分解的正弦波。而且也无法使用步长非常接近的窗口进行比较。

如上所示，可以 通过 PCA 或带通滤波器....。

一切问题早在 100 年前就已解决

 
mytarmailS #:

如上图所示，可以 通过 PCA 或带通滤波器来实现。

这在 100 年前就已经解决了。

显然，没有实现))))))))))))))))))))))))))我在一家医疗中心工作。）我们的医生也没有全自动心电图评估机。100 年前，人们就提出了心电图可以区分心脏不同部位工作的想法，但它并没有解决诊断问题，至今也没有解决不太复杂病例的诊断问题。

 
Valeriy Yastremskiy #:

显然，没有实现))))))。事实上，我在一家医疗中心工作。）我们的医生没有全自动心电图评估机。100 年前，有人提出了心电图可以区分心脏不同部位工作的想法，但它并没有解决诊断问题，在不太复杂的病例中也没有解决这个问题。

我们现在讨论的不是这个问题
 
mytarmailS #:
我们不是在讨论这个问题

我们的任务是在不同时间段识别信号，以了解其行为、衰减率或反之亦然。这是同一个数量级。在心血管方面也有同样的问题，在一段时间内，信号会减弱为 0，然后出现，但并不总是与心脏的基本节律一致。

 
Valeriy Yastremskiy #:

为什么，有同样的任务，要在其他信号中识别一个器官功能失常的微弱信号，我们的任务是识别不同时期的信号，以了解其行为、衰减率或反之亦然。这是同一个数量级。在心血管方面也有同样的问题，在一段时间内，信号会减弱为 0，然后出现，但并不总是与心脏的基本节律一致。

又是你和你的药（You and your medicine again)。
你说你不能使用滑动窗口来分离移动中的和声，我说你可以，这就是我所看到的对话内容。
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