交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2673

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
它们与引号有什么关系？）

它们被用来对具有严格周期性的时间成分进行编码，我想没有其他地方可以用到。即便如此，它们的效果也很差，而 rbf 内核则更加明亮。

概述应用范围。感觉就像你碰到了 MOE 的天花板，意识到什么都行不通，于是决定开始退化，这样你就能以新的力量把自己从谷底推回来 🙄。

应用领域比神经网络更广泛...例如，自动创建数据，包括目标数据。还有无数其他领域。

你至少应该读读那些解决实际问题的普通工程师写的东西，因为在 11 年级学生写的关于 python 的博客上，你是走不远的。

你应该读一读什么是滤波、自适应滤波、频谱、它的用途、为什么需要它等等。

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mytarmailS #:
应用领域比神经网络更广泛...例如，自动创建数据，包括目标数据。

你至少应该读读解决实际问题的普通工程师写的东西，因为在 11 年级学生写的关于 Python 的博客上，你是走不远的。

我在 Forex 没遇到过任何工程师，只有博客和书。不，这里有几位科学家，他们对正弦波的了解并非道听途说，但他们的劳动成果仍不明确。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
我在 Forex 没有见过任何工程师，只在博客和书中见过。不，也有几位科学家，他们对正弦波的了解并非道听途说，但他们的研究成果仍不明确。

就像神经网络一样，一切都取决于作者。

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mytarmailS #:
就像神经网络一样，这取决于作者。

我不明白你想建立什么模型。我给你发了变换，它比正弦波好，我检查过了。

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky #:
我不明白你想模拟什么。我把转换结果发给你了，它比正弦波好，我检查过了。

分解当然是另一种方法，但潜力是存在的。当然，离散的价格函数只有在相当粗糙的假设条件下才可能分解为连续函数，但如果脉冲产生波浪的假设是正确的，如果可以跟踪它们并了解衰减率的行为，出现新的波浪，....。这种可能性是存在的。虽然这与通过价格函数的增量或其他导数寻找模式的方法不同。

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Valeriy Yastremskiy #:

当然，分解是另一种方法，但潜力是存在的。当然，离散价格函数只有在相当粗糙的假设条件下才可能分解为连续函数，但如果脉冲产生波浪的假设是正确的，如果可以跟踪它们，并且可以理解衰减率的行为和新波浪的出现....。潜力是存在的。尽管这与通过价格函数的增量或其他导数寻找模式的方法不同。

因此，从傅立叶到毛毛虫再到光谱分析，这一切都已经存在了。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:

所以，从傅里叶到毛毛虫，再到光谱分析，这些都已经有了

继续。

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky #:

所以，从傅里叶到毛毛虫，再到光谱分析，这些都已经有了

这些函数都不是离散的，而且是静止的（虽然有噪声）。当然，我们可以根据流量、压力、速度的配置来确定静止流的边界和条件，但湍流出现的点也是概率确定的。与离散数列相比，这是一个更简单或可以说更确定的问题，即使是 SB .))))))。目前还没有人证明，价数列具有物理波的意义上的波，而且它们的规则在那里起作用。将任何函数分解为最简单的函数，并不意味着从某些因素来看，存在相同的正弦波。这也并不总是一个有效的假设。只有当它是正确的时候，问题才会迎刃而解。

[mytarmailS]

Valeriy Yastremskiy #:

还没有人证明，在物理波的意义上，价格序列中存在波，而且它们的规则在那里起作用。将任何函数分解为最简单的函数，并不意味着从某些因素来看也存在相同的正弦波。这也并不总是一个有效的假设。

但这是你需要过滤认识的事实。

这意味着我们需要通过频谱进行过滤，而频谱就是振幅、相位、频率，而振幅、相位、频率就是--哦，正弦波))))。

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mytarmailS #:
但事实上，你需要过滤你的意识。

这意味着通过频谱进行过滤，而频谱就是振幅、相位、频率，振幅、相位、频率就是--哦，多么奇怪--正弦波))))。

在你无懈可击的逻辑中，有一个（不）大的漏洞：市场不是波浪，在那里过滤完全是另一种意思

过程的性质是不同的，你知道吗？就像量子物理学和牛顿力学在这里也不起作用一样。

波是在均质介质中形成的，这就是为什么那里有简单的处理方法