交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2709

新评论
 
Aleksey Nikolayev #:

也许我的同名人正在从头开始 "重塑 "概率论和随机过程理论）事件是那里的基本概念。诚然，在那里它只是随机实验结果集的同义词，但它与日常事件概念的联系却非常明显。在理论中，事件构成一个集合--集合代数，而在斜坡中，这些代数也构成一个序列--过滤。

顺便说一句，所有的随机金融数学都是建立在这个基础上的。还有一些结果，如杜巴分解，为我们的一些练习提供了理论依据。

无论如何，尝试以某种方式理解已有的东西，总比自己发明一些棘手的自行车要好。

谢谢你的理解。

认为我完全不熟悉概率论是很奇怪的.....。

我利用我在不同领域的知识，把它们组合成我可以理解的结构。我身边没有一个有学术能力的人可以告诉我类似的概念已被占用，或者我所概述的问题已被成功解决。

一般来说是这样的--事件是市场参与者对价格的实验，但它并不独立于其他因素，恰恰相反--它影响着事件开始之前的许多事情，而不仅仅是过去事件本身的结果。

 
mytarmailS #:
阿列克谢，一个事件就是一条规则，任何事件、模式、情况你都必须用数学来描述，将其与其他事件区分开来，也就是创建一条规则...

TS 是一个事件或一系列事件 == TS 是一条规则或一系列规则

只有在事件的情况下，我们才会有一个抽象的概念，每个人对它的理解都不尽相同，但在规则的情况下，一切都一目了然....。
激活函数也是如此（有必要发明这样一个东西）））为什么要使用 MO 中一个已经使用过的、经常使用的概念，并用它来称呼自己的东西呢？ 然后再惊讶地发现自己不被理解或不想被理解。

事件本质上是影响价格的一个有意义的过程，最终的规则只是由它产生或分割的，它们已经给出了结果的最终归属--"0 "或 "1"。规则是在研究事件之后产生的。

关于激活--如果我们把市场想象成一系列事件，那么对事件的选择就是通过触发描述事件的过程，即通过激活来实现的。这个选择过程是否随机并不重要。当然，我知道神经网络也有类似的概念，本质上是一样的--有一个网络用于选择最近的事件，它产生一个由激活函数分类的概率结果，然后另一个网络产生事件。

 
Maxim Dmitrievsky #:
这样，他就会明确指出，他是从 tervera 的角度来看这幅图的。现在的情况就是一团糟。研究对象不明确。是真实的还是虚构的。

我们正在寻找一个促使人们采取行动的真实事件。当然也会有虚构的事件，但如何识别和剔除是另一个问题。

 
Aleksey Nikolayev #:

他不太可能说理论家。相反，他只是凭直觉走了一条类似的路。有点像微分学是在牛顿之后被多次 "发现 "的，而人们对牛顿的著作一无所知。

这就是为什么团队合作是必要的，因为每个人都能将自己的智慧有效地运用到共同的目标上。

当然，我缺乏知识，但这可以用旺盛的想象力来弥补，如果有人拥有知识，想象力就会朝着正确的方向快速流动。

众所周知，知识限制了人们的想象力，因此，协同合作将是富有成效的。

 
Aleksey Vyazmikin #:

毫无疑问，我缺乏知识，但我有丰富的想象力来弥补这一点。

这才是最重要的。）
 

术语术语术语))))

在一个除了新闻核算之外没有其他核算的环境中，将一个事件理解为来自 FA 的事件是不符合逻辑的。在价格图表上搜索真实事件而不对其进行识别也是不明确的。

一般来说，最好先对自己的术语有所了解，然后抓住对话者的石头）。遗憾的是，chelya 的组织方式是这样的：改变术语体系对他们来说是对自身的背叛，但这是最困难的，也不能保证解决的方式，但它是共同)))))。

[删除]  
Valeriy Yastremskiy #:

())))))))))))))))

在一个除了新闻之外没有任何其他说明的环境中，将一个事件理解为来自 FA 的事件是不合逻辑的。在价格图表中搜索来自真实市场的事件而不对其进行识别也是不明确的。

一般来说，最好先对自己的术语有所了解，然后抓住对话者的石头）。遗憾的是，chelya 的组织方式是这样的：改变术语体系对他们来说是对自身的背叛，但这是最困难的，也不能保证解决的方式，但这是共同)))) 的必要条件。

谢谢你，好心人。否则，我的力量已经耗尽了。
 
Valeriy Yastremskiy #:

())))))))))))))))

在一个除了新闻核算之外没有其他核算的环境中，将一个事件理解为来自 FA 的事件是不符合逻辑的。在价格图表中搜索来自真实市场的事件而不对其进行识别也是不明确的。

一般来说，最好先对自己的术语有所了解，然后抓住对话者的石头）。遗憾的是，chelya 的组织方式是这样的：改变术语体系对他们来说是对自身的背叛，但这是最困难的，也不能保证解决的方式，但它是共同)))))。

我想我明白了人们不明白的地方，这就是方案，它应该变得更加清晰。

关于术语--我还没听说过一个类似的名称，而且我在前面已经解释了为什么这不是在公认的理解意义上寻找 "规则"。否则就会是两种不同的规则，一种是精确规则，一种是概率规则。

一个事件可以用一棵决策树来表示，但我们并不知道它，我们必须尝试构建它。然而，构建整棵树的成本太高，所以我建议先寻找树桩--2-3 个分叉，然后再尝试构建整棵树。
[删除]  
Aleksey Vyazmikin #:

我们正在寻找促使人们采取行动的真实事件。同时，当然也会有虚构的事件，但如何识别和剔除它们是另一个问题。

时间序列的组成部分中没有事件，更不用说真实事件了。

在您的情况中，删除所有事件并识别出任何事件都是比较容易的。
 
Maxim Dmitrievsky #:
时间序列的组成部分中没有事件，更没有真实的事件

在您的情况下，删除所有内容并识别出任何内容都会更容易一些

因此，我们暂且搁置它，不要使用时间序列。

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