交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2744 1...273727382739274027412742274327442745274627472748274927502751...3399 新评论 Valeriy Yastremskiy 2022.09.16 11:14 #27431 mytarmailS #:天才））我们写任何垃圾，如果有人认为戳你的鼻子，你就告诉他们--你 不懂语言模式，ptuschestvo。你对 "普图什尼克人 "有什么意见？ 他们不是人吗？ 还是你的前夫就来自那里？ 马克西姆-德米特里耶夫斯基#: 你不懂语言的转折，你不懂什么时候是为了简洁而写，你不懂定义，也就是说什么都不懂。你只是在跑题。这就是普图什尼克人的特点。 没有人指责你，人与人是不同的。只是不要去你愚蠢的地方，不要卷入其中：D 让我做一个 "ptushnik "吧，把一切都归咎于我，这样您就会冷静下来，更多地去讨论这个问题，因为这样会更好，有争论，如果有玩笑，那就没有幼稚的取笑))))。 Maxim Dmitrievsky 2022.09.16 11:16 #27432 Valeriy Yastremskiy #:经过 Sanych 的解释，我终于有点不明白重要预测因子的含义了。根据他的解释，它们经常出现，其大小与结果相关。但这些显然是整个训练期间系列的一般迹象。我似乎无法与系列模型中的内容相匹配。事实证明，这些预测因子总是有效的，如果相当简化的话，或者说是最经常有效的。一般来说，使用最常用的设置显然会比使用仅对某一部分有效的设置得到更积极的结果......因为它没有形成一幅图画，到底要搜索什么，为什么要搜索。 还有一个术语问题，这是误解和自己犯错的主要根源。我是按照自己的理解来写的。我向他指出了缺点所在。 mytarmailS 2022.09.16 11:17 #27433 Valeriy Yastremskiy #:让我成为一个 PTU，把一切都归咎于我，而你冷静下来，更多的情况下，因为它会更好，有争论，如果和笑话，然后没有幼稚的戏弄))))。 不...你很好）。 Maxim Dmitrievsky 2022.09.16 11:17 #27434 Valeriy Yastremskiy #:让我做个小学生，把一切都归咎于我，你会冷静下来，更多地做正事，因为这样会更好，有争论，如果有玩笑，那就没有幼稚的戏弄))))。 我不知道该用什么词来打发他 😀桑尼奇和佩列文科来了，扔了块骨头就走了。当你开始讨论事实时，却发现什么也没有。 Valeriy Yastremskiy 2022.09.16 11:21 #27435 Maxim Dmitrievsky #: 这就是术语的问题，也是误解和你自己犯错的主要根源。我是按照自己的理解来写的。我给你指出了弱点所在。 不，他的解释让我瞠目结舌，你的理解似乎与桑尼奇的一致，但与我的完全不相关。 当然，如果我们以一天或一周的相同时间间隔，嗯，一般来说，不是整个系列，而是某些相同的部分，并以此为基础进行教学，那么情况就有点明朗了，但如何找到这些相同的部分呢？最简单的方法是按时间来做，比如从 17 节到 18 节...一般来说，这应该是可行的，但在 Sanych 的案例中，整行出现的内容没有变化，这就不清楚了。 Valeriy Yastremskiy 2022.09.16 11:21 #27436 Maxim Dmitrievsky #: 我不知道该说些什么才能让他离开 😀 桑尼奇和佩列文科突然出现在这个话题里，扔了一块骨头就走了。当你开始讨论事实时，却发现什么都不是。 不要回答。 好吧，他们显然还有其他项目，而这就像是一个小爱好，很可能在这个爱好中雷扎并不擅长。 Maxim Dmitrievsky 2022.09.16 11:30 #27437 Valeriy Yastremskiy #:不，我听了他的解释后就糊涂了，你的理解有点像桑尼奇，但与我的理解完全不相关。当然，如果我们把一天或一周的相同时间间隔，嗯，一般来说，不是整个系列，而是一些相同的部分，并在此基础上进行教学，那么画面就有点清晰了，但如何找到这些相同的部分呢？最简单的方法是按时间来做，比如从 17 节到 18 节......一般来说，这应该是可行的，但在 Sanych 的案例中，整行出现了不变，这就不清楚了。 它采用符号和目标符号，在给定步长的滑动窗口中测量它们之间的相关性或熵。它还能查看差值、平均值和其他统计数据。扔掉不好的符号。 然后，在训练过程中，它将不同的符号替换到模型中，也就是说，它们会随着时间的推移而变化。我不知道它们是根据什么原理替换的，可能是根据将历史划分为不同模式的结果。 Valeriy Yastremskiy 2022.09.16 11:40 #27438 Maxim Dmitrievsky #:获取属性和目标，在给定步长的滑动窗口中测量它们之间的相关性或熵。查看差值、平均值和其他统计数据。扔掉不好的迹象。然后，在训练过程中，它将不同的迹象替换到模型中，也就是说，它们会随着时间的推移而改变。我不知道它们是根据什么原理替换的，可能是根据将历史划分为不同模式的结果。 如果这些特征的时间与其他特征相关联，那就更容易理解了。但他并没有说标志的类型))))) Maxim Dmitrievsky 2022.09.16 11:41 #27439 Valeriy Yastremskiy #:如果这些特质与其他特质有时间上的联系，那就更容易理解了。但他没有说特质的类型)))))。 好吧，180 一些天花板特征，可能是基于增量的。那为什么要猜呢？ JeeyCi 2022.09.16 11:42 #27440 Maxim Dmitrievsky #: 如果你仔细阅读，就会发现第 2 点中的伏笔，即最初与故事的契合点。这就是他的学习误差下降的原因 回归系数的统计检验是为了什么？还是检验关于均值和方差相等的假设？(如果 PCA 仍然显示第一 PC 解释了可接受的方差份额[残差很小]--那么就接受它，并检查确认回归系数的显著性）....。 理想情况下 -- 很明显，为了获得 100% 的概率，我们应该使用函数关系而不是相关关系 -- 但如果我们研究的是随机过程，结果将只是概率性的，只有在大量测试数据上才能确认，而且只有在市场上出现新的驱动程序 之前才能确认....。[顺便说一句，事实/逻辑意识也非常重要，而不仅仅是稳健分析]。 只要我们依赖历史数据.....，与历史相适应的情况总是存在的。但我们总是可以通过 F 统计量来比较方差--如果方差减少量远大于剩余的未解释方差，那么就可以确定一个新的回归。(用 dr SLOPE）...但这只能在未来的某个时刻起作用，而且只能在大数据上起作用......或者切换行为者的状态（如果使用 DL）......但驱动程序知道最好不要等待但知道驱动程序总比等到当前样本收集完毕再确认要好。 特征工程如果符合逻辑，您已经正确地注意到了--"理论上 "符合逻辑（在任何统计处理下，都有地球上的物理逻辑规律和人类知识，模式不会凭空出现）--[但有人可能会有无知]--那么建模过程中的 FS 将不会对建模者或开发者造成很大困扰....。没有历史你哪儿也去不了，要想知道什么和什么时候成为了驱动力，什么没有--你不需要太多高等数学方面的智慧，只需要了解货币和商品市场的规律、私人部门和国家部门（这不是虚拟机），否则我们使用应用高等数学（虚拟机）的工具只是 "事后 "才知道，改变世界的消息已经被人听过一次了......只是，包括市场在内的市场反应通常是滞后的。 附注 单词和字母对谁来说都是未知的，不要阅读未知主题的未知字母，这样就不会执着于字母 - 为您的 FS.... 寻找 VM 机器如果您也能证明您的结果在统计上的有效性，而不仅仅是命中率百分比（顺便说一句，并不总是无偏见的）），那么对话就会变得不同....。但现在，是的，每个人都有自己的术语....。 1...273727382739274027412742274327442745274627472748274927502751...3399 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
天才））我们写任何垃圾，如果有人认为戳你的鼻子，你就告诉他们--你 不懂语言模式，ptuschestvo。
你对 "普图什尼克人 "有什么意见？ 他们不是人吗？ 还是你的前夫就来自那里？
你不懂语言的转折，你不懂什么时候是为了简洁而写，你不懂定义，也就是说什么都不懂。
你只是在跑题。这就是普图什尼克人的特点。
没有人指责你，人与人是不同的。只是不要去你愚蠢的地方，不要卷入其中：D让我做一个 "ptushnik "吧，把一切都归咎于我，这样您就会冷静下来，更多地去讨论这个问题，因为这样会更好，有争论，如果有玩笑，那就没有幼稚的取笑))))。
经过 Sanych 的解释，我终于有点不明白重要预测因子的含义了。根据他的解释，它们经常出现，其大小与结果相关。但这些显然是整个训练期间系列的一般迹象。我似乎无法与系列模型中的内容相匹配。事实证明，这些预测因子总是有效的，如果相当简化的话，或者说是最经常有效的。一般来说，使用最常用的设置显然会比使用仅对某一部分有效的设置得到更积极的结果......
因为它没有形成一幅图画，到底要搜索什么，为什么要搜索。
让我成为一个 PTU，把一切都归咎于我，而你冷静下来，更多的情况下，因为它会更好，有争论，如果和笑话，然后没有幼稚的戏弄))))。
不...你很好）。
让我做个小学生，把一切都归咎于我，你会冷静下来，更多地做正事，因为这样会更好，有争论，如果有玩笑，那就没有幼稚的戏弄))))。
这就是术语的问题，也是误解和你自己犯错的主要根源。我是按照自己的理解来写的。我给你指出了弱点所在。
不，他的解释让我瞠目结舌，你的理解似乎与桑尼奇的一致，但与我的完全不相关。
当然，如果我们以一天或一周的相同时间间隔，嗯，一般来说，不是整个系列，而是某些相同的部分，并以此为基础进行教学，那么情况就有点明朗了，但如何找到这些相同的部分呢？最简单的方法是按时间来做，比如从 17 节到 18 节...一般来说，这应该是可行的，但在 Sanych 的案例中，整行出现的内容没有变化，这就不清楚了。
我不知道该说些什么才能让他离开 😀
不要回答。
好吧，他们显然还有其他项目，而这就像是一个小爱好，很可能在这个爱好中雷扎并不擅长。
不，我听了他的解释后就糊涂了，你的理解有点像桑尼奇，但与我的理解完全不相关。
当然，如果我们把一天或一周的相同时间间隔，嗯，一般来说，不是整个系列，而是一些相同的部分，并在此基础上进行教学，那么画面就有点清晰了，但如何找到这些相同的部分呢？最简单的方法是按时间来做，比如从 17 节到 18 节......一般来说，这应该是可行的，但在 Sanych 的案例中，整行出现了不变，这就不清楚了。
它采用符号和目标符号，在给定步长的滑动窗口中测量它们之间的相关性或熵。它还能查看差值、平均值和其他统计数据。扔掉不好的符号。
然后，在训练过程中，它将不同的符号替换到模型中，也就是说，它们会随着时间的推移而变化。我不知道它们是根据什么原理替换的，可能是根据将历史划分为不同模式的结果。
获取属性和目标，在给定步长的滑动窗口中测量它们之间的相关性或熵。查看差值、平均值和其他统计数据。扔掉不好的迹象。
然后，在训练过程中，它将不同的迹象替换到模型中，也就是说，它们会随着时间的推移而改变。我不知道它们是根据什么原理替换的，可能是根据将历史划分为不同模式的结果。
如果这些特征的时间与其他特征相关联，那就更容易理解了。但他并没有说标志的类型)))))
如果这些特质与其他特质有时间上的联系，那就更容易理解了。但他没有说特质的类型)))))。
如果你仔细阅读，就会发现第 2 点中的伏笔，即最初与故事的契合点。这就是他的学习误差下降的原因
回归系数的统计检验是为了什么？还是检验关于均值和方差相等的假设？(如果 PCA 仍然显示第一 PC 解释了可接受的方差份额[残差很小]--那么就接受它，并检查确认回归系数的显著性）....。
理想情况下 -- 很明显，为了获得 100% 的概率，我们应该使用函数关系而不是相关关系 -- 但如果我们研究的是随机过程，结果将只是概率性的，只有在大量测试数据上才能确认，而且只有在市场上出现新的驱动程序 之前才能确认....。[顺便说一句，事实/逻辑意识也非常重要，而不仅仅是稳健分析]。
只要我们依赖历史数据.....，与历史相适应的情况总是存在的。但我们总是可以通过 F 统计量来比较方差--如果方差减少量远大于剩余的未解释方差，那么就可以确定一个新的回归。(用 dr SLOPE）...但这只能在未来的某个时刻起作用，而且只能在大数据上起作用......或者切换行为者的状态（如果使用 DL）......但驱动程序知道最好不要等待但知道驱动程序总比等到当前样本收集完毕再确认要好。
特征工程如果符合逻辑，您已经正确地注意到了--"理论上 "符合逻辑（在任何统计处理下，都有地球上的物理逻辑规律和人类知识，模式不会凭空出现）--[但有人可能会有无知]--那么建模过程中的 FS 将不会对建模者或开发者造成很大困扰....。没有历史你哪儿也去不了，要想知道什么和什么时候成为了驱动力，什么没有--你不需要太多高等数学方面的智慧，只需要了解货币和商品市场的规律、私人部门和国家部门（这不是虚拟机），否则我们使用应用高等数学（虚拟机）的工具只是 "事后 "才知道，改变世界的消息已经被人听过一次了......只是，包括市场在内的市场反应通常是滞后的。
附注
单词和字母对谁来说都是未知的，不要阅读未知主题的未知字母，这样就不会执着于字母 - 为您的 FS.... 寻找 VM 机器如果您也能证明您的结果在统计上的有效性，而不仅仅是命中率百分比（顺便说一句，并不总是无偏见的）），那么对话就会变得不同....。但现在，是的，每个人都有自己的术语....。