交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2754

新评论
 
Maxim Kuznetsov #:

为什么你们都对 Windows 如此着迷？视窗是微软公司的事情:-))

你们选择了一个参照点，所以你们可以从中算计。你们关心的是个人账户/系列/交易的个人命运。这才是最重要的。

账户活得越久，你就必须挖得越深。你自己，当你穿着短裤时，认为一周接近永恒；现在，一周就像一眨眼；

我们需要用筹码和标记来描述我们想从窗口得到的东西。

它可以冻结在这些参考点上，根据条件和它的扩大，缩小到下一个参考点。

目标就是分类。

我刚刚提出了一个经典滑动窗口的替代方案，因为它让每个人都很恼火，尤其是它可以通过一些分形和非线性动力学的特性在某种程度上得到理论上的证明。

这将是一次有趣的无处之旅，但你可能会很幸运。不过，既然这里的每个人都喜欢旅行，那就不妨一试：D

 
Maxim Dmitrievsky #:

我们需要通过一个带有特征和标签的窗口来描述我们想要的输出 结果。

它可以冻结这些参考点，并根据条件进行下一步的缩小和扩展。

分类目标

我只是在建议一种经典滑动窗口的替代方案，因为它让每个人都很烦恼。

"我们想要得到什么输出 结果"--这是这个问题的绊脚石（还有很多其他问题）。

没有人能用客观的术语来表述目标。

(他们倾向于 "以指数方式永恒利润"，通过寻找一种方法，从洞里捞出正确的梭子鱼）。

 
Maxim Kuznetsov #:

"我们想要得到什么输出 结果 "是这个主题（以及其他许多主题）的绊脚石。

没有人能够用客观的语言来表述这个目标。

(他们倾向于 "以指数方式永恒利润"，通过寻找一种方法来进入洞中，拔出正确的梭子鱼）。

我们扯远了。我建议把重点放在 "醉酒踉跄之窗 "上。它有望给我们带来新的启示，而且实际上涵盖了搜索模式、水平、事件和其他无稽之谈的需要。

对新数据的过度分析和分类错误将显示其余部分。

为了简单起见，你可以从参考点开始摸索。就这样，我走了。

 
Maxim Dmitrievsky #:

这些剧目将是分岔剧目，在这些剧目之后，我们应该寻找吸引物，并根据它们调整窗口，直到下一次分岔为止

在非线性动力学或其他方面。

这样，我们就能将这一窗口放入 MO 中，并预测不久的将来。

只有在自曲线图的中间部分之后，吸引子才会清晰，在此之前，任何吸引子都不会清晰，或更大或更小的吸引子都会生效。

也许有一种算法简单的方法，可以在训练示例中将所有因素都考虑在内，而无需担心这个问题。

如果语料库发生了重大变化，提前确定需要重建这一结构时的价格/时间限制是非常有趣的。但这纯粹是学术上的兴趣。

在实践中 - 每周一次（业务规划的最短自然周期）重新计算、重新计算。因为你无法摆脱周期和傅立叶。

在这方面，一切都是保守的。有人怀疑，每六个月向加勒比海地区提供的黑人仍然会影响报价：-)

 
究竟哪种全局优化算法收敛最快，谁知道呢？
 
mytarmailS #:
谁知道哪种全局优化算法收敛得最快呢？

我明白了））））

 
Aleksey Vyazmikin #:

而他却在这里，用 "重复点数 "取代了我的 "事件"概念，并假装十几天前他还不知道这件事....。是啊。

是的，我喜欢这个词（事件驱动编程 的原生词）--"事件"。

在 SanSanych Fomenko 提出 的变体中 ， 似乎实现了类似的功能：弹射 -> 表示输入（或输出）......我在上面混合了各种 dim_reduction 和多维分类方法（LDA、聚类）.... 。但无论如何，Mahalanobis 的本质可能一直主要是在多维空间中作为异常值/新奇事物检测...因此，在离群值上进行交易的选项看起来非常不错（只需正确进行特征工程，而不是搜索一组愚蠢的初始数据）...

但 "滑动窗口"仍然令人困惑（尽管通常的自回归模型在时间序列跟踪交易中很常见）....- 在窗口中）也会出现混乱...-- 我假设窗口的边界是聪明人进入市场的时间，而他们在投资组合管理中使用的是均值-方差优化...当然，我们不知道他们的投资组合（只能大致从 SoTs 追溯），但在此方差范围内，他们可能会对投资组合进行再平衡------同时固定或加载有关零售的内容......

在离群值上进行交易当然是一个有趣的选择，但考虑到谁在对抗离群值--OTF 或 DTF（日间交易者）--对于正确解释离群值也很重要...

p.s...

好吧，或者不采用 Mahalanobis 离群值，而采用预测分布的极端十分位数--例如，一个行为者的风险接受（与风险规避）行为（根据环境参数相应切换其状态）。

СанСаныч Фоменко
  • 2022.02.03
  • www.mql5.com
Профиль трейдера
 
mytarmailS #:

我明白了）。

大家都很生气，所以即使知道答案也没人愿意回答。
 
JeeyCi #:

是的，我喜欢这个词（事件驱动编程的 原生词）。


参考点通常是起因事件的结果，因此，作为现实世界中事件结果的参考点、区域或片段在意义上更为接近。

当然，你也可以将价格序列视为一个独立的世界，并在这个世界中定义事件，幻想模式事件会影响进一步的价格行为，但这是不一样的)))))。

我仍然不明白为什么一维数组是矢量，而在矢量代数中，数组索引的方向几乎从未使用过，也不像普通矢量那样承载如此大的语义负荷))))。我在这里备受煎熬)))))

 
Valeriy Yastremskiy #:

模式事件进一步影响价格行为，但不尽相同)))))

论据

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