交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2982

[Renat Akhtyamov]

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如果在动态中控制糖化时间，就能获得良好的糖化温度。

此外，您还可以尝试预测哪些糖化期将在未来有利可图。

尝试不同的拟合函数

祝贺你）

我的第一个诀窍之一已经解决了

在我的记忆中，我曾经用波动率指标的转换值代替周期。

我认为是年利率

[mytarmailS]

Renat Akhtyamov #:

祝贺你）

我的第一个把戏被揭穿了

在我的记忆中，我用波动率指标的转换值代替了周期。

我想应该是亚太地区

恭喜您！这款芯片被称为 "自适应滤波""DSP"，已有 70 年历史。

[Renat Akhtyamov]

mytarmailS #:

恭喜你！这款芯片被称为 "自适应滤波""DSP"，距今已有 70 年历史。

我迟到了

我 12 年前就把它扔了。

两个 MA 是乌龟赛跑。

我的意思是，它看起来不错，但用起来很麻烦。

;)

[mytarmailS]

我遇到了一个 Pythonist 向 R 代码提出的 问题。

我被吓了一跳，笑声中夹杂着......

这个问题在 Python 中是这样解决的。

def to_supervised(train, n_input, n_out):
    X, y = list(), list()
    in_start = 0
    #  step over the entire history one time step at a time
    for _ in range(len(data)):
        #  define the end of the input sequence
        in_end = in_start + n_input
        out_end = in_end + n_out
        #  ensure we have enough data for this instance
        if out_end <= len(data):
            x_input = data[in_start:in_end, 0]
            x_input = x_input.reshape((len(x_input), 1))
            X.append(x_input)
            y.append(data[in_end:out_end, 0])
        #  move along one time step

        in_start += 1
    return array(X), array(y)

而在R 语言中是这样解决的。

em <- embed(x = 1:10,dimension = 6)[,6:1]
e1 <- em[,1:3]
e2 <- em[,4:6]

所以说，感受一下哪种语言是为处理数据而生，而哪种语言只是 "割草"。

[Maxim Kuznetsov]

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我遇到过 这样一个问题，从 pythonist 到 R 代码

我感到一丝震惊，夹杂着笑声.....

下面是用 python 解决这个问题的方法。

在R 中是这样解决的

所以说，要了解两者的区别，哪种语言是为处理数据而设计的，哪种语言只是割草机

是你没有计算 MQL 中的字符串:-)语言是为处理数据而设计的

[mytarmailS]

Maxim Kuznetsov #:

您在 MQL 中没有计算字符串 :-)处理数据的语言

我想都不敢想 ))

[Renat Fatkhullin]

Maxim Kuznetsov #:

您在 MQL 中没有计算字符串 :-)处理数据的语言

只是您不知道 MQL5 标准矩阵方法的新功能：

• https://www.mql5.com/ru/docs/matrix

在基本的矩阵和矢量数学方面迈出了一大步。书写时间大大缩短。

[[删除]]

mytarmailS #:

我遇到了 这样一个问题，它是由一位 Python 专家提出的。

我被吓了一跳，夹杂着笑声......

这就是用 python 解决问题的方法。

而在R 中是这样做的。

所以说，感受一下哪种语言是为处理数据而设计的吧。

最主要的是，笑过之后不会有苦涩的回味。

vec = [i for i in range(15)]    
matrix = [vec[i:i+7] for i in range(0, 14, 7)]
matrix2 = [vec[i:i+7] for i in range(1, 15, 7)]

使用 numpy 的时间更短。做有意义的事

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:

做一些有意义的事情。

例如

[[删除]]

mytarmailS #:

喜欢。

我不知道，随便