交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2988

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好吧，让我们来结束这一切吧
 
Maxim Dmitrievsky #:
在金融市场上，基于各种tsos和shaplets的做法是行不通的。不管你喜不喜欢。

因此，如果将这些方法作为其他预测方法的补充，或许能增加几分。

[删除]  
Aleksey Vyazmikin #:

因此，如果您将这些方法作为其他预测方法的补充，也许它们会增加几个百分点。

那也没什么+2%:)
寻找低效率比寻找信号或模式更难，所以在这里是不可能的
 
Maxim Dmitrievsky #:
不会有什么+2%:)

顺便说一句，这些方法甚至可以不应用于价格，而应用于预测因子，因为它们可能更稳定。

[删除]  
Aleksey Vyazmikin #:

顺便说一句，这些方法甚至可能值得应用于预测因子而非价格，因为它们可能更具静态性。

拜托，但寻找低效率并不是寻找信号或模式。这是形而上学的东西。你需要另一个双曲面来实现这一点。
 
Maxim Dmitrievsky #:
拜托，寻找低效不是寻找信号或模式。这是形而上学的东西。为此，你需要另一种双曲面。

我想这取决于目标和目的。我不会设定需要巨额预算的目标。随机发现只发生在实验中。

 
Aleksey Vyazmikin #:

因此，如果把这些方法作为其他预测方法的补充--也许它们能增加几个百分点。

例如，如果你有 5%的 MOE 优势，那么在 5%的基础上增加 2%，总计 5.1%。大大增加了系统的计算时间和复杂性。

 
在视频中，他说输入更多不同的预测因子，MO 就会自己解决。显然，他没有听说过输入垃圾 = 输出垃圾。最近，甚至 Gref 也引用了这句话。
，但也许焊接缺陷导致的气体漩涡中并没有碎片。因此，在这个特殊的例子中，所有转换对他都有效。
 
Forester #:
在视频中，他说， ，你需要输入更多不同的预测器，MO 就会自己解决。 显然，他没有听说过输入垃圾 =输出垃圾 。最近，就连 Gref 也引用了这句话。 ，但也许焊接缺陷造成的气体漩涡中并没有碎片。因此，在这个特殊的例子中，所有的转换对他来说都是可行的。

最可悲的是，你甚至没有意识到自己在胡说八道....。

 
Aleksey Nikolayev #:
无线电爱好者的另一个季节性烦恼。他们再次捕捉和破译来自市场的信号。

什么样的数字教育环境不适合您的表：))))

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