交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3000 1...299329942995299629972998299930003001300230033004300530063007...3399 新评论 Maxim Dmitrievsky 2023.04.05 17:14 #29991 Maxim Kuznetsov #:在这个主题中，不止有你个人喜闻乐见的想法。伦理学家对 DSP 一词感到恼火？COC 一个月禁令 Aleksey Vyazmikin 2023.04.05 17:35 #29992 nevar #: https:// boostedml.com/2020/04/1-d-convolutional-neural-networks-for-time-series-basic-intuition.html 没错 Aleksey Nikolayev 2023.04.05 18:56 #29993 Maxim Kuznetsov #:用 DSP " 戏弄顽固的 ML-guys:-) "戏弄一下它们，它们就会被引导并做出有趣的反应虽然从逻辑上讲，三者（DL/ML、DSP 和 NN）应该协同工作。第一个从历史分析中确定什么是噪音/信号，第二个实时消除噪音，第三个及时突出信号。否则，就必须使用实时交易员来代替其中之一。 市场向您发出的信号是噪音吗？其他主题的论坛将对您有所帮助。 Maxim Kuznetsov 2023.04.05 19:29 #29994 Aleksey Nikolayev #:市场向您发出的信号是否被别人干扰了？其他主题的论坛将对您有所帮助。 你想挑衅 TC 梦寐以求的 "禁言一个月 "吗？ 你太天真了...... DSP方法可以用于数据处理，而且有望与DL/NN一起使用，除了 "我的邻居试过了，说不好 "之外，还有什么异议吗？ 请注意，我只是说其他方法应与 ML/DL 结合使用。每种方法单独使用都不太可能奏效，但一起使用就会奏效，而且效果就像踩到了疼痛的茧子：-) PS/ 我应该阅读哪些论坛和主题，我会自己决定，不需要您的建议。 Aleksey Nikolayev 2023.04.05 20:08 #29995 Maxim Kuznetsov #:你想挑衅 TC 梦寐以求的 "一个月禁令 "吗？DSP 方法可以用于数据处理，而且可以与 DL/NN 一起使用，除了 "我的邻居试过了，说不好 "之外，还有什么反对意见吗？请注意，我只是说其他方法应与 ML/DL 结合使用。每种方法单独使用都不太可能奏效，但一起使用就能奏效。 结果--就像踩在疼痛的茧子上 :-)PS/ 我应该阅读哪些论坛和主题，我会自己决定，不需要您的建议 您应该首先决定您到底想用 DSP 处理什么--要么是带噪声的信号，要么是一些数据。如果您在另一个主题中决定，那将会更好--这将是您想讨论这个主题而不仅仅是扰乱这个主题的最好证明。 为什么 DSP 不适合价格研究，我最近已经写过了，没有必要再重复。 Renat Akhtyamov 2023.04.05 20:25 #29996 Aleksey Nikolayev #:您应该首先决定您到底想用 DSP 处理什么--要么是带噪声的信号，要么是一些数据。如果您在另一个主题中决定，效果会更好--这将是您想讨论这个主题而不是仅仅扰乱这个主题的最好证明。为什么 DSP 不适合价格研究 ，我最近已经写过了，没有必要再重复。 你在争论什么？ 用数学方法嘲笑任何主题都是 COC。 DSP 的一个明显标志就是回归历史数据。 离散化又是 DSP。 最有趣的是，有了上述种种，一些 "聪明人 "却在试图衡量我的智商。 Rorschach 2023.04.05 20:59 #29997 Aleksey Nikolayev #:静态和准静态随机过程。从数学的角度来看，它们的实现被称为信号。从交易者的角度来看，这是一个永恒的平局，即永恒的交易者天堂，交易的目标是回归平均值。交易的难度来自于价格与 SB 的接近程度。SB 并非信号。有棕色噪音，看起来像 SB，但不是 SB。我翻阅了几本关于 COC 的资产阶级圣经。它们一开始都写道 "信号是任何数字序列"，但当涉及到数学细节时，却发现信号正是我所写的内容。例如，只有在这种情况下，才能通过卷积来定义 ACF。 你是说这条信息？但对于 MO 来说，将数据带入一个范围也是同样可取的。"静态化 "也没有什么坏处。您可以用增量或其他方式来准备序列，而不是 SB。10 页前那本关于频谱分析使用的书不是由某个业余无线电怪才写的，而是由一位因协整而获得诺贝尔奖的人写的。 也许对 MoD 和 DSP 的要求并无太大不同...... Aleksey Nikolayev 2023.04.06 06:55 #29998 Rorschach #:你是指这条信息吗？但对于 MO 来说，将数据纳入一个范围也是可取的。"数据合理化也是可取的。您可以采用增量或其他方式来准备序列，而不是 SB。关于使用频谱分析的书不是由某个业余无线电怪才写的，而是由一位因协整而获得诺贝尔奖的人写的。 也许对 MoD 和 DSP 的要求并无太大不同...... 归一化不会使价格序列静止，因为它不会改变 ACF。 增量是没有功率谱（有时他们说是无限谱）的白噪声。无线电业余爱好者最喜欢说的一句口头禅是 "任何真实信号的频谱都是有限的"，他们研究的不是白噪声，而是白噪声的某种具有修剪频谱的类似物。 从目录上看，这位诺贝尔奖得主的书涉及的是季节性现象。在价格方面，这种现象要么不存在，要么很明显且不适用（例如每日波动）。 我对《DSP》的主要不满在于，它是有数学背景的新手交易者的思想诱饵。他们中的许多人一开始对价格进行傅立叶分解，很快就对结果感到沮丧，并放弃了尝试。相反，他们从一开始就需要深思熟虑，更广泛地应用整个数学。 sibirqk 2023.04.06 09:20 #29999 经济时间序列 是一个极为宽泛的概念。经典计量经济学意味着存在趋势成分、季节成分、周期成分和以噪声形式存在的残差，并对其进行统计和建模。也就是说，许多经济时间序列确实是确定性成分和随机成分的混合物。因此，使用 DSP 方法（例如相同的频谱分析）识别确定性成分是完全可能的。 对于证券交易所的报价，甚至对于外汇报价，这种方法是行不通的，因为它们接近于中央银行。我认为，即使是不太聪明的研究人员，也会发现用频谱方法分析 SB 的想法毫无意义。 fxsaber 2023.04.06 09:43 #30000 在 MO 上共享 TC 的 tst 文件。平衡线并不重要。最重要的是 10K+ 不重叠位置。 1...299329942995299629972998299930003001300230033004300530063007...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
在这个主题中，不止有你个人喜闻乐见的想法。
伦理学家对 DSP 一词感到恼火？
COC
一个月禁令
https:// boostedml.com/2020/04/1-d-convolutional-neural-networks-for-time-series-basic-intuition.html
没错
用 DSP " 戏弄顽固的 ML-guys:-) "戏弄一下它们，它们就会被引导并做出有趣的反应
虽然从逻辑上讲，三者（DL/ML、DSP 和 NN）应该协同工作。第一个从历史分析中确定什么是噪音/信号，第二个实时消除噪音，第三个及时突出信号。否则，就必须使用实时交易员来代替其中之一。
市场向您发出的信号是噪音吗？其他主题的论坛将对您有所帮助。
市场向您发出的信号是否被别人干扰了？其他主题的论坛将对您有所帮助。
你想挑衅 TC 梦寐以求的 "禁言一个月 "吗？ 你太天真了......
DSP方法可以用于数据处理，而且有望与DL/NN一起使用，除了 "我的邻居试过了，说不好 "之外，还有什么异议吗？
请注意，我只是说其他方法应与 ML/DL 结合使用。每种方法单独使用都不太可能奏效，但一起使用就会奏效，而且效果就像踩到了疼痛的茧子：-)
PS/ 我应该阅读哪些论坛和主题，我会自己决定，不需要您的建议。
你想挑衅 TC 梦寐以求的 "一个月禁令 "吗？
DSP 方法可以用于数据处理，而且可以与 DL/NN 一起使用，除了 "我的邻居试过了，说不好 "之外，还有什么反对意见吗？
请注意，我只是说其他方法应与 ML/DL 结合使用。每种方法单独使用都不太可能奏效，但一起使用就能奏效。 结果--就像踩在疼痛的茧子上 :-)
PS/ 我应该阅读哪些论坛和主题，我会自己决定，不需要您的建议
您应该首先决定您到底想用 DSP 处理什么--要么是带噪声的信号，要么是一些数据。如果您在另一个主题中决定，那将会更好--这将是您想讨论这个主题而不仅仅是扰乱这个主题的最好证明。
为什么 DSP 不适合价格研究，我最近已经写过了，没有必要再重复。
您应该首先决定您到底想用 DSP 处理什么--要么是带噪声的信号，要么是一些数据。如果您在另一个主题中决定，效果会更好--这将是您想讨论这个主题而不是仅仅扰乱这个主题的最好证明。
为什么 DSP 不适合价格研究 ，我最近已经写过了，没有必要再重复。
你在争论什么？
用数学方法嘲笑任何主题都是 COC。
DSP 的一个明显标志就是回归历史数据。
离散化又是 DSP。
最有趣的是，有了上述种种，一些 "聪明人 "却在试图衡量我的智商。
静态和准静态随机过程。从数学的角度来看，它们的实现被称为信号。从交易者的角度来看，这是一个永恒的平局，即永恒的交易者天堂，交易的目标是回归平均值。
交易的难度来自于价格与 SB 的接近程度。SB 并非信号。有棕色噪音，看起来像 SB，但不是 SB。
我翻阅了几本关于 COC 的资产阶级圣经。它们一开始都写道 "信号是任何数字序列"，但当涉及到数学细节时，却发现信号正是我所写的内容。例如，只有在这种情况下，才能通过卷积来定义 ACF。
你是说这条信息？但对于 MO 来说，将数据带入一个范围也是同样可取的。"静态化 "也没有什么坏处。您可以用增量或其他方式来准备序列，而不是 SB。10 页前那本关于频谱分析使用的书不是由某个业余无线电怪才写的，而是由一位因协整而获得诺贝尔奖的人写的。
也许对 MoD 和 DSP 的要求并无太大不同......
你是指这条信息吗？但对于 MO 来说，将数据纳入一个范围也是可取的。"数据合理化也是可取的。您可以采用增量或其他方式来准备序列，而不是 SB。关于使用频谱分析的书不是由某个业余无线电怪才写的，而是由一位因协整而获得诺贝尔奖的人写的。
也许对 MoD 和 DSP 的要求并无太大不同......
归一化不会使价格序列静止，因为它不会改变 ACF。
增量是没有功率谱（有时他们说是无限谱）的白噪声。无线电业余爱好者最喜欢说的一句口头禅是 "任何真实信号的频谱都是有限的"，他们研究的不是白噪声，而是白噪声的某种具有修剪频谱的类似物。
从目录上看，这位诺贝尔奖得主的书涉及的是季节性现象。在价格方面，这种现象要么不存在，要么很明显且不适用（例如每日波动）。
我对《DSP》的主要不满在于，它是有数学背景的新手交易者的思想诱饵。他们中的许多人一开始对价格进行傅立叶分解，很快就对结果感到沮丧，并放弃了尝试。相反，他们从一开始就需要深思熟虑，更广泛地应用整个数学。
经济时间序列 是一个极为宽泛的概念。经典计量经济学意味着存在趋势成分、季节成分、周期成分和以噪声形式存在的残差，并对其进行统计和建模。也就是说，许多经济时间序列确实是确定性成分和随机成分的混合物。因此，使用 DSP 方法（例如相同的频谱分析）识别确定性成分是完全可能的。
对于证券交易所的报价，甚至对于外汇报价，这种方法是行不通的，因为它们接近于中央银行。我认为，即使是不太聪明的研究人员，也会发现用频谱方法分析 SB 的想法毫无意义。