交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 3129

 
Maxim Dmitrievsky #:
你可以这样测量每个人。你的想象力是无限的。

试试异常值,它更简单。我不会再向那些什么都没读过的人解释更多关于 kozul 的事情了。

我觉得你没资格给我建议。

 
Aleksey Vyazmikin #:

我觉得你没资格给我建议。

Youtube 上有这样一个公园,他们先问一个路人如何去麦当劳,然后请他不要告诉他们该怎么做。

有特质和没有特质的训练模型进行比较。两者的差异被定义为 ATE。必须洗牌以消除得分偏差。听起来像是某种咒语,如果你不读理论的话。
 
Maxim Dmitrievsky #:
Youtube 上有这样一个公园,他们先是询问路人如何去麦当劳,然后又要求路人不要告诉他们该怎么做。 。

将有特质和没有特质的训练模型进行比较。两者的差异被定义为 ATE。必须洗牌以消除得分偏差。听起来像是某种口头禅,如果你不读理论的话。

这就是问题所在--你说的是大家早就知道并规定好的事情。我说的是为什么它不是最佳的,为什么它不起作用,但你听不进去,也不理解。

 
Aleksey Vyazmikin #:

这就是问题所在--你们谈论的是众所周知的事情,也是长期以来的规定。我说为什么它不是最佳的,为什么它不起作用,但你们听不进去,也不理解。

它是可行的,是最优的,定理已被证明,这一点已经提到过。+ 文章。

但这不是由我来告诉你们的
 
Maxim Dmitrievsky #:
它可以工作,并且是最优的,定理已被证明,这在前面已经提到过。+条。

但这不是由我来告诉你的

你也不需要指出--你只需要进行理智的对话,论证你的立场。

我写道,这种方法是基于一个模型的使用,因此所有测量结果都与模型相关,而不是与单一预测因子相关--这就是缺点。

如果您有任何结果表明所提议的方法是有效的,请告诉我--这将是有趣和有建设性的讨论。

 

我强烈建议您重新考虑构建特征的方法。函数变换在这里不起作用,市场不是 时间序列!

这里是M1 进入点。


这里是进入的原因和H1 进入价格。

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您所做的一切就是在最后 5-10 根蜡烛图中寻找形态/曲线。


这要复杂得多。

 
Aleksey Vyazmikin #:

你不需要指出这一点--你只需要进行理智的对话,论证你的立场。

我写道,这种方法是基于一个模型的使用,因此所有的测量都与模型相关,而不是与单一的预测因子相关--这就是缺点。

如果您有任何结果表明所提议的方法是有效的,请告诉我--这将是有趣的、有建设性的讨论。

通过什么来评估单一预测因子?

如果有一个预测器,那么它有一个函数和一个目标函数吗?)
 
mytarmailS #:

我强烈建议您重新考虑构建特征的方法。函数变换在这里不起作用,市场不是 时间序列!

这里是M1 切入点


这里是H1 的入市理由和入市价格

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您的所有迹象都是在寻找最近 5-10 根蜡烛的形态/曲线。


比这更复杂。

这只是分形逻辑。
 
spiderman8811 #:
常见的分形逻辑

你能给我看看这样的东西吗?

如果真的那么常见的话

 
mytarmailS #:

我强烈建议您重新考虑构建特征的方法。函数变换在这里不起作用,市场不是 时间序列!

这里是M1 切入点


这里是H1 的入市理由和入市价格

=========================================

您的所有迹象都是在寻找最近 5-10 根蜡烛的形态/曲线。


比这更复杂。

你怎么知道别人在做什么?这可有点自夸了我有考虑到过去三个月动向的迹象

原因: