交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3213

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Maxim Dmitrievsky #:

给我找一个理由，为什么那个黄色的东西会让图表反转。

你付了多少钱？

 
mytarmailS #:

你要付多少钱？

5р

 
Maxim Dmitrievsky #:

5р

自己看

 
mytarmailS #:

自己找

我给你 10 个理由，没有一个在统计学上有意义。

你目前的计算也是如此。

 
fxsaber #:
看到了对这个词的几种解释。

喋喋不休的阶级的解释。

具体来说

例如，有一个大小为 2000 的文件 A

我们通过 sample() 随机抽样，得到大小为 1500 的文件 train

ind <- sample( 2000, 1500); ind

[1] 830 1537 607 651 1244 211 1033 767 452 744 533 1784 1791 1470 846 1448 354 1304 1274 1901 1991 220 1069 341 730

[26] 591 162 401 583 1296 478 1332 673 491 1264 712 1683 993 509 319 868 798 1398 504 1655 180 1512 1594 1663 575

[51] 745 1263 489 197 1481 1649 387 59 6 34 136 1871 1181 1804 1331 324 1987 1802 1964 783 1260 599 13 1070 1938

[76] 510 1929 1613 944 780 631 414 122 1323 1882 352 1071 838 1473 666 1731 1315 1199 899 686 386 299 483 1351 503

[101] 1588 1475 1738 1346 1636 1359 1670 1054 384 139 719 866 1897 870 361 294 578 772 323 888 964 995 1319 703 1063

.....

train <- A[ind]

test <- A[-ind]

 
mytarmailS #:

原来，职业交易员就是通过市场交易赚钱并以此为生的交易员。

我知道那些符合这一定义的人，他们对他人的看法是错误的。

关于交易、自动交易系统和交易策略测试的论坛。

交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易

mytarmailS, 2023.08.31 14:00

专业人士用怜悯和居高临下的眼光看着他们，悄悄地对自己说：你们什么时候才能............

 
Maxim Dmitrievsky #:

我会给你 10 个理由，但没有一个会有统计学意义。

你目前的计算结果也是如此。

谁告诉你我只有一个理由而不是 1000 个？

你编的，你信的，你取笑自己....))

 
fxsaber #:

符合这一定义的人知道，你对他们周围人的看法是错误的。

这很有可能，我不会争辩，这只是一个笑话，不是声明....。

很奇怪，10 分钟前你还说不了解专业人士，现在突然就了解了）。

 
СанСаныч Фоменко #:

具体来说

当然，训练和测试并不重叠。


这里是一个计算过程（它被称为训练、优化--这并不重要）。两个样本都参与了这个过程吗？

 
mytarmailS #:

谁告诉你我只有一个理由，而不是 1000 个？

我编造的，我相信的，我自嘲的......))

好吧，你又在没有任何证据的情况下胡言乱语了。

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