交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3369

[Andrey Dik]

Aleksey Nikolayev #:

有一条定理大致指出，任何预测对象的模型总是等同于描述对象的模型。事实证明，除了欲望之外，我们总会建立一些市场模型。

还有同一性定理。简单地说："如果一个东西看起来像骆驼，喝起来像骆驼，闻起来像骆驼，那么它就是骆驼。"

您甚至可以计算模型与市场的对应程度，为此，您应该计算特定区域内所有价格增量的总和、系统赚取的点数总和，并将它们进行比较。

用同样的方法，您还可以估算出系统与 oos 上原始数据的漂移程度。

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Nikolayev #:

有这样一条定理，大致说来，任何预测对象的模型总是等同于某种描述对象的模型。事实证明，我们总是在渴望建立某种市场模型的同时，也建立了某种市场模型。

有道理）

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

有一条定理大致指出，任何预测对象的模型总是等同于描述对象的模型。事实证明，除了欲望之外，我们总会建立一些市场模型。

嗯，这是显而易见的。

但我想更正一下

任何 成功 预测对象的模型总是等同于某种描述对象的模型。

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS #:

嗯，这是显而易见的。

只不过我会调整一下。

任何 成功 预测物体的模型总是等同于某种描述物体的模型。

对于 "从头开始 "的规划，从趋势将持续的假设出发，这一点是正确的。

但是，对于基于投资的模型来说，这完全不成立。

就拿显像管电视来说，其规划是基于过去的。多年来一切顺利。但这些计划并没有考虑到其他物理原理的电视，如液晶电视，可能会出现。

在经济学中，这个例子无处不在。在市场经济中，经济衰退的周期性是基于旧事物的生产过剩和新事物的出现。

[mytarmailS]

这一切都混淆了，马，人。

[Maxim Dmitrievsky]

那又怎样？为什么没有人写他们的成就？还是我们要继续窒息？:)

有人完成了 ONNX 吗？

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:
这一切都混淆了，马，人。

文章在哪儿？

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:
文章在哪里？

马克西姆在说什么？

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:
关于马克西姆

关于 MO。也许是某种机器人。

给我一个智能产品

那里已经有 70 篇关于 RL 的文章，每个人都已经弄明白了。需要其他主题：)

[Bogard_11]

СанСаныч Фоменко 寻找模式。如果在预处理上下功夫，这些模式未来的分类误差将小于 20%。

模式只有一种，又称模式。一旦将任何动作简化为 ABC，就可以找到该模式的所有 Mat 比例。即使没有机器学习，所有这些都可以通过手工轻松计算出来。拉诺克并不比学校的代数和几何课程复杂。