交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3396

[Maxim Dmitrievsky]

ONNX 是为转让模型而设计的，而不是为市场上的工人设计的（这是一个很好的奖励）。此外，还宣布了一项竞赛，如果您想参加竞赛，就不能在言语上，而是要在行动上展示自己的才能。因此，必须有很多人使用它，否则谁来竞争。

比赛结束后，通常会有很多有用的实际信息，比如关于 cagle 的信息。是什么，在哪里，为什么，什么有效，什么无效。

[alcoloid]

大家下午好！

有没有办法从样本时间序列生成新的合成时间序列？

谁遇到过，请帮忙）

[mytarmailS]

alcoloid #:

大家下午好！

有没有办法从样本时间序列生成新的合成时间序列？

如果有人遇到过，请提供帮助）

哪些特征应该匹配？

[Renat Akhtyamov]

alcoloid #:

大家下午好！

有没有办法从样本时间序列生成新的合成时间序列？

谁遇到过，请帮忙）

如果有后代，您的合成序列就是它的普通副本

您应首先思考事件的意义，然后切入正题

你仍然会得到一个复制原始系列的功能。

这里没有新自行车，100%。

[Maxim Dmitrievsky]

看起来像一些美味的东西 - googles 链接 kozul 校准

https://github.com/google/empirical_calibration?tab=readme-ov-file

[Maxim Dmitrievsky]

真是个草皮克星

[Maxim Dmitrievsky]

https://www.cambridge.org/core/elements/causal-factor-investing/9AFE270D7099B787B8FD4F4CBADE0C6E?utm_source=hootsuite&utm_medium=twitter&utm_campaign=Elements_Economics_October_IOC

[Aleksey Nikolayev]

Maxim Dmitrievsky #:
https:// www.cambridge.org/core/elements/causal-factor-investing/9AFE270D7099B787B8FD4F4CBADE0C6E?utm_source=hootsuite&utm_medium=twitter&utm_campaign=Elements_Economics_October_IOC

总的来说，这是一篇不错的文章，虽然存在一些理论上的缺陷，但它澄清并梳理了许多问题。

我认为，从实用的角度来看，将真正的关联联系与表象的关联联系（稳定与不稳定）区分开来的任务对我们更有意义。

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Nikolayev #:

总的来说，这本书还不错，阐明和组织了很多东西，尽管有一些理论上的缺陷。

我认为，从实用的角度来看，将真正的关联联系与表面的关联联系（稳定与不稳定）区分开来的任务对我们更有意义。

越来越觉得他根本不是管理者，而只是教学生的：)将 MO 的热门话题作为交易的最新进展来介绍

[Aleksey Nikolayev]

Maxim Dmitrievsky #:
他看起来越来越像一个经理，他只是在教学生:)他把热门的 MO 话题当作交易领域的最新成就来介绍

有一种说法是，他是一家很酷的基金的经理（时间很短），这样基金就可以合法使用他的一些专利--一种收购方法。关于这种收购的具体好处（酷算法或公关）的问题在那里没有讨论。