交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 847

[Maxim Dmitrievsky]

安德烈。

不管你怎么看，把价格行为作为一个静止的过程来分析，或者从中挑选出静止的类似噪音的成分，从根本上说是文盲，从数学的角度看甚至是疯狂的。

毕竟，对非稳态过程的分析早已有了数学基础--如何在实践中加以调整是另一回事。

下面是一个使用著名的维特比算法分析非稳态VR的例子。

是否有全文或类似的文章？

[Andrei01]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

是否有全文或类似的文章？

这里有一个论文的链接...

[Maxim Dmitrievsky]

安德烈。

这里有一个论文的链接...

只有10页。

[Andrei01]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

仅10页

在那里，他们要求购买论文的全文...但我想你可以从图书馆订购，而且有很多关于这个主题的东西......

[Maxim Dmitrievsky]

Andrei:
他们要求购买完整的论文...但我认为你可以从图书馆订购，而且有很多关于这个主题的东西......

我会把它添加到TS中，什么:)没办法，买各种垃圾。

它最有可能描述的是信号过滤

[Andrei01]

Maxim Dmitrievsky:

我会把它添加到TS中，是的:)没办法，购买垃圾。

它更可能是描述信号过滤

相反，分析不稳定VR的内部潜伏状态，并从数学的角度对其进行定性识别。

信号过滤 是一个特别原始的实际案例。

在任何情况下，交易信号的过滤看起来比过滤噪音和在其中捕捉跳蚤更有能力和合理。:)

[Aleksey Vyazmikin]

安德烈。

总之，对交易信号的过滤看起来比过滤噪音和在其中抓跳蚤更加智能和合理。:)

最后--我因为这种做法而被称为蚯蚓!这是真的，我不在NS中使用它，而是在其他ATS中使用。

[Mihail Marchukajtes]

Andrei:

不管你怎么看，把价格行为作为一个静止的过程来分析，或者从中挑选出静止的类似噪音的成分，从根本上说是文盲，从数学的角度看甚至是野蛮的。

毕竟，对非稳态过程的分析早已有了数学基础--如何在实践中加以调整是另一回事。

下面是一个使用著名的维特比算法分析非稳定VR的例子。

一般来说，把市场看成是一个非平稳的时间序列，是极其不文雅的。这是一个MARKET，而不是一个总量的参数，它每年的工作方式都是一样的。以更广阔的视野看待市场。参加一个课程。尝试通过FFMS证书。至少要阅读他们的问题，了解市场的情况。

作为任何一个研究者。IR的研究人员首先应该研究这个主题领域，而且越研究越好，不要带着玫瑰色的眼镜和自己愚蠢的假设，而是要相信描述和影响市场的事实。他们越早做出一个真正好的TS...

[fxsaber]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

我们只需要在MT5中通过自定义符号直接获得正确的行 - 这将消除软件包和第三方软件的问题，我们可以轻松获得任何符号的行。

同时，这将是一个很好的例子，说明如何在另一个基础上创建一个具有任意分布的符号

应该有帮助。

[Maxim Dmitrievsky]

fxsaber:

这应该有帮助。

很好的例子，谢谢）我做的时候会把结果公布出来。