交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 999

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尤里-阿索连科。
他们还说是量子力学。 ((R Fourier是什么时候的事？

呃...我被这顶帽子迷住了...妈的，尤里--考试够了。为什么我必须附上我的毕业证书的扫描件？你必须信任别人。

这是什么？

 

EE....

量子力学粒子的半径-向量算子？

呃...

 
尤里-阿索连科。

你真的在算法中使用这种东西吗？

 
桑桑尼茨-弗门科。

ARCH的效果怎么了？其中有一百多个？而这一切都没有结束的迹象？

我不太明白。
再一次，分销观点是一首完全不同的歌曲。这些参数是稳定的，至少在几周内是如此。
 
尤里-阿索连科。
我不太明白。
再次，分配的种类是完全不同的歌曲。参数至少在几周内是稳定的。

显然，问题在于，除了单变量分布之外，还有互为因果的多变量分布，它们并不总是希望衰减为单变量分布的产物（随机依赖性）。这导致了一些额外的影响。多个X-ARCH有助于解释这些影响。

 
尤里-阿索连科。
我不太明白。
再一次，分布的形状是一首完全不同的歌。参数是稳定的，至少在几周内是如此。

标准的GARCH模型由三部分组成。

1.去趋势化。理想情况下，使用分数微分法来涵盖Hurst

2.分散建模。这不仅是方差的形状，而且是结块，跳跃后的行为......。

3.分布建模。这使得我们有可能对长尾巴进行解释。

 
桑桑尼茨-弗门科。

标准的GARCH模型由三部分组成。

1.去趋势化。理想情况下，使用分数微分法来涵盖Hurst

2.分散建模。这不仅是方差的形状，而且是结块，跳跃后的行为......。

3.分布建模。这使得我们有可能对长尾巴进行解释。

SanSanych，你能告诉我在哪里可以看到这个算法的实现吗？

 
亚历山大_K2。

为什么没有任何一个老前辈（术士、毒药等，当然包括你）这样做？我甚至从未见过MT公司关于真实交易的报告。

如果我可以这么说，那是因为他们没有在MT上交易？

他们在这里做什么，这个问题更难回答。习惯。过去这里（MT社区）有一群非常酷的研究人员，他们总是在寻找有趣的任务，读他们的文章就很有意思。现在，它已经被像阿索连科这样的吹牛大王所取代，像瑞纳或尼基丁。只有几个人在产生有用的内容。但也有一些人出于习惯而留在论坛上。

 
桑桑尼茨-弗门科。

1.去趋势化。理想情况下，使用分数微分法来涵盖Hurst

我对这个问题不是很熟悉。我想了解--用ARFIMA去趋势是否有可能对急剧的趋势变化（顶部或底部）有用？

 
谢尔盖-谢尔盖恩科。

你能告诉我在哪里可以找到这种算法的实现吗？

Rugarch包。其中一个...

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