When new regulations put in place following the 2010 Flash Crash[9] proved to be inadequate to protect investors in the August 24, 2015 flash crash—"when the price of many ETFs appeared to come unhinged from their underlying value"[9]—ETFs were put under greater scrutiny by regulators and investors.[9] The Commodity Futures Trading Commission...
这实质上是从SB转到马尔科夫链的。这一步虽然很小，但却是朝着真实的价格迈进的--没有马尔科夫性，就很难建立一个翻盘的模型。这里的问题是非平稳性--我们现在处理的不是价格的不可预测性，而是模型参数的不可预测性。希望这些参数的变化比价格更慢--我在上面写了 "牛顿第一定律"。
因此，一些局部的无效率可以被形式化为一些价格模型的参数缓慢变化的时间段。很好!剩下的事情就是找到一种方法来诊断这些当地的低效率，TC的梦想就会实现了。
很好!剩下的一点就是找到一种方法来诊断这些地方的低效率，TC的梦想就会实现了。
很快，马克西姆-德米特里夫斯基 将使这一过程完全自动化，然后全能的银行家将最终摆脱不断揭示其险恶计划的交易员)
然而，事实证明，TS是一个受雇的银行家？我建议他应该感到羞愧和忏悔)
当你阅读论坛时，你会感到害怕--同样的事情一遍又一遍......
我们在四楼讨论了2、3次，我记得在五楼讨论了2次。
而每次都有新的小丑出来，带着如此巧妙的外观和琐碎的想法，这些想法已经被咀嚼过很多次了......
价格是人们对事件情绪的反映。
价格上涨和下跌的原因就在这里，而不是在物理公式中找到。物理学不允许物理学家成为成功的交易者）。
很快 ，马克西姆-德米特里夫斯基 将使这一过程完全自动化，然后全能的银行家们将最终摆脱那些不断暴露其险恶计划的交易员)
我对这一点有很大的怀疑。通过机器学习的方法，计算机当然可以教很多东西，但在我看来，你必须确切地知道要教什么，即非常清楚地描述如何确定局部的低效率，否则它将非常类似于西西弗斯的物理练习。 但如果你确切地描述如何确定它们，那么直接在算法中编码就比较容易。也就是说，在你用自己的头脑弄清楚之前，我认为MO没有任何帮助。
我对这一点有很大的怀疑。用机器学习的方法当然可以教很多东西，但在我看来，为此有必要确切地知道要教什么，即非常清楚地描述如何定义局部的 "低效率"，否则它将非常类似于公民西西弗斯的物理练习。 但如果你确切地描述如何定义它们，那么在算法中直接编码它们就会更容易。也就是说，在你用自己的头脑弄清楚之前，我认为MO没有任何帮助。
我对一些事情有很大的怀疑。当然，用机器学习的方法来教计算机是可能的，但在我看来，为此你必须确切地知道要教什么，即非常清楚地描述如何确定局部的低效率，否则它将非常类似于西西弗斯的物理练习。 但如果你确切地描述如何确定它们，那么直接在算法中编码就比较容易。也就是说，在你用自己的头脑弄清楚之前，我认为MO没有任何帮助。
我的观点有点不同。从经济角度看，商人既做了好事也做了坏事。危害可能是相当大的--例如，自闪电崩盘 以来，人们一直在谈论这个问题。如果他们工作的有利方面可以完全自动化，独立的交易者可能会成为过去。
主题是什么 ))))这是一个漫长的过程）。
我的观点有点不同。从经济角度看，商人既做了好事也做了坏事。危害可能是相当大的--例如，自闪电崩盘 以来，人们一直在谈论这个问题。如果他们工作的有利方面可以完全自动化，独立的交易者可能会成为过去。
伤害和利益的概念极其模糊，没有很好地正式化，而且非常主观。而同花顺的崩溃恰恰是交易机器人的一种表现，它们在某一时刻不由自主地自我组织。这提醒我们，除了工具的价格，还有一个流动性的概念，当流动性消失时，资产的价格会突然改变。