트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1893

 
레나트 아크티아모프 :

이전 글에 문법 오류가 셀 수 없이 많다는 점을 보아 현재 글은 복사 붙여넣기에 지나지 않는 것으로 알고 있습니다.

나만의 말로 써봐 더 재밌어

https://new-science.ru/chto-takoe-effekt-nabljudatelya-v-kvantovoj-mehanike/

문법 오류가 있는 서투른 연설을 읽는 데 더 관심이 있습니까? :)
 
피터 코노우 :
문법 오류가 있는 서투른 연설을 읽는 데 더 관심이 있습니까? :)
글쎄, 그에게 모든 것이 한 문장에 있다는 것은 멋진 일입니다.)))
 
피터 코노우 :
문법 오류가 있는 서투른 연설을 읽는 데 더 관심이 있습니까? :)

이것은 이미 심리학과 연결되어 있습니다) 그는 심리적 문제가 있습니다)))

 
신경망 :

이것은 이미 심리학과 연결되어 있습니다) 그는 심리적 문제가 있습니다)))

아파 응?

실수 없이 쓰다

 
레나트 아크티아모프 :

아파 응?

실수 없이 쓰다

진심이야? 당신이 무슨 상관이야, 서로의 성공을 돕기 위해 모든 것이 한 가지를 위한 것이라고 생각했지만, 당신은 모두 그것을 쓰지 않습니다, 그것은 작동하지 않습니다)) 우리는 이것이 쉬운 일이 아니라는 것을 이미 알고 있습니다. .. 그럼 당신 은 작동하지 않는 쓰기를 중지합니다 )))) 그리고 울고 히스테리 중지합니다. 그것은 작동하지 않습니다 그러면 작동합니다. 당신은 남자이고 실패해야합니다 ... 내 실수가 당신을 너무 괴롭히면 더 이상 쓰지 않겠습니다) 당신에게 행운을 빕니다 내 마음에서;)

 
신경망 :

진심이야? 당신이 무슨 상관이야, 서로의 성공을 돕기 위해 모든 것이 한 가지를 위한 것이라고 생각했지만, 당신은 모두 그것을 쓰지 않습니다, 그것은 작동하지 않습니다)) 우리는 이것이 쉬운 일이 아니라는 것을 이미 알고 있습니다. .. 그럼 당신 은 작동하지 않는 쓰기를 중지합니다 )))) 그리고 울고 히스테리 중지합니다. 그것은 작동하지 않습니다 그러면 작동합니다. 당신은 남자이고 실패해야합니다 ... 내 실수가 당신을 너무 귀찮게하면 더 이상 쓰지 않겠습니다) 당신에게 행운을 빌어 요 진심으로 ;)

나는 당신의 실수가 특별하고 대담한 사람에 대한 무례의 표시라고 생각했습니다.

하지만 넌 틀렸어, 아무도 울지 않아

쓰다
 
신경망 :

진심이야? 무슨 상관이야 하나를 위한 줄 알았어 서로의 성공을 도우며

오랜만에 이렇게 열심히 웃었습니다 ;)
 
신경망 :

진심이야? 당신이 무슨 상관이야, 서로의 성공을 돕기 위해 모든 것이 한 가지를 위한 것이라고 생각했지만, 당신은 모두 그것을 쓰지 않습니다, 그것은 작동하지 않습니다)) 우리는 이것이 쉬운 일이 아니라는 것을 이미 알고 있습니다. .. 그럼 당신 은 작동하지 않는 쓰기를 중지합니다 )))) 그리고 울고 히스테리 중지합니다. 그것은 작동하지 않습니다 그러면 작동합니다. 당신은 남자이고 실패해야합니다 ... 내 실수가 당신을 너무 귀찮게하면 더 이상 쓰지 않겠습니다) 당신에게 행운을 빌어 요 진심으로 ;)

알레나 설치.
남자가 아니라 환자가 견뎌야 합니다.
실패할 의무는 일반적으로 바닥입니다.

포함하여 모든 사람 사람은 자신이 받은 것과 그것을 받은 사람에게만 빚을 지고 있습니다.
다른 모든 부채는 여성과 당신을 통제하려는 사람들에 의해 부과됩니다.

싸우려고 했어? 실패, 빚, 당신을 조종하고, 죄책감이나 의무감을 부과하면서 ...

아, 아니.
실패의 인내에 의무감을 부과하는 것은 바로 당신입니다. 자신도 그렇게 살아가며 자신의 사고방식을 진심으로 충고하거나 관리하고 싶은가?


 
mytarmailS :

생각하지 않고 발명하지 않는 것이 더 낫다는 결론에 도달했습니다. 다만, 기호를 합성하고 확인하는 일종의 정렬 알고리즘을 작성하는 것이 좋습니다. 기호가 좋으면 그대로 두고 나쁘면 버리고 수백만 가지 옵션을 사용할 수 있으므로 이것은 인간이 발명하는 것보다 분명히 더 효율적입니다.

또한, 좋은 신호를 얻는 것은 오류가 떨어질 때까지 개선되고 수정될 수 있습니다.

영감은 MGUA 방식인 Ivakhnenko의 작업이었습니다. 나는 방법의 철학을 정말로 좋아한다.

GMDH 방법은 표본과 예측 변수가 있다고 가정합니다. 그렇죠? 아니면 단순히 다른 범위에 대한 가격이나 파생 상품을 가져와 한 줄에 넣은 다음 GMDH를 사용하여 원시 모델을 찾기 시작했으며 그 결과 1/0의 기능이 나타나 예측 변수가 되었습니까?

 

나는 Edward Torb의 책을 알게 되었고 거기서 흥미로운 아이디어를 보았습니다. 우리 언어로 번역된다면 분류의 목적은 시장 움직임의 방향을 찾는 것이 아니라 그에 따른 전략을 찾는 것이어야 합니다. 상대적으로 큰 플레이어 또는 그들의 그룹이 운영하는 것, 따라서 이 전략을 이길 수 있는 전략의 사용, 즉 통계적 이점을 얻기 위해 메커니즘을 사용합니다.

이 아이디어는 전술과 함께 전술을 사용하는 것이 중요하다는 앞서 말한 것과 매우 유사합니다. 가격 움직임의 올바른 방향을 결정하는 것만으로는 충분하지 않으며, 이 아이디어를 최소한의 위험으로 거래해야 합니다.

우리가이 아이디어를 개발하면 분류는 현재와 같이 가격 시리즈를 3 가지 유형으로 분류해야합니다. 가격 변동 추세 방향으로 분류 된 후 추가 분류를 수행하여 특정 전략이 선택됩니다. 또한 여러 개일 수 있지만 많지는 않습니다. 첫 번째 항목이 가능한 움직임을 결정하면 두 번째 항목이 진입점과 고정 손익을 담당합니다.

사유: