트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2028

 
알렉세이 니콜라예프 :

경제 물리학(잠재적 게임 이론)의 기본 영역은 거기에 전혀 반영되지 않은 것 같습니다.

기사 모음이 있지만 첫 번째에는 없고 두 번째 Maslov에는 약간 있고 어렵습니다. 그러나 나 같은 Kolmogorov조차도 처음에 수신하고 컴퓨터에서 연속 함수로 처리하는 이산 숫자를 표현하려고 노력하는 이유를 이해할 수 없었습니다.))))

에너지적으로 유리한 상태인 Bogolyubov의 원칙은 시장 참가자의 열망과 매우 유사합니다.)

네, 다른 규모에서 시리즈의 속성에 따라 예측이 달라야 한다는 나의 경솔한 진술은 분명히 사실이 아닙니다.)

 

안녕하세요 Max님, 진행 상황을 훑어보고 도움을 드리고 싶습니다!!!!!

전체 견적 이동을 담당하는 주간 옵션이 있는 것으로 나타났습니다. 나는 CME에 대해 모르지만 Si 악기의 모국에서는 목요일부터 목요일까지입니다. 즉, 주간 옵션은 목요일에 만료됩니다. 요즈음의 모델을 훈련하고 아마도 그 결과는 주말에 더 안정적일 것입니다. 즉, 옵션이 목요일에 종료되므로 현재 목요일에 종료되고 N주 전에 시작하지만 금요일부터 교육 기간을 이수해야 합니다. 주간 옵션의 전체 수에 대한 교육을 받습니다. 마지막 8개 옵션을 다시 가져간다고 가정해 보겠습니다. 목요일 휴무. 고마워하지마!!!

 
마이클 마르쿠카이테스 :

안녕하세요 Max님, 진행 상황을 훑어보고 도움을 드리고 싶습니다!!!!!

전체 견적 이동을 담당하는 주간 옵션이 있는 것으로 나타났습니다. 나는 CME에 대해 모르지만 Si 악기의 모국에서는 목요일부터 목요일까지입니다. 즉, 주간 옵션은 목요일에 만료됩니다. 요즈음의 모델을 훈련하고 아마도 그 결과는 주말에 더 안정적일 것입니다. 즉, 옵션이 목요일에 종료되므로 현재 목요일에 종료되고 N주 전에 시작하지만 금요일부터 교육 기간을 이수해야 합니다. 주간 옵션의 전체 수에 대한 교육을 받습니다. 마지막 8개 옵션을 다시 가져간다고 가정해 보겠습니다. 목요일 휴무. 고마워하지마!!!

쓸데없는 정보 감사합니다

 
막심 드미트리예프스키 :

쓸데없는 정보 감사합니다

그럼 아시다시피!!!!! 내가 무슨 말을 할 수 있니!!
 
막심 드미트리예프스키 :

다시 네트워크와 함께 뭔가 더 현명한? 역으로 거래)

 
mytarmailS :

다시 네트워크와 함께 뭔가 더 현명한? 역으로 거래)

씨발 zadolbala .. 어떤 이유로 때때로 거래를 마치

다시 알아낼게.. 그래도 좋았어 다시 시작했어

예를 들어 드로다운이 있는 나쁜 시리즈가 있을 수 있습니다.


그러나 나는 현재 시리즈가 마음에 들지 않습니다. 분명히 오류가 남아 있습니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

씨발 zadolbala .. 어떤 이유로 때때로 거래를 마치

다시 알아낼게.. 그래도 좋았어 다시 시작했어

예를 들어 드로다운이 있는 나쁜 시리즈가 있을 수 있습니다.


그러나 나는 현재 시리즈가 마음에 들지 않습니다. 분명히 오류가 남아 있습니다.

모델을 가져 와서 파이썬에서 거래를 시뮬레이션하십시오. 그리드 거래가 이루어지는 이틀 동안 ...

물론 이것이 가능하다면 그리드는 어제가 아니라 이미 최신 상태입니다.

 
mytarmailS :

모델을 가져 와서 파이썬에서 거래를 시뮬레이션하십시오. 그리드 거래가 이루어지는 이틀 동안 ...

물론 이것이 가능하다면 그리드는 어제가 아니라 이미 최신 상태입니다.

확인하면 테스터에서 더 잘 작동합니다. 다시 알아보도록 하겠습니다)

방금 재발을 위해 앉았습니다 .. 매우 멋진 학습

Z.Y. 옳은 일을 했습니다 - 매우 슬프게도 훈련을 받았습니다.

나는 사랑을 생각했지만 아니 - 다시 경험))

 

날짜를 채굴했는데 이제 어떻게 처리해야 할지 모르겠고 힘이 별로 없어요 ((((

이제 하나의 인덱스 열이 있는 csv이며 무게가 큽니다. "디코딩" 후 바이너리 의 무게는 17배 더 커집니다.

무슨 일이야?

 
로르샤흐 :

날짜를 채굴했는데 이제 어떻게 처리해야 할지 모르겠고 힘이 별로 없어요 ((((

이제 하나의 인덱스 열이 있는 csv이며 무게가 큽니다. "디코딩" 후 바이너리 의 무게는 17배 더 커집니다.

무슨 일이야?

그리고 어떤 종류의 데이터입니까?
사유: