그리고 금리 및 관련 문제, 특히 오버나이트 금리가 있습니다. 연준의 금리 인상에 따라 유럽도 금리를 인상해야 하지만 유럽에는 (유럽의 경우) 외국 자금이 너무 많이 '오버나이트'하고 있습니다. 8시간 안에 다음 장소에서 밤새 잠을 자게 될 것입니다. 그리고 그들은 모두 파이의 한 조각을 얻게 될 것입니다 (그리고 할인율은 GDP의 수익화이기도합니다. 즉, 둔화 된 GDP의 상당 부분이 아무것도없이 날아갈 것입니다).
이 모든 것은 어떻게든 한 번에 MO, NN에 투자되어야 하며, 바/잠재적 이력에서 스스로 식별, 분류 및 훈련되기를 기대해서는 안 됩니다.
그리고 여전히 자신의 도구, 의사 "모델"에 대해 외치며 모든 사람에게 어떻게 살아야 하는지 알려주고 있습니다... .... 다른 하나는 모두에게 닥치라고 요청하고 세 번째는 첫 번째를 홍보하고 두 번째에 대한 공포 이야기를 그리며 첫 번째가 두 번째의 배경에 대해 더 좋아 보이기를 꿈꾸며 하나의 커뮤니티로 통합하는 것을 꿈꾸며.... 그리고 나머지는 신경 쓰지 않습니다 ...
벌써 13 년 (얼굴 만 바뀜)-작동하는 자전거는없고 그것에 대한 동화 만 있습니다-"이 기사는 초보자와 숙련 된 거래자 모두에게 유용 할 것입니다"... 그리고 모두 슬로건, 슬로건... 논리와 증거가 아닌 (증거 부족이 아닌) 슬로건에 모두 있습니다.
그리고 (지식+경험을 적용해서) 미리 생각해서 안 되는 것을 위해 도구(와 표지판)를 사용할 필요가 없도록 할 수도 있었을 텐데... 그리고 13년 동안 쓰레기를 쓰지 않고 "기사"라는 가짜 제목을 붙이는 것... 카피 라이팅조차도 그러한 기사보다 더 많은 진실을 담고 있으며, 그러한 사이비 0사이비 및 비 동료의 사이비 경험의 사이비 교환 ... 그리고 본질적으로
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브랜드 이름? 진보의 엔진? -- 그들이 할 수 있었던 것은 거래 장난감이 은행 간 시장에서 금리보다 더 중요하다는 가설을 반증하는 것뿐이었습니다.
모든 발명은 우연이거나 이전에 얻은 지식을 종합한 결과물입니다. 보통 여러 발명가가 동시에 여러 지점에서 발명합니다(우연의 일치?). 트레이딩의 MO도 마찬가지입니다. 2-3 가지 좋은 접근 방식이있을 수 있으며, 그 바닥에 도달하는 첫 번째 접근 방식은 말라 데즈이고 나머지는 징징 거리는 사람과 패자입니다. 여기서 가장 중요한 것은 제 시간에 공개하지 않는 것입니다. 모든 동시대 사람들을 옆에두고 약간의 재미를 즐기기 위해. 그러나 아무것도 기여하지 않은 사람들은 일반적으로 가장 먼저 연석으로 쫓겨납니다.
You do not need to be a Data Scientist to know this feeling: this is the winter season, you open the tap on “hot” in the morning and it takes a few seconds (sometimes more) before the water goes from cold to the desired temperature. The reason is obvious: the hot water needs time to flow from the boiler to reach your hands. And, said...
공식화는 결코 쉬운 일이 아닙니다.)
그리고 금리 및 관련 문제, 특히 오버나이트 금리가 있습니다. 연준의 금리 인상에 따라 유럽도 금리를 인상해야 하지만 유럽에는 (유럽의 경우) 외국 자금이 너무 많이 '오버나이트'하고 있습니다. 8시간 안에 다음 장소에서 밤새 잠을 자게 될 것입니다. 그리고 그들은 모두 파이의 한 조각을 얻게 될 것입니다 (그리고 할인율은 GDP의 수익화이기도합니다. 즉, 둔화 된 GDP의 상당 부분이 아무것도없이 날아갈 것입니다).
이 모든 것은 어떻게든 한 번에 MO, NN에 투자되어야 하며, 바/잠재적 이력에서 스스로 식별, 분류 및 훈련되기를 기대해서는 안 됩니다.
새로운 양초가 왔고, 우리는 조정 (창 이동)하고 다시 다음 양초 등을 예측합니다
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거래 시스템-13 년-저자가 스스로 증명 한 기간 동안:
가격 시리즈의비 고정성....
가격의 결정적 구성 요소와 노이즈를 회귀 방정식 (EViews에서)에 넣으려고했습니다.
3년 후 결론을 얻었습니다(자전거를 발명했다고 주장됨):
우리는 원시 회귀 모델을 가지고 있습니다. 표본 내에서는 이익 계수가 10보다 훨씬 큰 것으로 나타났습니다. 표본 외에서는 1보다 조금 더 크며 이는 의심스러운 결과입니다. 이 모델은 "올바르게" 구성되었습니다. "정확성"에 대한 여러 가지 징후가 있습니다.
사용된 모델에는 결정론적 구성 요소를 분리하고 노이즈를 추가하는 아이디어가 있습니다.
5 년 후 저는 모델이라고하는 동일한 의사 예측을 실현하기 위해 새로운 하이테크 도구(랜덤 포리스트)를 적용하기로 결정했습니다... 포리스트는 매우 리소스 집약적 인 알고리즘입니다 (RAM 측면에서).
"반전 사이의 거리"매개 변수가 0.0035 달러 인 지그재그가 목표 변수를 구성하는 데 사용되었습니다.
8 년 후 언어 변경 - "R과의 MT4 / 5 연결을위한 기술 사양 공식화에 대한 주제 작성 ".
R과 메타트레이더 4 터미널 간의 상호 작용 라이브러리는 코드베이스에서 사용할 수 있지만: 새로운 MQL4용 mt4R . https://www.mql5.com/en/code/11112.
그러나 classDist와 엔트로피를 제외하고는 새로운 라이브러리에서 아무것도 연결할 수 없었습니다....
그리고 여전히 자신의 도구, 의사 "모델"에 대해 외치며 모든 사람에게 어떻게 살아야 하는지 알려주고 있습니다... .... 다른 하나는 모두에게 닥치라고 요청하고 세 번째는 첫 번째를 홍보하고 두 번째에 대한 공포 이야기를 그리며 첫 번째가 두 번째의 배경에 대해 더 좋아 보이기를 꿈꾸며 하나의 커뮤니티로 통합하는 것을 꿈꾸며.... 그리고 나머지는 신경 쓰지 않습니다 ...
벌써 13 년 (얼굴 만 바뀜)-작동하는 자전거는없고 그것에 대한 동화 만 있습니다-"이 기사는 초보자와 숙련 된 거래자 모두에게 유용 할 것입니다"... 그리고 모두 슬로건, 슬로건... 논리와 증거가 아닌 (증거 부족이 아닌) 슬로건에 모두 있습니다.
그리고 (지식+경험을 적용해서) 미리 생각해서 안 되는 것을 위해 도구(와 표지판)를 사용할 필요가 없도록 할 수도 있었을 텐데... 그리고 13년 동안 쓰레기를 쓰지 않고 "기사"라는 가짜 제목을 붙이는 것... 카피 라이팅조차도 그러한 기사보다 더 많은 진실을 담고 있으며, 그러한 사이비 0사이비 및 비 동료의 사이비 경험의 사이비 교환 ... 그리고 본질적으로
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브랜드 이름? 진보의 엔진? -- 그들이 할 수 있었던 것은 거래 장난감이 은행 간 시장에서 금리보다 더 중요하다는 가설을 반증하는 것뿐이었습니다.
금융시장을 위한 트레이딩 시스템을 만들려고 할 때 우리는 미지의 영역으로 한 걸음 한 걸음 나아가면서 아직 부족한 지식을 조금씩 습득해 나가야 합니다.
이것은 일반적인 상황이며, 실수하고 실수하고 나아지고 다시 앞으로 나아갈 수 있는 사람들은 항상 존재해 왔습니다.
그러나 주변에는 항상 매우 똑똑하고 백과사전식 교육을 받은 사람들이 좌우로 용어를 던지는 사람들이 있습니다.
하지만
차례로 그러한 사람들은 자신의 지식을 바탕으로 어떤 합성도 할 수 없을뿐만 아니라 그들이 말하는 단어의 의미를 이해하지 못한다는 것이 밝혀졌습니다.
제가 공부할 때 제 그룹에는 25 명 중 6 명이있었습니다. 그들 모두는 빨간 졸업장을 가지고 있었지만 원시적 인 디자인 아이디어를 실현한다는 의미에서 완전히 무능했습니다.
그러다 제가 일하던 연구소에서 그런 사람들을 보았습니다.
그들은 똑똑한 바보들입니다.
지난 30년간의 퇴보에도 불구하고 이들은 살아남아 자신만의 것을 만드는 대신 남의 것을 분석하는 일을 계속하고 있습니다.
이 똑똑한 바보들은 비 과학자보다 더 절망적이며 가르치는 것이 불가능하며 이미 모든 것을 알고 있으며 학자적인 모습으로 말도 안되는 일을합니다.
한 걸음씩 한 걸음씩 지식을 정복하면서... 학자 같은 표정으로 헛소리를 늘어놓습니다.
그게 문제죠, 말 한마디 한마디가 동전을 던지면 그렇게 떨어지는 것처럼 모두가 바보이고, 미터를 어떻게 해야 할지 몰라((...)). 결론의 품질이 명확합니다.
산치의 재교육과 말더듬이 창에 대한 호기심 노트
https://medium.com/towards-data-science/ai-in-industry-why-you-should-synchronize-features-in-time-series-f8a2e831f87