트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 583

[Maxim Dmitrievsky]

유리 아사울렌코 :

왜 그렇게 생각합니까? 어디에?

시스템을 위해 나는 표지판을 사용하지 않습니다. 기호로 나는 전혀 분석할 필요가 없는 시계열(학습과 기능 모두에서) 영역만 잘라냈습니다.

NN 자체는 시계열을 직접 씹습니다.

이미 책을 저술하고 인용하기도 했습니다. NS는 기존의 방법과 함께 고도로 전문화된 작업을 수행합니다.

그리고 죄송합니다, 당신은 약 15 개의 국회 입구를 썼습니다 .. 나는 이것을 표지판의 수와 자동으로 연결했습니다 :)

[Yuriy Asaulenko]

막심 드미트리예프스키 :

그리고 죄송합니다, 당신은 약 15 개의 국회 입구를 썼습니다 .. 나는 이것을 표지판의 수와 자동으로 연결했습니다 :)

자, 여기 책의 인용문이 있습니다. 벌써 3~4번이나 데려왔어.))

여기에서 왔습니다.

그건 그렇고, 2일 동안 공부한 후, 숲은 시장 문제를 해결하는 데 그다지 적합하지 않은 것 같습니다(물론 문제의 공식화에 따라 다릅니다).

사실 저도 오래전부터 국회에 대해 그렇게 생각했습니다.)

[Maxim Dmitrievsky]

유리 아사울렌코 :

자, 여기 책의 인용문이 있습니다. 벌써 3~4번이나 데려왔어.))

여기에서 왔습니다.

사진이 로드되지 않은 것

이번 판에서 나온건가요?

[Yuriy Asaulenko]

막심 드미트리예프스키 :

사진이 로드되지 않은 것

이번 판에서 나온건가요?

예, 여기에서.

내 게시물에 사진이 있습니다.

[Konstantin Nikitin]

유리 아사울렌코 :

예, 여기에서.

내 게시물에 사진이 있습니다.

같은 그림이 즉시 보이지 않았으며 이제는 보이지 않습니다.

[Yuriy Asaulenko]

콘스탄틴 니키틴 :

같은 그림이 즉시 보이지 않았으며 이제는 보이지 않습니다.

사진을 새로고침했습니다.

[Maxim Dmitrievsky]

유리 아사울렌코 :

그건 그렇고, 2일 동안 공부한 후, 숲은 시장 문제를 해결하는 데 그다지 적합하지 않은 것 같습니다(물론 문제의 공식화에 따라 다릅니다).

숲이 적합하지 않은 이유는 무엇입니까? 같은 과제를 해결하다

추신 예, 모든 것이 그림에서 정확합니다. 통합된 접근 방식 .. 그것이 제가 하려고 하는 것입니다 :) 모델을 "바보처럼" 훈련시키지 않습니다.

[Yuriy Asaulenko]

막심 드미트리예프스키 :

숲이 적합하지 않은 이유는 무엇입니까? 같은 과제를 해결하다

거기 에 시계열 을 넣으려고합니다. 그리고 그 안에는 숲에 대한 표시가 없습니다. 예측 변수가 있는 포리스트는 다소 이해하기 쉬우며 시계열에서 포리스트가 공유하는 집합은 거의 없습니다. 그리고 예측 변수의 열거는 우리의 방법이 아닙니다.)

[Maxim Dmitrievsky]

유리 아사울렌코 :
거기에 시계열을 넣으려고합니다. 그리고 그 안에는 숲에 대한 표시가 없습니다. 예측 변수가 있는 포리스트는 다소 이해하기 쉬우며 시계열에서 포리스트가 공유하는 집합은 거의 없습니다. 그리고 예측 변수의 열거는 우리의 방법이 아닙니다.)

동의합니다. 최소한 자동 기능 추출이 필요합니다. :)

[Yuriy Asaulenko]

막심 드미트리예프스키 :

동의합니다. 최소한 자동 기능 추출이 필요합니다. :)

따라서 NS는 그러한 추출기입니다. 구조상 NS는 필터 모음입니다. 즉, NN 자체는 자체 구성 예측 변수 집합입니다.