트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1629

 
막심 드미트리예프스키 :

사?

행 변환에 관한 모든 것이 있습니다. 이것이 가장 중요한 것입니다. 그러나 당신은 무엇 때문에 고통 받고 있습니까?

SA == 스택 오버플로

AMO를 배우는 맥락에서 프랙탈리티는 없습니다.

나는 일종의 변형을 생각해 냈습니다. 그것은 매우 간단하지만 작동해야합니다. 해당 AMO는 몇 분 / 몇 주를 입력하든 상관 없습니다. 여기 저기에서 패턴을 찾을 수 있으며 가장 중요한 것은 적절한 답변을 ...

 
mytarmailS :

SA == 스택 오버플로

AMO를 배우는 맥락에서 프랙탈리티는 없습니다.

나는 일종의 변형을 생각해 냈습니다. 매우 간단하지만 작동해야합니다. 해당 AMO는 몇 분 / 몇 주를 입력하든 상관없이 여기저기서 패턴을 찾고 가장 중요한 것은 적절한 답변

프랙탈리티는 잊어라, 이건 픽션이야

아니 거기에 댓글을 안달았어
 
막심 드미트리예프스키 :

프랙탈리티는 잊어라, 그건 픽션이야

차원의 허스트를 검색하는 것은 허구이며 AMO에 대한 하나의 템플릿에 맞게 데이터를 확장하는 것이 옳고 필요합니다. 그렇지 않으면 데이터에서 반복을 찾을 수 없으므로 통계, 확률 ...

 
mytarmailS :

차원의 허스트를 검색하는 것은 허구이며 AMO에 대한 하나의 템플릿에 맞게 데이터를 확장하는 것이 옳고 필요합니다. 그렇지 않으면 데이터에서 반복을 찾을 수 없으므로 통계, 확률 ...

나는 크기를 조정했습니다. 이것은 쓰레기입니다) 그리고 Hurst에 따라 그리고 엔트로피에 따라 쓰레기

 
막심 드미트리예프스키 :

나는 스케일링

처럼?

 
mytarmailS :

처럼?

아핀 변환.

 
mytarmailS :

미카! 그래서 마지막 페이지에서 내 질문에 대답하시겠습니까? 내가 당신의 게시물을 올바르게 이해 했습니까

나는 확실히 대답할 것이다. 조금 후에. 냉장고를 바꾸러 갔습니다. 한두시간만...
 
막심 드미트리예프스키 :

아핀 변환.

추측해 보겠습니다. 이 모든 작업을 슬라이딩 창에서, 물론 고정된 크기로 수행했습니까? )

 
mytarmailS :

추측해 보겠습니다. 이 모든 작업을 슬라이딩 창에서, 물론 고정된 크기로 수행했습니까? )

창의 크기가 클수록 상관 관계가 높을수록 더 좋습니다.

다른 TF에 대해 수행했습니다. 다 헛소리야
 
막심 드미트리예프스키 :

창의 크기가 클수록 상관 관계가 높을수록 더 좋습니다.

흠, 훈련 데이터에 대한 예측은 물론, 테스트 데이터에 대한 인식도 펼쳤을 때/ 좁혀졌나요? 또는 고정 레이블이 있었다

사유: