Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2444

 
Renat Fatkhullin:

Komplexe Zahlen funktionieren bei uns schon seit einigen Monaten.

Ich danke Ihnen!
 
elibrarius:

Wird es irgendwo im Verteidigungsministerium verwendet? Ist es ein Elektroingenieur oder so etwas?

Um ehrlich zu sein, bin ich bisher noch auf keine Aufgaben gestoßen, die nicht in reinem MQL ohne irgendwelche Add-ons erledigt werden können. Aber bei komplexen Zahlen gab es ein solches Problem.
Es ist sehr schön, sie jetzt zu haben.
Nicht Elektro, sondern Mikro und Radio ;)
Damit MQL schließlich richtig funktioniert, müssen wir die historischen Daten in Trend- und flache Intervalle aufteilen. Komplexe Zahlen sind dabei sehr nützlich.
Ich persönlich denke schon.
 
Renat Akhtyamov:
Das ist meine persönliche Meinung.

wie können sie eine Wohnung von einem Trend unterscheiden?

 
mytarmailS:

wie können sie eine Wohnung von einem Trend unterscheiden?

Wenn es funktioniert, werde ich es Ihnen zeigen. Ich habe es noch nicht ausprobiert.
Komplexe Zahlen sind sehr nützlich, wenn es um Winkel und Richtung geht, d. h. um Vektoren und Vektorlängen, die wiederum genau die Segmente sind, die derzeit in fast jeder Art von Analyse, einschließlich der Ökonometrie, fehlen.
Es handelt sich hier um ein sehr umfangreiches Thema, sozusagen um ein ungepflügtes Feld.
 
mytarmailS:

wie können sie die Wohnung vom Trend trennen?

während eines Flats ist der Trend im imaginären Teil und umgekehrt :-) man kann sie nicht trennen, sie sind zusammen...

ein Scherz natürlich... aber wie man so schön sagt, nur mit einem Bruchteil

 

Ich habe mich entschlossen, über die Existenz von FDA (Functional Data Analysis) zu schreiben. Dies ist ein Bereich von matstat und MO, in dem Funktionen und nicht Zahlen als Merkmale und/oder Ausgaben verwendet werden. Ich persönlich bin daran interessiert, eine Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion als Ausgabe zu erhalten.

Außerdem habe ich oft erlebt, dass Leute versucht haben, diese Dinge von Grund auf zu "erfinden" - meist im Zusammenhang mit der Lösung des Problems, eine Art "Muster" für die Preise zu finden).

Falls es jemanden interessiert, gibt es einen entsprechenden Abschnitt in der CRAN Task View.

 
Aleksey Nikolayev:

Ich habe mich entschlossen, über die Existenz von FDA (Functional Data Analysis) zu schreiben. Dies ist ein Bereich von matstat und MO, in dem Funktionen und nicht Zahlen als Merkmale und/oder Ausgaben verwendet werden. Mich persönlich interessiert die Möglichkeit, eine Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion zu erhalten.

Außerdem habe ich oft beobachtet, dass Leute versuchen, diese Dinge von Grund auf zu "erfinden" - meist im Zusammenhang mit der Lösung des Problems, eine Art "Muster"-Preis zu finden).

Falls jemand daran interessiert ist, gibt es einen entsprechenden Abschnitt in CRAN Task View.

Es wäre interessant, wenn ich es erklären könnte))))

 
Aleksey Nikolayev:

Ich habe mich entschlossen, über die Existenz von FDA (Functional Data Analysis) zu schreiben. Dies ist ein Bereich von matstat und MO, in dem Funktionen und nicht Zahlen als Merkmale und/oder Ausgaben verwendet werden. Ich persönlich bin daran interessiert, eine Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion als Ausgabe zu erhalten.

Außerdem habe ich oft erlebt, dass Leute versucht haben, diese Dinge von Grund auf zu "erfinden" - meist im Zusammenhang mit der Lösung des Problems, eine Art "Muster" für die Preise zu finden).

Falls jemand daran interessiert ist, gibt es einen entsprechenden Abschnitt in CRAN Task View.

Was ist nun das Besondere an dieser Methode? Können Sie es in einfachere Worte fassen?
Die Ausgabe in Form einer Funktion oder was auch immer kann von einem neuronalen Netz, zum Beispiel, was ist der Vorteil dieser Technologie erhalten werden?
 
Aleksey Nikolayev:

Ich habe mich entschlossen, über die Existenz von FDA (Functional Data Analysis) zu schreiben. Dies ist ein Bereich von matstat und MO, in dem Funktionen und nicht Zahlen als Merkmale und/oder Ausgaben verwendet werden. Ich persönlich bin daran interessiert, eine Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion als Ausgabe zu erhalten.

Außerdem habe ich oft erlebt, dass Leute versucht haben, diese Dinge von Grund auf zu "erfinden" - meist im Zusammenhang mit der Lösung des Problems, eine Art "Muster" für die Preise zu finden).

Falls jemand daran interessiert ist, gibt es einen entsprechenden Abschnitt in CRAN Task View.

Kovariation?
 
mytarmailS:
Was ist also das Besondere an dieser Methode? Kann ich es in einfacheren Worten ausdrücken?
Die Ausgabe in Form einer Funktion oder was auch immer von einem neuronalen Netz abgeleitet werden kann, zum Beispiel, was ist der ejit dieser Technologie?

Organischere Arbeit mit potenziell unendlich-dimensionalen Objekten.