Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2192
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d.h. es gibt praktisch nur beschreibendes "Wasser", das nichts mit Wissenschaft zu tun hat.
ja, aber selbst das ist näher am Handel als an Tsos
Komm schon, hör auf zu streiten... Wer versteht, der versteht.
Vielleicht wird jemand anderes Verständnis aufbringen.
Ja, aber selbst das ist näher am Handel als am Tsos.
Nun, es ist verkehrt herum.
Vielleicht wird jemand anderes Verständnis aufbringen.
Man muss sie nur zumindest flüchtig studieren, um zu verstehen....
zu verstehen, dass jede Manipulation einer Funktion bereits DSP ist, jede!!!
Filterung, Vorhersage, Verarbeitung, Modulation, Mustererkennung, Analyse...
die gleichen neuronalen Netze, es sind digitale Filter, und digitale Filter sind Teil der DSP
Es ist nur so, dass jeder hier die Vorstellung hat, DSP sei wie Radiosignale.
Man muss sie nur zumindest flüchtig studieren, um zu verstehen....
zu verstehen, dass jede Manipulation einer Funktion bereits DSP ist, jede!!!
Filterung, Vorhersage, Verarbeitung, Modulation, Mustererkennung, Analyse...
die gleichen neuronalen Netze, sie sind digitale Filter, und digitale Filter sind Teil der DSP
Es ist nur so, dass jeder hier die Vorstellung hat, dass DSP wie Radiosignale und Piepser ist.
Ja, denn ein Preis (Kurs) ist keine kontinuierliche Funktion, sondern zeitlich diskret und in der Höhe quantisiert - deshalb muss er nach den DSP-Regeln verarbeitet werden.
Ja. Nur weil ein Preis (Kurs) keine kontinuierliche Funktion ist - er ist zeitlich diskret und in der Höhe quantisiert - sollte seine Verarbeitung schon deshalb nach DSP-Regeln erfolgen.
Ich sehe bisher gegen den Trend. Der Handel von heute wird erst morgen stattfinden
nicht mehr eine Woche und nicht mehr ein Wettbewerb....
Teilnehmer e.
Ja. Nur weil ein Preis (Kurs) keine kontinuierliche Funktion ist - er ist zeitlich diskret und im Pegel quantisiert -, muss er nach DSP-Regeln verarbeitet werden.
Auch die Temperatur wird diskret gemessen. Lan ist gut. DSP und ECM sind angewandte Wissenschaften, keine Grundlagenforschung. Ich mag keine Filter, obwohl die Mikrowelle mit einem Magnetron und Klystron und Kammfiltern zu zählen scheint)))) Nun, ich bin überhaupt nicht darauf hereingefallen))) Aber wenn die Formel wirklich sah hier mit den Vor- und Nachteilen des Filters, dann multidirektionale Kamm erinnerte)
Es geht also um Folgendes.
Ich möchte Kanalbalken vorhersagen
Um einen Kanal zu erstellen, benötigen Sie drei Parameter
1) Höhe von tt (aktueller Punkt)
2) niedrig von tt
3) Gefälle des Kanals
insgesamt drei Werte...
Ich muss diese drei Werte in einen einzigen umwandeln, um ein Regressionsmodell zu trainieren...
Danach muss ich den vorhergesagten Wert wieder in drei Werte (Kanalparameter) umwandeln.
Ich dachte daran, es mit PCA zu machen, die Dimensionalität auf eine Komponente zu reduzieren und dann von der Prognose zurück zu konvertieren...
aber ich habe es nicht geschafft, die drei Parameter in einer Komponente zu beschreiben, zu viel Informationsverlust, eine Komponente ist nicht genug
Karoch müssen wir das Problem lösen, wer kann Netzwerke mit drei Ausgängen (Parametern) zur Regression trainieren?
Oder haben Sie andere Vorschläge?
PS: Die Ausbildung von drei Modellen ist keine Option.