Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2658
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Das Diagramm enthält nichts außer Inkrementen und Zeit. Und Ableitungen geben nichts Neues her. Es ist seltsam, dass das Clustering fehlschlägt.
Bezieht sie im Falle von Transformationen anders auf Ziele. Es kann zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen. Clustering, in der Tat, sollte nichts geben :) natürlich kann ich zeigen, mit Clustering von Klassen, aber so weit ich nicht bekommen etwas Sinnvolles. Das heißt, ich nehme und korrigiere das ursprüngliche Zataset auf Kosten von Clustern, angeblich werden die Beispiele besser nach Klassen verteilt sein. Aber es ist im aktuellen Moment, und es ist immer noch schwer, das Auftreten eines Clusters vorherzusagen
Ich denke, es ist nicht schwierig, sondern unmöglich, dies vorherzusagen. Identifizieren Sie die aktuellen Zustände, kategorisieren Sie sie in Klassen und verfolgen Sie ihr Auftreten im wirklichen Leben, das ist das Maximum, was Sie logischerweise tun können.
Ich denke, es ist nicht schwierig, aber unmöglich vorherzusagen. Die aktuellen Zustände zu identifizieren, sie in Klassen zu kategorisieren und ihr Auftreten im wirklichen Leben zu verfolgen, das ist das Maximum, was man logischerweise tun kann.
Das Diagramm enthält nichts außer Inkrementen und Zeit. Und Ableitungen geben nichts Neues her
Auf keinen Fall)))))
Ich habe mich falsch ausgedrückt, sie liefern keine prädiktiven Daten, aber eine Schätzung des Zustands natürlich, und eine probabilistische Schätzung der Stationarität kann offenbar erhalten werden. Das ist doch etwas.
Ja, warum nicht, stellen Sie sich vor, wie viele Informationen Sie jeden Tag aus den normalen Pixeln erhalten
Guter Vergleich )
Ich stimme zu, ein guter Vergleich, aber mit einer kleinen Klarstellung: Der vorherige Satz von Pixeln macht es fast unmöglich, vorherzusagen, was der nächste Satz von Pixeln sein wird .
Sie wissen nicht, wovon Sie sprechen.
Wenn Sie ein Rennspiel spielen, sagen Sie dann nicht voraus, was als Nächstes passieren wird? Sagen Sie nicht voraus, dass die Kurve im nächsten Bild näher ist als jetzt, aber Sie müssen jetzt abbiegen oder bremsen, sonst boom.... (Vorhersage)
Und das alles durch Pixel, aus denen unser Gehirn Modelle baut, und aus den Modellen andere Modelle, und diese anderen Modelle ... und so viele Male, und dann stellen wir fest, dass es eine Straße gibt, Kurven, Geschwindigkeit, Lenkrad, usw....
Das Problem liegt also nicht in den Pixeln oder den Erträgen, sondern in unseren primitiven Modellen, die wir für den Markt bauen. Das Maximum dieser Modelle besteht darin, Pixel für Pixel zu multiplizieren und sie in einem gleitenden Fenster von 5 bis 10 Pixeln zu betrachten - das ist die ganze Geschichte. Das heißt, über die erste Ebene der Abstraktion Modell nicht steigen, und solche Ebenen können 1000 benötigen ...
Also schimpfen Sie nicht Renditen oder Pixel, müssen Sie mehr mit dem Kopf zu denken, und natürlich müssen Sie Wissen....