L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2672

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mytarmailS #:
Que faites-vous encore avec vos médicaments ?)))
Vous avez dit que vous ne pouviez pas utiliser une fenêtre coulissante pour mettre en évidence des harmonies en mouvement, j'ai dit que vous pouviez le faire, c'est le sujet de la conversation, d'après ce que je vois.

Non, bien sûr que vous pouvez, et vous pouvez même faire correspondre les signaux forts, mais vous ne pouvez pas encore faire correspondre les signaux faibles. Pour comparer les signaux faibles ou tous les signaux, nous avons besoin d'une décomposition plus fréquente dans le temps, peut-être, ou d'autre chose. Nous nous rendons compte que l'impulsion donne une onde amortie. Mais nous ne pouvons pas encore la calculer.

 
Valeriy Yastremskiy #:

Non, c'est possible, bien sûr, et vous pouvez même comparer des signaux forts, mais pas encore des signaux faibles. Pour comparer les signaux faibles ou tous les signaux, nous avons besoin d'une décomposition temporelle plus fréquente, peut-être, ou de quelque chose d'autre. Nous savons que l'impulsion donne une onde amortie. Mais nous ne pouvons pas encore la calculer.

Dans ce cas, nous ne nous comprenons pas.

 
Valeriy Yastremskiy #:

Non, c'est possible, bien sûr, et vous pouvez même comparer des signaux forts, mais pas encore des signaux faibles. Pour comparer les signaux faibles ou tous les signaux, nous avons besoin d'une décomposition temporelle plus fréquente, peut-être, ou de quelque chose d'autre. Nous savons que l'impulsion donne une onde amortie. Mais nous ne pouvons pas encore la calculer.

La nature a déjà tout calculé pour nous. Il suffit d'observer attentivement.

 
Valeriy Yastremskiy #:

Non, c'est possible, bien sûr, et vous pouvez même comparer des signaux forts, mais pas encore des signaux faibles. Pour comparer les signaux faibles ou tous les signaux, nous avons besoin d'une décomposition temporelle plus fréquente, peut-être, ou de quelque chose d'autre. Nous savons que l'impulsion donne une onde amortie. Mais nous ne pouvons pas encore la calculer.

Avez-vous un exemple de ce problème ? C'est intéressant d'y réfléchir.

 
mytarmailS #:


C'est à cela qu'il est censé ressembler ?


P[i] - log( moyenne(P[ii] ) ) * sd( P[ii] )*150

où " P[ii ] " représente les 20 derniers prix

et " P[i] " est le prix actuel.

Voilà à quoi cela devrait ressembler avec un facteur de 150.

250

Et si vous augmentez la période de Mashka, cela devrait ressembler à ceci


 
Maxim Dmitrievsky #:

il s'agit de rassembler le plus d'informations possible dans un seul élément, tout en le rendant stationnaire

puis de le comparer à vos étiquettes selon un critère d'information, et de le parcourir jusqu'à ce que vous obteniez le maximum.

Celui-ci sera le meilleur dans tous les sens du terme.

et c'est plus rapide que forest ou NS.

Comment mesurez-vous l'informativité ? Qu'utilise-t-on pour modifier l'ancienneté ? Comment mesurer que cette fonctionnalité est meilleure que d'autres ?
 
mytarmailS #:
Qu'utilisez-vous pour mesurer l'information ? Qu'utilisez-vous pour changer le caractère démodé ? Comment mesurez-vous que cet attribut est meilleur que d'autres ?

Ce qui m'intéresse, c'est la stationnarité. Pour que les signes ne sortent pas de la plage des nouveaux signes et qu'il n'y ait pas beaucoup de collage dans une certaine position.

Le reste est dit plus haut.

toi et tes sinusoïdes avez pris vos distances avec le MO en général, semble-t-il :) il n'y a plus de spécialistes du sujet, seul Alexey écrit parfois quelque chose sur les statistiques et les distributions.
 
Maxim Dmitrievsky #:

le reste ci-dessus

vous et vos sinusoïdes avez quitté le ministère de la défense, semble-t-il :) il n'y a plus de spécialistes en la matière.
A quoi cela sert-il que tout le monde fasse la même chose ?

Les sinusoïdes sont un type de fonctions de base, c'est-à-dire une des méthodes d'approximation/entraînement, au même titre que les polynômes, les réseaux de neurones, les forrests....

Seules les sinusoïdes sont exemptes de bruit, avec des paramètres clairs et il est clair comment faire l'invariance avec elles, donc je pense que je suis au moins en phase avec les experts))).


Ahah, vous violez votre propre machine, et vous riez avec Sinusoids))))
 
mytarmailS #:
À quoi cela sert-il si tout le monde fait la même chose ?

Les sinusoïdes sont un type de fonctions de base, c'est-à-dire l'une des méthodes d'approximation/d'entraînement, au même titre que les polynômes, les réseaux neuronaux, les forrests....

Seules les sinusoïdes sont exemptes de bruit, avec des paramètres clairs et il est clair comment faire l'invariance avec elles, donc je pense que je suis au moins en phase avec les experts))).


Ahah, vous violez vous-même la machine, et vous riez avec Sinusoids)))).
Quel est le rapport avec les citations ?)
Elles sont utilisées pour coder des composantes temporelles avec une périodicité stricte, nulle part ailleurs, je pense. Pour traduire des variables catégorielles en variables continues. Et même avec cela, ils font un mauvais travail, les noyaux rbf sont plus brillants.
Définir le champ d'application. On a l'impression d'avoir atteint le plafond du MOE, de s'être rendu compte que rien ne fonctionnait et d'avoir décidé de commencer à se dégrader pour pouvoir se repousser du fond avec une vigueur renouvelée 🙄.
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