L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1797
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Ci ho pensato (si tratta di qualche posto per discutere l'applicazione del teorico e del matstat). Suppongo che al momento qualcosa del genere sarebbe meglio farlo sotto forma di articoli e la loro successiva discussione.
Ha condiviso l'idea con l'amministrazione e ha ottenuto un'approvazione preliminare. Se avete idee e suggerimenti sul tema degli articoli, allora condivideteli qui.
La scienza è buona se fa risparmiare sforzi e tempo. Qui ho un'altra idea folle - raccogliere nuove foglie sulla base di spaccature di altre foglie, la domanda è: qual è la probabilità che questo abbia un effetto positivo e che appaiano nuove foglie, che hanno poca correlazione con quelle precedenti?
Come penso, questo approccio, a differenza del principio greedy, permetterà una riduzione più dolce della completezza del campione, e quindi dovrebbe rendere il segnale della foglia più stabile.
Toddler ha pubblicato un nuovo pezzo. Non l'ho ancora letto.
Apparentemente, un altro aggiornamento della macchina a moto perpetuo, con una maggiore capacità di attraversare il paese.
Ci ho pensato (si tratta di qualche posto per discutere l'applicazione del teorico e del matstat). Suppongo che al momento qualcosa del genere sarebbe meglio farlo sotto forma di articoli e la loro successiva discussione.
Ha condiviso l'idea con l'amministrazione e ha ottenuto un'approvazione preliminare. Se ci sono idee e suggerimenti per gli argomenti degli articoli, allora condivideteli qui.
È davvero difficile selezionare gli argomenti dalla scienza complessa e ciò che sarebbe utile per le persone))).
Se da indicazioni, poi apparentemente applicazione pratica di vari modelli in interpretazione BP. Analisi di vari algoritmi NS per BP con collegamento a modelli matematici. Aspettativa probabilistica dei risultati NS. Gli algoritmi Theorver e MO, quali sono migliori, quali peggiori).
Mi piace quest'ultimo.
Grazie per il pensiero da leggere.))) C'è anche del materiale lucido sul matstat)). La conclusione generale che una serie può essere stimata / definita / caratterizzata da un modello e la definizione della trama minima per determinare un modello valido è un argomento.
Ci sono gruppi a invito chiuso qui sul sito
ma articoli migliori
Il NS leggerà la mente? Link.
Ho fatto un po' di casino con Arma. Mentre andavo a fondo alla questione, ho imparato un sacco di cose interessanti. Ho sempre pensato che il test della radice unitaria avesse qualcosa a che fare con l'unità immaginaria. Si è rivelato essere un test per la robustezza del filtro. arma è un filtro composto da filtri bi e k. Il filtro può essere rappresentato come un rapporto di polinomi B/A. Le loro radici sono chiamate zeri e poli. La loro posizione sul cerchio unitario è usata per giudicare la stabilità del filtro. Il test della radice unitaria è proprio questo.
Non c'è modo di rendere stabile il filtro di arma, con ar non c'è questo problema.
Ho fatto un po' di casino con Arma. Mentre andavo a fondo alla questione, ho imparato un sacco di cose interessanti. Ho sempre pensato che il test della radice unitaria avesse qualcosa a che fare con l'unità immaginaria. Si è rivelato essere un test per la robustezza del filtro. arma è un filtro composto da filtri bi e k. Il filtro può essere rappresentato come un rapporto di polinomi B/A. Le loro radici sono chiamate zeri e poli. La loro posizione sul cerchio unitario è usata per giudicare la stabilità del filtro. Il test della radice unitaria riguarda questo.
Non posso fare un filtro Arma stabile, con Ar non c'è questo problema.
Si può dire che un filtro, si può dire che è un metodo che descrive BP. Se il modello descrive in modo instabile la VR, allora dobbiamo aumentare il numero di polinomi o passare a un modello più complesso o altro.
il NS leggerà la mente? Link.
Il lavoro era prima di NS e MO. I risultati nel riconoscimento dei modelli c'erano già da tempo, ma non sono stati scritti in questo modo. AI, NS, MO sono solo driver pubblicitari e promozionali )))) Uno scrubber AI è sempre più costoso di un semplice mocio)))
Penso che questo approccio, in opposizione al principio dell'avidità, permetterà una riduzione più dolce della completezza del campionamento, e dovrebbe quindi rendere il segnale della foglia più stabile.
Sarebbe meglio dirigere l'energia verso la generazione di nuove funzionalità... IMHO...
Se i segni sono buoni allora possiamo anche provare a predire gli estremi, ho circa 400 e 10 modelli, ma vedo che ho bisogno di decine di volte di più, i campioni di formazione possono raggiungere > 100 GB, wow )))) non ho quel tipo di potenza ...
Dalle immagini si può vedere che l'algoritmo è in grado di riconoscere qualcosa, ma è necessario costruire le caratteristiche ...
Il lavoro è stato fatto anche prima del NS e del MO. I risultati nel riconoscimento dei modelli c'erano già da tempo, ma non sono stati scritti in questo modo. AI, NS, MO sono solo driver pubblicitari e promozionali )))) Uno scrubber alimentato dall'AI è sempre più costoso di un semplice mop))))
Sì, certo )))) Mi piacerebbe vedere come riconoscono le immagini o generano il discorso con "if, then, else" che sarebbe hardcore)) Ma seriamente, stai dicendo sciocchezze!