トレーディングにおける機械学習:理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1440

 
イワン・ネグレシュニー

私もそれに気づいて応用したのですが、私の理解では、データがくだらないからうまくいくのであって、このようなトリックは、外れ値の範囲で訓練するのに役立つのだと思います。そうでない場合、モデルはあるブローカーにフィットするか、同じターミナルで何度かデータをリフレッシュした後、時々動作が停止することがあります。

要するに、誤差を減らすものを書いたのですが、他にもクロスバリデーションのようなもっと高度な仕掛けがあるのですが、やり方が違うとか、そういうことです。これらをすべて合わせると、かなり良いモデルになります。パターンを見つけるということであれば、エントロピー/相互変換/前処理法ですね。

誰にでもコツがある。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

私はこれらの問題を解決した、完全にではない場合、少なくとも何かが動作し、フィードバック0.1〜0.2(分類)のエラー、エントロピーは悪化しているが、それは理解できる、このメトリックは、他のもののために責任があります。

もちろん...でも、実は

マクシム・デニセンコの恥さらし

 

一番笑えるのは、この悪党がこの盾をあえて市場で売ろうとしていることだ。

どこをどう書いたらそうなるのか、思い知らされますね。

残念ロゴ

こんなの他にはないでしょう。

マキシム・デニセンコの全くの恥さらし

 
ケシャ・ルートフ

もちろん、もちろん...ですが、実は。


まあ、テストデモを議論したいのであれば、なぜそうなっていてそうでないのか、悪の根源は何かなど、誘導尋問をする方が論理的でしょう。

つまり、建設的な対話です。そうでなければ、この様々な狂人マジシャンの屁理屈は、私にとって何の興味もない。あなたは、これからも幻想にふけることができるでしょう。

ちなみに宣伝でBANされないようにね。誰にも何も宣伝しない、自分だけのビジネスです。

議論されていることは、すべて記事で公開されていることです。

その点、あなたは0点ですね。記事もない、有益な情報もない、モニターもない。何もない。

でも、そんな人格者に適正は求めない、低すぎる。
 

残念ロゴ

詐欺師Maxim Denisenkoの製品にふさわしいロゴはこちらです。

 
ケシャ・ルートフ

詐欺師Maxim Denisenkoの製品にふさわしいロゴはこちらです。

予備機)

 
マキシム・ドミトリエフスキー

おっと)

市場から排除し、せめて名誉を守れ

 
ケシャ・ルートフ

市場から排除し、名誉の一部を保存する。

私の作品に目をとめていただいて光栄ですが、違います。

 
マキシム・ドミトリエフスキー

パターンを見つけるということであれば、エントロピー/相互変換/前処理法ですね。

アルファベットやCDの情報量の見分け方は?

そしてまた些細な疑問ですが、入力データとして何を使うか?- 終値、全バーOHLC、バーの交番? TFは何ですか?

昨年はこのフォーラムを読むのに多くの時間を費やしました(entropyで検索、6-7年前のトピック)。

と大学での知識を回収する - 私は情報理論を教えられました、それは興味深い学問ですが、それを適用するには、我々の入力データを知る必要があります - そのような知識がない場合は、暗号化で、我々の場合(CR)のように、それはブルートフォースに帰結し、我々はIRで行う )))

 
イゴール・マカヌ

CRのアルファベットや情報量をどのように識別するか?

と、またまた些細な質問ですが、入力に何を使うか?- 終値、OHLCバー全体、バーの交番? TFは何ですか....

昨年はこのフォーラムを読むのに多くの時間を費やしました(entropyで検索、6-7年前のトピック)。

情報理論は面白い学問ですが、それを適用するには入力データを知る必要があります。そのような知識がない場合は暗号化され、我々のケース(CR)のようにブルートフォースに帰着します。)

具体的には、1つ目の質問について、https://habr.com/ru/post/127394/ の記事があります。

これに基づいて、すでにいくつかの仮定を立てることができます。

アバウト・ブリュットフォース - やはり限定されたエリアで検索しないと、いつまでも続くことになりますね。

私自身がやっていること - 3つの文章でどう説明したらいいのかわからない。ただ、経験則から選択肢を考えてみただけです。

記事と市場の記憶について - 実際に見て、最近投げた。これまで3人(一番詳しい人)しか知らないので、この話題はまだ十分に検討されていない :)

フィードバックを待ちながら、自分でもやってみる。
Теория информации в задаче проверки гипотезы о независимости значений, принимаемых случайной переменной, на примере индекса DJI
Теория информации в задаче проверки гипотезы о независимости значений, принимаемых случайной переменной, на примере индекса DJI
  • habr.com
Попробуем проверить гипотезу о том, являются ли приращения значений индекса DJI статистически независимыми. При этом в качестве референсного источника данных, с которым будем проводить сравнение, возьмем искусственный временной ряд, сгенерированный из собственно приращений исходного ряда, но при этом случайно перемешанных. В качестве меры...