트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1386

 
막심 드미트리예프스키 :

데시메이션은 정보의 절반을 다시 버리고 모델을 거칠게 만드는 것입니다.

그것을 버리지 마십시오. 그러면 모델이 파편으로 막힐 것이므로 파편을 청소하는 것이 전부입니다.
 
유리 아사울렌코 :
그것을 버리지 마십시오. 그러면 모델이 파편으로 막힐 것이므로 파편을 청소하는 것이 전부입니다.

다시 개념의 대체가 이루어지고 있습니다 .. 시장에 쓰레기가 없습니다. 이것은 덤프가 아닙니다)) 모든 가격이 중요합니다

고전적인 관점에서 시장에 이상치가 없는 것처럼. 여기에서 배출은 훨씬 더 중요하고 유용한 정보가 많이 포함되어 있으며 일반적으로 유익합니다.

레벨 측정으로 넘어가면 "배출량"이 종류로 사라집니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

다시 개념의 대체가 이루어지고 있습니다 .. 시장에 쓰레기가 없습니다. 이것은 덤프가 아닙니다)) 모든 가격이 중요합니다

이것은 신비주의의 영역에서 온 것입니다. 나비의 날개짓은 쓰나미를 일으킨다. 가능하지만 발생은 매우 드뭅니다. 그리고 예, 현실적이지 않습니다.
 
유리 아사울렌코 :
이것은 신비주의의 영역에서 온 것입니다. 나비의 날개짓은 쓰나미를 일으킨다. 가능하지만 발생은 매우 드뭅니다. 그리고 예, 현실적이지 않습니다.

불행히도 인용문은 빙산의 일각일 뿐이며 변경 이유에 대한 정보는 거의 포함되어 있지 않습니다. 순전히 기술적인 요소가 있지만 가격이 책정되지는 않습니다.

그래서 당신도 얇아지면 거의 남지 않습니다. IMHO

물론 어떻게 솎아내느냐에 따라.. 표본이 늘어나면서 중요도가 막혀서 상관관계를 확인해볼 필요가 있는 수익률이라는 주제에 그냥 귀속시켰습니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

불행히도 인용문은 빙산의 일각에 불과 하며 변경 이유에 대한 정보가 거의 포함되어 있지 않습니다. 순전히 기술적인 요소가 있지만 가격이 책정되지는 않습니다.

그래서 당신도 얇아지면 거의 남지 않습니다. IMHO

물론 어떻게 솎아내느냐에 따라.. 표본이 늘어나면서 중요도가 막혀서 상관관계를 확인해볼 필요가 있는 수익률이라는 주제에 그냥 귀속시켰습니다.

나는 Automatic - Dynamic에 따른 것이 아니라 시장의 특정 수학적 모델을 발견했습니다.

얼마 동안 나는 바로 이 시장 공식에 대한 해결책을 찾고 있었지만 그 결과는 인상적이지 않았습니다. 곧 나는 다시 수색에 복귀할 것이지만 새로운 힘으로. 우리는 항상 작은 것을 놓치고 어떤 것을 이해해야 합니다.

 
비탈리 무지첸코 :

나는 자동 기계가 주장하는 것과는 달리 역동적인 시장의 특정 수학적 모델을 발견했습니다.

얼마 동안 나는 바로 이 시장 공식에 대한 해결책을 찾고 있었지만 그 결과는 인상적이지 않았습니다. 곧 나는 다시 수색에 복귀할 것이지만 새로운 힘으로. 우리는 항상 작은 것을 놓치고 어떤 것을 이해해야 합니다.

일반적으로 인정되는 효율적인 시장 모델을 준수합니다.

때때로 발생하지만 경쟁 시장에서 평준화되는 비효율성을 찾습니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

일반적으로 인정되는 효율적인 시장 모델을 준수합니다.

때때로 발생하지만 경쟁 시장에서 평준화되는 비효율성을 찾습니다.

에이 맞습니다. 그러나 나는 "깊은"역사가 현재에 큰 영향을 미친다고 생각하지 않습니다. 적어도 바로 그 효율성의 원칙에 기초합니다. 결과적으로 직장에서 직접 역사에 대한 깊은 분석은 의미가 없습니다. 실제로 몇 가지 패턴(종속성)이 있다면 표준 방법으로 역사에서 쉽게 감지할 수 있습니다.

 
유리 아사울렌코 :

에이 맞습니다. 그러나 나는 "깊은"역사가 현재에 큰 영향을 미친다고 생각하지 않습니다. 적어도 바로 그 효율성의 원칙에 기초합니다. 결과적으로 직장에서 직접 역사에 대한 깊은 분석은 의미가 없습니다. 실제로 몇 가지 패턴이 있었다면 표준 방법으로 역사상 쉽게 감지할 수 있었을 것입니다.

그것은 깊은 역사조차도 아니지만 가격이 이전의 잘못된 "수준"의 가격이 아니라는 바로 그 사실

반품 모델은 어떤 식으로든 이를 고려하지 않습니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

그것은 깊은 역사조차도 아니지만 가격이 이전의 잘못된 "수준"의 가격이 아니라는 바로 그 사실

반품 모델은 어떤 식으로든 이를 고려하지 않습니다.

반품이 없습니다. 이는 샘플 0을 기준으로 조정된 가격입니다. 나는 이미 안정적인 시장에서 M(dC/C) = ~const라고 썼습니다. 여기서 C는 상품의 가격입니다.

다른 데이터 준비의 경우 움직임은 기기의 가격에 따라 달라집니다. 스케일은 샘플에서 샘플로 계속 떠다니고 대부분의 MO pt 방법은 스케일링에 민감합니다.

 
유리 아사울렌코 :

반품이 없습니다. 이는 샘플 0을 기준으로 조정된 가격입니다. 나는 이미 안정적인 시장에서 M(dC/C) = ~const라고 썼습니다. 여기서 C는 상품의 가격입니다.

다른 데이터 준비의 경우 움직임은 기기의 가격에 따라 달라집니다. 스케일은 샘플에서 샘플로 계속 떠다니고 대부분의 MO pt 방법은 스케일링에 민감합니다.

이것은 호출하는 것과 상관없이 각 지연에 대한 가장 최근의 반환 값입니다.

선택 항목에 하나의 예가 없지만 많은 경우 각 기능에 대한 이러한 예의 순서는 증분의 순서입니다.

반복합니다. MO에 좋은 것이 반드시 시장에도 좋은 것은 아닙니다. 이러한 방법은 시장을 위해 개발된 것이 아니므로 타협점을 찾고 있습니다.