트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2672

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mytarmailS #:
또 약으로 뭐 하는 거예요?))))
이동 중에 하모니를 강조하기 위해 슬라이딩 창을 사용할 수 없다고 하셨고, 저는 가능하다고 말씀드렸습니다.

네, 물론 가능합니다. 강한 신호는 매칭할 수 있지만 약한 신호는 아직 매칭할 수 없습니다. 약한 신호나 모든 신호를 비교하려면 시간이나 다른 무언가를 더 자주 분해해야 합니다. 우리는 임펄스가 감쇠된 파동을 준다는 것을 알고 있습니다. 하지만 아직 계산할 수 없습니다.

 
Valeriy Yastremskiy #:

물론 가능하며 강한 신호는 비교할 수 있지만 약한 신호는 아직 비교할 수 없습니다. 약한 신호나 모든 신호를 비교하려면 더 빈번한 시간 분해가 필요하거나 다른 무언가가 필요합니다. 우리는 임펄스가 감쇠된 파동을 준다는 것을 알고 있습니다. 하지만 아직 계산할 수 없습니다.

그렇다면 우리는 서로를 이해하지 못하는 거죠.

 
Valeriy Yastremskiy #:

물론 가능하며 강한 신호는 비교할 수 있지만 약한 신호는 아직 비교할 수 없습니다. 약한 신호나 모든 신호를 비교하려면 더 빈번한 시간 분해가 필요하거나 다른 무언가가 필요합니다. 우리는 임펄스가 감쇠된 파동을 준다는 것을 알고 있습니다. 하지만 아직 계산할 수 없습니다.

자연은 이미 우리를 위해 모든 것을 계산해 놓았으니까요. 주의 깊게 관찰하기만 하면 됩니다.

 
Valeriy Yastremskiy #:

물론 가능하며 강한 신호는 비교할 수 있지만 약한 신호는 아직 비교할 수 없습니다. 약한 신호나 모든 신호를 비교하려면 더 빈번한 시간 분해가 필요하거나 다른 무언가가 필요합니다. 우리는 임펄스가 감쇠된 파동을 준다는 것을 알고 있습니다. 하지만 아직 계산할 수 없습니다.

이 문제에 대한 샘플이 있나요? 살펴보니 흥미롭네요.

 
mytarmailS #:


이렇게 생겼나요?


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

여기서 " P[ii ] "는 최근 20개 가격이고

그리고 " P[i] " 는 현재 가격 입니다.

150의 계수를 적용하면 다음과 같습니다.

250

그리고 마쉬카 기간을 늘리면 다음과 같이 표시됩니다.


 
Maxim Dmitrievsky #:

요점은 하나의 기능에 최대한 많은 정보를 담으면서도 고정적으로 만드는 것입니다.

로 만든 다음 몇 가지 정보 기준에 따라 태그와 비교하고 최대값이 나올 때까지 검토하는 것입니다.

이 기능은 모든 면에서 최고입니다.

그리고 포레스트나 NS보다 빠릅니다.

정보성은 어떻게 측정하나요? 오래된 것을 바꾸기 위해 무엇을 사용하나요? 이 기능이 다른 기능보다 낫다는 것을 어떻게 측정하나요?
 
mytarmailS #:
정보를 측정하기 위해 무엇을 사용하시나요? 구태를 바꾸기 위해 무엇을 사용하나요? 이 속성이 다른 속성보다 우수하다는 것을 어떻게 측정하나요?

저는 고정성을 중요하게 생각합니다. 새 표지판에서 표지판이 범위를 벗어나지 않고 특정 위치에 많이 고정되지 않도록 하는 것이죠.

나머지는 위에 있습니다.

당신과 당신의 정현파는 일반적으로 MO와 거리를 둔 것 같습니다 :) 이 주제에는 전문가가 남아 있지 않으며 Alexey만이 때때로 통계 및 분포에 대해 글을 씁니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:

위의 나머지는

당신과 당신의 정현파는 MoD에서 완전히 사라진 것 같습니다 :) 이 주제에 전문가가 남아 있지 않습니다.
모두가 같은 일을 하면 무슨 소용이 있을까요?

정현파는 기저함수의 일종으로, 다항식, 신경망, 포레스트뿐만 아니라 근사화/학습 방법 중 하나입니다....

사인 곡선 만 노이즈가없고 매개 변수가 명확하고 불변성을 수행하는 방법이 명확하므로 적어도 전문가를 따라 잡고 있다고 생각합니다))).


아, 당신은 자신의 기계를 강간하고 있고, 정현파로 웃고 있습니다))))
 
mytarmailS #:
모두가 똑같은 일을 한다면 무슨 소용이 있을까요?

정현파는 기저 함수의 한 종류, 즉 근사 / 훈련 방법 중 하나이며 다항식, 신경망, 포레스트....

사인 곡선 만 노이즈가없고 매개 변수가 명확하고 불변성을 수행하는 방법이 명확하므로 적어도 전문가를 따라 잡고 있다고 생각합니다))).


아, 당신 자신이 기계를 강간하고 있고 정현파)))).
따옴표와 무슨 관련이 있나요?)
엄격한 주기성을 가진 시간 구성 요소를 인코딩하는 데 사용되며 다른 곳에서는 사용되지 않는다고 생각합니다. 범주형 변수를 연속형 변수로 변환하는 데 사용됩니다. 그리고 그것도 제대로 수행하지 못하지만 RBF 커널은 더 밝습니다.
범위를 정의하세요. MOE 천장에 부딪혀 아무것도 효과가 없다는 것을 깨닫고 새로운 활력으로 바닥을 치기 위해 성능 저하를 시작하기로 결정한 것 같은 느낌입니다.
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