Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1629

 
Maxim Dmitrievsky:

SA?

É tudo uma questão de conversão de filas. Então isso é básico, do que estás a sofrer?

SA == StackOwerflow

Não há nada aí sobre fractalidade no contexto da aprendizagem do AMO.

É horrivelmente simples, mas deve funcionar, não importa quais as filas que você coloca na AMO, sejam minutos/semanas, tudo junto, ele encontrará ambos os padrões e a coisa mais importante: ele me dará uma resposta adequada...

 
mytarmailS:

SA == StackOwerflow

Não há nada sobre fractalidade no contexto da aprendizagem do AMO

É horrivelmente simples, mas deve funcionar. Não importa que filas você coloque no AMO, sejam minutos/semanas ou o que for, ele encontrará padrões em ambos e o mais importante lhe dará a resposta certa.

Esquece a fractalidade, é apenas uma ficção.

Não, eu não pedi nada lá dentro.
 
Maxim Dmitrievsky:

Esquece a fractalidade, é uma ficção.

A ficção é procurar dimensionalidade em khurst, mas escalar dados para caber em um modelo para AMO é correto e necessário, caso contrário você não encontrará repetições nos dados e, portanto, nenhuma estatística, probabilidade...

 
mytarmailS:

É uma farsa procurar a dimensionalidade por khirst, mas escalar os dados para um único modelo para AMO é correto e necessário, caso contrário você simplesmente não encontrará nenhuma repetição nos dados, e, portanto, nenhuma estatística, probabilidade...

Eu escalei-o, é uma treta ) e por khirst é uma treta, claro, e por entropia

 
Maxim Dmitrievsky:

Eu escalei-o.

Como?

 
mytarmailS:

Como?

Afecte a pré-conversão.

 
mytarmailS:

micha! vais responder à minha pergunta na última página ou não?

Vou responder com certeza. Um pouco mais tarde. Fui mudar o frigorífico. Só por umas horas...
 
Maxim Dmitrievsky:

transformações de afinidade.

Deixe-me adivinhar, e você fez tudo isto numa janela deslizante, tamanho fixo, claro? )

 
mytarmailS:

Deixe-me adivinhar, e você fez tudo isto numa janela deslizante, tamanho fixo, claro? )

quanto maior a janela, melhor a correlação

e fez para diferentes TFs. É tudo uma treta.
 
Maxim Dmitrievsky:

em expansão, como quanto maior a janela e quanto maior a correlação, melhor

Hmm, e as previsões sobre os dados do treinamento, bem como sobre os dados do teste de reconhecimento, você expandiu/diminuiu também ? ou havia um marcador fixo