Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2218
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
лучше бы себе бутылку вискаря взял на свои 1000 центовых долларов... советчик )))
сам себя утопил... в очередной раз ))))
лучше бы себе бутылку вискаря взял на свои 1000 центовых долларов... советчик )))
иди сам возьми на свой демозит
я такое пойло не пью.
иди сам возьми на свой демозит
я такое пойло не пью.
спрячь, не позорься. Уже всем все доказал.
спрячь, не позорься. Уже всем все доказал.
не твое дело
лучше бы себе бутылку вискаря взял на свои 1000 центовых долларов... советчик )))
сам себя утопил... в очередной раз ))))
Если бы цена вела себя как радиосигнал, то пересиживание было бы идеальным способом выхода из неправильной сделки)
Если бы цена вела себя как радиосигнал, то пересиживание было бы идеальным способом выхода из неправильной сделки)
Замечательно сказано!
Если бы цена вела себя как радиосигнал, то пересиживание было бы идеальным способом выхода из неправильной сделки)
Все просто, надо принимать факт неверных решений и как норму.
А если принимая эти решения итоговый профит будет в отрицательной зоне, то не надо никаких дополнительных доказательств того, что выбранный метод в корне неверный.
Все эти пересиживатели возникли из-за форекса, так как форекс придуман для нищебродов (я один из них) ))). Люди торгующие на бирже знают истинную ценность и стоимость открытой позиции и просто не могут себе позволить держать по долгу открытые позиции тем более если они убыточные.Если бы цена вела себя как радиосигнал, то пересиживание было бы идеальным способом выхода из неправильной сделки)
Радиосигнал не вечен) и его можно выключить)
а ты пробовал какие то другие кластеризации помимо GMM ?
а ты пробовал какие то другие кластеризации помимо GMM ?
нужна не кластеризация, а оценка плотности. Подойдет энкодер и GAN
есть специальные техники работы с хвостатыми распределениями в МО, но я до них пока не совсем дорос.
например, есть такой прикол. Для хвостатого распределения (а приращения формируют именно такое) размер выборки для обучения должен быть почти бесконечным, чтобы что-то работало на новых данных. И это доказано. Как тебе?