Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 798
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
Он имел ввиду что необходимое ему МО он уже имеет, осталось дело за малым, но огромным для нас
Какое? не поленитесь пояснить.... :-)
Какое? не поленитесь пояснить.... :-)
ну вот же:
Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий
Машинное обучение в трейдинге: теория и практика (торговля и не только)
Maxim Dmitrievsky, 2018.03.31 14:27
короче, меня сейчас интересует дисперсионный анализ и все что связано с вероятностями (в .ч. условными) и с работой на нестационарных рядах (новые методы, разработки)
изучение МО уже закончил и взял оттуда что нужно
если будет че по теме то пообсуждаю, все остальное мне уже кажется бредом и пройденным шагом
Ну понятно. То есть МО тебя уже не интересует... Извини не знал....
я уже писал неоднократно что здесь в подавляющем большинстве применяются методы, которые непригодны для time series forecasting
в новых исследованиях все чаще затрагивается эта тема, но здесь она никак не обсуждается
единственное что кто-то предложил это Александр, но я думаю что надо искать не там а где-то в окрестностях
вероятностный подход здесь тоже упоминался Юрием Асауленко, но ни он, ни кто-то другой не смогли показать или раскрыть потенциал темы
я сейчас пишу о непараметрических методах, где в качестве предиктора выступает исключительно цена и ее производные
Лично для меня всегда было целью найти тот алгоритм действий который при своей не изменчивости всегда приводил бы меня к стабильно хорошему результату. Примерно как Вкл. Выкл. Бабло. Разве не красота. всегда делаешь одни и теже действия и получаешь один и тоже хороший результат и не заморачиваешся, разве что от скуки и любознательности для... :-)
Ну так и должно быть. Именно "выкл, бабло" и никак иначе
)
я уже писал неоднократно что здесь в подавляющем большинстве применяются методы, которые непригодны для time series forecasting
в новых исследованиях все чаще затрагивается эта тема, но здесь она никак не обсуждается
единственное что кто-то предложил это Александр, но я думаю что надо искать не там а где-то в окрестностях
вероятностный подход здесь тоже упоминался Юрием Асауленко, но ни он, ни кто-то другой не смогли показать или раскрыть потенциал темы
я сейчас пишу о непараметрических методах, где в качестве предиктора выступает исключительно цена и ее производные
А как же Я Макс??? Я ведь решил задачку и получил стабильный метод получения моделей которые гарантированно заработают в будущем, пусть и не долго как хотелось бы, но достаточно для того чтобы реально заработать......
А как же Я Макс??? Я ведь решил задачку и получил стабильный метод получения моделей которые гарантированно заработают в будущем, пусть и не долго как хотелось бы, но достаточно для того чтобы реально заработать......
о чем ты говоришь вообще постоянно? у тебя система в ноле в среднем
о чем ты говоришь вообще постоянно? у тебя система в ноле в среднем
Ну так ты сейчас являешься свидетелем практического доказательства адекватности подхода. Уверен что и у тебя он будет когда ты перейдешь из области исследования в практику. Как правило в этот момент ты уже ничего не ищещь и не эксперементируешь, а просто пользуешься результатом своего упорного многолетнего труда. ИМХО.....
Понятно что исследования можно и не прекращать, а двигатся дальше и развиватся, но это уже от скуки исключительно, потому как робот рулит и лучше ему не мешать, а руки чешутся, потому что привык что то искать и выдумывать разные алгоритмы, не забывая поддерживать основную ТС в работоспособном состоянии тратя на неё столько времени сколько она требует.
Я вот например сейчас займусь всётаки тотализатором на футбол, что будет очередным и безусловно весомым доказательством адекватного понимания сути машинного обучения. При положительном результате естественно...
Потому как получить одинаково хорошие результаты в совершенно разных областях как раз и называется профессионализм.
Прикин у тебя есть система, которая хорошо показала себя на форе и тут тебе поступает предложение использовать её в медицине. Что? откажешся?...
Ну так ты сейчас являешься свидетелем практического доказательства адекватности подхода. Уверен что и у тебя он будет когда ты перейдешь из области исследования в практику. Как правило в этот момент ты уже ничего не ищещь и не эксперементируешь, а просто пользуешься результатом своего упорного многолетнего труда. ИМХО.....
Понятно что исследования можно и не прекращать, а двигатся дальше и развиватся, но это уже от скуки исключительно, потому как робот рулит и лучше ему не мешать, а руки чешутся, потому что привык что то искать и выдумывать разные алгоритмы, не забывая поддерживать основную ТС в работоспособном состоянии тратя на неё столько времени сколько она требует.
Я вот например сейчас займусь всётаки тотализатором на футбол, что будет очередным и безусловно весомым доказательством адекватного понимания сути машинного обучения. При положительном результате естественно...
Потому как получить одинаково хорошие результаты в совершенно разных областях как раз и называется профессионализм.
Прикин у тебя есть система, которая хорошо показала себя на форе и тут тебе поступает предложение использовать её в медицине. Что? откажешся?...
ты че вообще куку? где док-ва?
зря спросил, уверен что "вообще"
ты че вообще куку? где док-ва?
зря спросил, уверен что "вообще"
Какого рода доказательства тебе нужны? я не понимаю... Разве торговля в реальном времени не является самым надёжным доказательством. Или ты всётаки хочешь увидеть всё на истории в тестере....