交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1015

新评论
 
亚历山大_K2。

严格地说，在一个滚动的回归者样本中，我们必须计算 该离散序列的ACF估计器 。如果它是周期性的，那么下一个返回者被Kolmogorov预测为100%。但我不知道评估ACF周期性的标准。我不能只靠眼睛看。

更加温暖。

让我们扩大预测模型中不太常见的预测因子的范围。



从这里开始

元学习如何预测时间序列

Thiyanga S Talagala, Rob J Hyndman and George Athanasopoulos

 
吉安尼。

只有神圣的大师和他的几个助手在那里加人，把你的Skype和关于你自己的数据扔给我，我会问的，但我什么也不保证，因为我不是那里的权威，只是一个没有实体的灵魂，拖鞋上的污垢。就是那些灰色的红衣主教、傀儡和公司，因为近似市场活动而被发现，被打上终身的耻辱烙印，要洗去耻辱只能是为了几百亿的绿色。

谢谢，我对会员资格不感兴趣，我知道这涉及到相当大的困难，但要看一下水平，这可能是不小的意义。

你写道，这个小组正在研究IO模型的统一表述，这就是我想看到的模型。

我也准备展示我自己的、适度的发展，以供比较，我将训练好的模型序列化为二进制或文本格式，并作为源代码。

 
桑桑尼茨-弗门科。

更加温暖。

扩展预测模型的不常见预测因子集。



从这里开始

元学习如何预测时间序列

Thiyanga S Talagala, Rob J Hyndman and George Athanasopoulos

一篇好的调查文章。只是在我看来，所考虑的时间序列集对我们来说太广泛了。我希望看到类似的方法审查，但针对我们感兴趣的系列类型。

此外，我还希望看到一些新的方法和模式。例如有反常的扩散（更受欢迎）。

 
阿列克谢-尼古拉耶夫。

一篇很好的概述文章。只是，在我看来，所考虑的众多时间序列对我们来说太广泛了。我希望看到一个类似的方法概述，但针对我们感兴趣的系列类型。

此外，我还希望看到一些新的方法和模式。例如有反常的扩散（更受欢迎）。

我引用这个链接是因为这个表格：它是对预测因素的全新审视，是对亚历山大关于ACF想法的发展。

 
桑桑尼茨-弗门科。

我带来这个链接是因为这个表格：对预测因素的重新审视，以及作为亚历山大对ACF想法的发展。

从好的方面看，与其用70年前的模型折磨自己和我们，不如更好地研究这种非常反常的扩散及其对市场的应用。这将是他巨大热情和体育教育的有益应用。

 
弗拉基米尔-佩雷文科。

ZZ参数对每个工具和时间框架都是不同的。例如，对于欧元兑美元M15，一个好的初始值是15点（4位数）。这也取决于你使用的预测器。对预测器和ZZ的所有参数进行优化是一个好主意。因此，拥有非参数预测器是可取的，它使你的生活更容易。在这种能力下，数字滤波器 显示出良好的效果。使用集合和级联组合，我得到的平均准确度=0.83。这是一个非常好的结果。明天我将给你发一篇文章供你核实，其中描述了这个过程。

祝好运

而如何找出ZZ的设置，纯粹是通过尝试不同的模型，在这些设置下，能得到最好的结果的就是最好的？

为什么你喜欢用点来表示ZZ，而不是用时间（条）？

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

而如何找出ZZ的设置，纯粹是通过尝试不同的模型，在这些设置下能得到最好的结果的就是最好的？

为什么你喜欢用点来表示ZZ，而不是用时间（条）？

1.有不同的方法来优化

2.从经验出发。

祝好运

 

昨天我想到了一个问题，为什么我们要寻找决策树，即描述实体的模型？也就是说，我们为什么要对整个实体进行描述，也许我们应该只寻找该实体中最容易理解和最容易预测的部分？我想，既然我在收集树的叶子，也许我应该用一种方法来找到这样的叶子，而不需要构建一个完整的决策树，按照我的理解，这样做应该可以在花费同样多的计算时间的情况下提高质量。

我在网上搜索了一下，没有看到这种方法。也许有人知道这种发展？

在我制定算法的时候，我想首先我需要选择预测器，它显示了其中一个类别的预测能力，在这一点上，预测器必须是二进制的（为此我必须为每个预测器形成自己的样本，或者从一般的样本中组成一个排除范围（什么更合理？）然后已经使用选定的预测器（以及它们的组合）为某个特定的类（在我的例子中是3个类）建立存根，然后使用这些存根来建立其余的预测器。同时，我们也可以检查他们是否有某类人的偏好。然后，根据这个想法，我们将为特定的目标类别找到最适合分类的区域。而剩下的区域将只是一个不活动/期望的领域。

当然，我们就可以看到哪些地方的叶子是分层的，并在这些情况下做出一个平均结果。而我们可以建立一棵这样的树，但由于不同目标的不同地区的密度，有投票的成分。

你对这个想法怎么看？

 
弗拉基米尔-佩雷文科。

1.有多种优化方法

2.从经验出发。

祝好运

1.这就是我想知道的这些方法。因为我又在重塑我的自行车（我已经勾勒出了意识形态），突然间一切都已经在我们面前完成了......

2.我明白了。但这是不合理的。

 
弗拉基米尔-佩雷文科。

Vladimir，你能否建议一些 "未来选择"（或类似的方法）但适用于BP的方法？我不知道在BP方面是否有任何 "未来选择 "的方法（或类似的方法），也许算法会分析BP并删除或添加一些东西以使预测更好，谷歌无法帮助我(

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