交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1159

新评论
 

我昨天晚上闲来无事写的一些废话 :)

一个NS是试图识别具有最高响应的周期，第二个是将它们推断到未来（就像周期比价格本身更容易预测）。

我把它转过来了，这太有趣了......如果在与零的交叉点上，或者从预期的拥有者到开

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

我昨天晚上闲来无事写的一些废话 :)

一个NS是试图识别具有最高响应的周期，第二个是将它们推断到未来（就像周期比价格本身更容易预测）。

我把它变得如此有趣......如果在交叉口有零或从预期的拥有到打开

你是一个多么好的发明家啊!

也许网络的这种联合工作的结果可以变成一个预测器，并给其他网络/树吃下去？

 
Maxim Dmitrievsky:

我昨天晚上闲来无事写的一些废话 :)

一个NS是试图识别具有最高响应的周期，第二个是将它们推断到未来（就像周期比价格本身更容易预测）。

太有趣了......如果在一个十字路口，有0个或从假设的拥有到打开

我想在图书馆的讨论中提出：RL GMDH：基于专家顾问的EA是好的，但我认为，首先我们需要将EA看到的东西可视化，即我们需要一个指标，而不是一个EA，但现在我看到，你已经想到了一切))))。

好吧，如果你有一个指标，现在你应该根据它写一个EA，并在可视化模式下花时间观察

SZZY：我不久前在kodobase看到一个指标，看起来和你的完全一样，但右边没有红线。

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

你是一个多么好的发明家啊!

也许这些网络一起工作的结果可以变成一个预测器，并给其他网络/树吃。

重新绘制的未来相当强烈，但总的来说，这个橙色的球去收缩（大的），而小的周期预测上升和下降很好，在一段时间后（以前的截图是买入，为了兴趣）。

现在再次预测，将有一个小的红色周期上升，即增长一些小的

我不知道，用机器人描述它要困难得多，但我可以用眼睛看到它。


 

我把测试棒放在那里，看它是否转过来:)一般来说，主要信号是零线交叉。

可能对赌博有好处


 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

我把测试棒放在那里，看它是否转过来:)一般来说，主要信号是零线交叉。

可能对赌博有好处


在较低的一个你可以验证（与中间的偏差越大，结果越准确），小于某个极限你就不相信。

而在上层（如果图表是正确的，也就是说，它在未来不会不由自主地转移），然后通过回归平均值进入，也就是说，在0以上转为向下 - 卖出，在0以下和向上 - 买入。

PS/（如果不是这样也行），但有些事情告诉我，人们可以（可能有人已经）以不同的方式来看待这些图表：-)不知怎的，凭着直觉，我看到了4-5条自相关及其估值

 
Maxim Kuznetsov:

在较低的一个你可以验证（与中间的偏差越大，结果越准确），小于某个界限的根本不可信。

而通过上层（如果图表是正确的，即不是不由自主地转移到未来），然后通过回归均线进入，即在0以上向下反转卖出，在0以下和向上买入。

PS/（如果不是这样也行），但有些事情告诉我，人们可以（可能有人已经）以不同的方式来看待这些图表：-)只是在飞行中，我看到了4-5条的自相关和它的估计结果

自回归:)没有移位。对平均值不起作用--定期取出。在0线交叉处的信号是可以的，但它当然会重画最后一个柱子。如果你能以某种方式用你的眼睛确定即将发生的事情......那么我不认为对机器人如此）只是好玩。

s.s. 周期没有被预测，推断器被重新绘制。即使在这样的周期上，它也不起作用，更不用说试图为它定价了。


 

而今天我看了一下--大便预测还可以，今天它自己给出了一个买入信号，预测会有更多的增长。好了，我不说废话了：）但AR/Arim的修改可能很有趣--这是为那些无事可做的人准备的。


 

谁能告诉我们是否有机器学习的算法？

我需要减少交易的数量。

我找不到什么好东西。

 

他说是时候给自己一点荣誉了。

我将尝试自己做一个推断器，一个更好的推断器。


1...115211531154115511561157115811591160116111621163116411651166...3399
新评论