交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1345

[Alexander_K]

Mihail Marchukajtes:
顺便说一下，有人看过《诡计多端》吗？我想和他讨论一下.....是的，曾经有一段时间....我们不是我们!!!:-)

巫师跑去救阿利奥沙，他被愤怒的投资者抓住了。他很快就会回来。

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阿列克谢-尼古拉耶夫。

频谱的概念只对静止的过程进行定义。价 格则不然，如果只是因为随着时间的推移，分散度的增加。

你在说什么胡话......

显然，频谱的概念对你来说仍然没有被探索过，雾里看花。

[Vitaly Muzichenko]

Oleg avtomat:

你在说什么胡话...

显然，光谱的概念对你来说是不公开的，雾里看花。

奥列格，你想谈一下光谱吗？

这怎么能适用于市场价格的形成呢？

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维塔利-穆齐琴科。

1）奥列格，你想谈谈光谱吗？

2）这如何适用于市场价格的形成？

1）我不想和你谈任何事情。 你的 "关于光谱 "的知识只限于这张照片。

2）你的问题只是证实了你对 "光谱 "缺乏知识和理解。

[Vitaly Muzichenko]

Oleg avtomat:

1）我不想和你谈任何事情。 你对光谱的了解只限于这幅图。

2）你的这个问题只能证实你缺乏 "关于光谱 "的知识和理解。

我的盒子里甚至有一个棱镜，所以有一些 "关于光谱 "的实际知识

你想讨论一下吗？

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维塔利-穆齐琴科。

我的盒子里甚至有一个棱镜，所以有一些关于 "光谱 "的实际知识。

你想谈一谈吗？

送你进去...

[Vitaly Muzichenko]

Oleg avtomat:

我是否应该给你...

什么，又给你一个棱镜？

我可以给你我的，我已经玩够了。

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维塔利-穆齐琴科。

去哪里，为你再买一个棱镜？

如果你愿意，我可以把我的给你，我的已经玩完了。

你一定认为自己很机智。

从一旁看看你自己--你看起来很可怜......。

[sibirqk]

尤里-阿索连科。

现在，如何为训练准备数据。

1.我们从随机数发生器获得一个系列，并将其转化为接近市场的系列。这种系列有一个无限的频谱，预测它的值是不现实的。

2.我们将该系列通过低通滤波器（LPF）。我们已经收到了一个随机系列，它的频谱有限，并有可能提前预测N个计数，然而这个系列与市场上的系列并不十分相似。

3.我们通过RNG生成M=0的系列，并在举行手鼓游戏后，将其加入LPF后的系列。我们再次得到一个非常接近市场的系列。我们将用这个系列进行培训。

4.作为目标函数，我们将步骤2中的序列通过LPF并向后移动N个样本，从而得到向前移动N个样本的预测。

然后将输入和目标序列送入NS，训练并检查训练结果。然后重复步骤1-4，将步骤3中的系列送入NS，并将NS的输出与步骤4中移位了N个样本的系列进行比较。

就这样了。无奇不有。所有这些都可以在没有NS的情况下完成。令我惊讶的是，NS在几秒钟内就做到了，而且只用了24个时钟周期的学习。而这是在有很多噪音的情况下，你甚至看不到那里的低频成分。令人惊叹。

为什么没能与市场上的VR合作。任何LPF都有明显的延迟，其曲线相对于VR来说是向右偏移的。也就是说，我们在系列的每一个点上都有一个已经延迟的低频信号，因此预测间隔大于允许的范围，预测变得不现实。我们甚至不能为训练建立一个真正的目标。

这是用伪市场报价 构建的Mouve，然后加入具有不变方差和预期报酬的噪声，并将同一Mouve移到预测区间，作为训练目标提供。因此，NS学会了去除噪音，并通过回归预测moove。对吗？

[Aleksey Nikolayev]

Oleg avtomat:

你在说什么胡话...

显然，光谱的概念是未被发现的，对你来说是雾里看花。

学习理论家不是从西塞罗的演说中，而是从教科书中。例如，查找您推荐的科罗廖克。