交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 1587

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基

我已经和他谈了有一段时间了。

我写的是寻找模式,他抛出的是某种以马太效应为形式的模子,没有解释。

BP预测的主要内容是模式(阅读:可预测的重复原子事件)。如果你对这个问题有什么看法,我可以听,甚至假装同情。

谈话从这个 开始,然后他不知为何开始胡言乱语。某种言语上的腹泻。

:)每个人的脑子里都有自己的想法,我也不太明白格子的意义。

我只是注意到对我来说似乎很重要的想法,并专注于它。关于MO的话题,所以我说,主要策略--也就是基本模式,应该与其余的次要策略分开教授。

对小学的要求是可持续发展。

整个系统的盈利能力往往在更大程度上取决于次要的,但如果没有一个可持续的主要的,自然一切都只是调整而已。许多人一开始就在这方面陷入了困境。

我正在研究你的发现,我还没有消化所有的东西,但我正在努力)。

顺便说一下,你能不能回答-解释一下。

在我看来,交易领域的所有统计研究和MO都是以收益为基础的。 为什么?

为什么? 他们有没有尝试将统计方法应用于图形、烛台分析和其他更高层次的东西?

 
阿列克谢-马夫林

在我看来,交易领域的所有统计研究和IO都是以复赛的方式进行的,为什么?

是否有任何尝试将统计方法应用于制图、烛台分析和其他更高层次的东西?

确切地说,这是因为所有的MO都是用静止的序列工作的,从Kolmogorov开始。

 
阿列克谢-马夫林

同胞们,你们说的是哪个图书馆?我正在写我自己的,也许你可以给我看一个现成的。

顺便说一句--在我看来,贸易领域的所有统计研究和国际组织都是以回归者为对象。

他们是否试图将统计方法应用于图形、烛台分析和其他高级别的东西?

https://www.mql5.com/ru/code/1146dataanalysis.mqh 部分

包括在所有终端中。
神经网络/感知器在那里是迟钝的,所以最好从外部连接。
但是可以使用脚手架和退步的方法。

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阿列克谢-马夫林

顺便说一句--在我看来,交易领域的所有统计研究和MO都是以收益为基础的。为什么?

回报是第一个要分析的东西,这是主要数据。
此外,你还可以对指标进行分析。但是,如果指标是基于MAC的,可能会有损失和延迟。

阿列克谢-马夫林

我不知道为什么,他们有没有尝试将统计方法应用于图形和烛台分析以及其他更高层次的东西?

我想有人已经尝试过了。我没有。
但是,50-100-500个连续回撤不是可以描述任何图形和烛台形态吗?

 

在 "有条件静止 "的情况下,可敬的东家们认为如何能在这种残留的合成物上 "兑现"?

这里有一些例子






这是合成物的残留物图的一部分。

我再说一遍,这些图是在合成 "有条件静止 "的情况下做出的。

该图从 "静止性开始 "时开始,到 "静止性结束 "时结束。

这个时期可以从1到2000多条。

 
鲍里斯

在 "有条件静止 "的情况下,可敬的东家们认为如何能在这种残留的合成物上 "兑现"?

这里有一些例子





这是合成残留物图的一部分

我再说一遍,这些图是在合成 "有条件静止 "的情况下做出的。

该图从 "静止性开始 "时开始,到 "静止性结束 "时结束。

而这个时期可以从1到2000多条。

什么意思不是很清楚,但所显示的大多数图表由于有明显的趋势,看起来不是静止的。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基

因为所有的MO都是用静止数列工作的,从Kolmogorov开始,Alexander抛出了一本关于静止数列预测的手册。

在我们的案例中,我们只能有意义地处理非平稳性,而非平稳性在某种程度上可以还原为平稳性。碎片静止性,自回归模型,嗯等等。

主要原因是始终只有一个实现过程是已知的。例如,如果我们采取语音识别,有任何单词我们都可以说多少次。在一个具体的时间间隔内,一个具体的工具的报价在一个单一的变体中。顺便说一下,这似乎是随机过程与它的实现之间的模糊区别的原因。

 
阿列克谢-马夫林

这是一篇强有力的文章,谢谢你,如果它不是虚构的,它证实了关于统计的古老说法)

统计数据只是一种工具。锤子打在手指上,值得骂吗?

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基

因为所有的MO都是用静止数列工作的,从科尔莫戈罗夫开始,关于静止数列的预测的小册子是由亚历山大抛出的

但你不知道什么时候你的系列将不再是静止的

而且可能马上就会发生。

然后呢? 国防部将去哪里?

 
阿列克谢-尼古拉耶夫

这不是很清楚是什么意思,但所给的大多数图表由于有明显的趋势,看起来不是静止的。

然而,剧本显示它们是 "静止的"。

这是有原因的,到处都说系列是 "静止的",而且是倒逗号。