交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1593 1...158615871588158915901591159215931594159515961597159815991600...3399 新评论 Андрей 2020.01.13 11:43 #15921 迪米特里。 你不能对这个图表应用任何平坦的策略吗？ 好吧，如果是（对数）回报，那么我不能，显然这与价格无关）））。 Dmitry: 是什么让你认为白噪声是不可预测的？ 根据定义，它是这样设计的。当然从理论上讲，它是伪随机的，但依赖性是如此复杂和不平滑，以至于它的存在可以被忽略。 迪米特里。 如果系列是静止的，就没有必要使用增量。 这一点很清楚，但为什么要在现实中提出来呢？事实上，统计静止性的要求非常严格--只有最小的片状常数自 相关才足以构建一个圣杯。 症结在于，金融系列是由故意欺骗的一方完成的，这是一个游戏，一个狩猎。即使市场完全不受基本面的影响，它仍然会不断变化，因为参与者PLAY，试图预测其他人的平均行为，从而补偿系统中出现的时间模式。以旧的统计学来解释这种系统是没有意义的，这就像试图用纯统计学来预测足球的轨迹。 Дмитрий 2020.01.13 11:46 #15922 Andrew: 问题是，金融行是由聪明的参与者做的，这是一个游戏，一个狩猎。即使市场完全不受基本面的影响，它仍然会不断变化，因为参与者PLAY，试图预测其他人的平均行为，从而补偿系统中出现的时间模式。就旧的统计学而言，解释这样的系统是没有意义的，这就像试图用纯统计学来预测足球的轨迹。 价格序列具有"最小的片状常数自相关"。 所有的社会统计数据都是基于对感兴趣的智能生物所产生的系列分析"。 Дмитрий 2020.01.13 11:51 #15923 安德鲁。 好吧，如果是（对数）回报，那么我不能，显然这与价格无关。） 根据定义，它是这样设计的。当然从理论上讲，它是伪随机的，但依赖性是如此复杂和不平滑，以至于它的存在可以被忽视。 这是可以理解的，但如果现实中不是这样，为什么还要提出来呢？事实上，统计静止性的要求是非常严格的，相当小的片断常数自相关足以构建一个圣杯。 症结在于，金融系列是由故意欺骗的一方完成的，这是一个游戏，一个狩猎。即使市场完全不受基本面的影响，它仍然会不断变化，因为参与者PLAY，试图预测其他人的平均行为，从而补偿系统中出现的时间模式。就旧的统计学而言，解释这样的系统是没有意义的，这就像试图用纯统计学来预测足球的轨迹。 好吧，使用统计学术语是没有意义的--应该用什么术语来描述市场行情？ Андрей 2020.01.13 11:55 #15924 Dmitry: 价格序列具有"最小的片状常数自相关"。所有的社会统计数据都是基于对有兴趣的智能人产生的系列分析"。 诶，如果只是......）)更确切地说，如果他们能轻松地进行交易，那就更好了。） 但它们是如此短暂，有时还具有欺骗性，原因还是在于它们是由争夺一个花边的人创造的，唉，大多数人都输了，利润被少数人拿走了，就像体育界一样，很多人做运动，去健身房，但很少有人能赚到5亿美金。 Андрей 2020.01.13 11:56 #15925 迪米特里。 好吧，从统计学的角度来看，这没有意义--用什么术语来描述市场行情 才有意义？ 我没有说 "描述"，我说的是描述。 Дмитрий 2020.01.13 11:56 #15926 安德烈。 诶，如果只是......）)更确切地说，如果他们可以轻松地进行交易的话。） 当然，有自相关和其他模式，但它们是如此短暂，有时还具有欺骗性，原因还是因为它们创造了争夺一个花边的人，唉，大多数人都输了，利润取自选定的少数人，就像在体育方面，做运动和去健身房的人很多，但5亿美金的收入就只有一个的排序。 用什么来代替统计数据？ Андрей 2020.01.13 12:04 #15927 迪米特里。 用什么来代替统计数据？ 统计数据是我们的一切。机器学习是统计学的一个延伸。以不同的方式描述和分析数据，从未像现在这样好。但你必须尝试了解推动价格的原因，尝试从经济数据、政治数据、社会数据、大数据中提取 "原因"，因为它们现在被称为，任何可以影响价格的东西。是的，价格本身也有一些阿尔法，但它都被市场成本吃掉了，你需要更多的数据和基于市场理解的自定义属性。 Дмитрий 2020.01.13 12:06 #15928 安德鲁。 统计是我们的一切。机器学习是统计学的一个延伸。以不同的方式描述数据从来没有这么好过。但你必须尝试了解推动价格的原因，尝试从经济数据、政治数据、社会数据、大数据中提取 "原因"，因为它们现在被称为大数据，一切可以影响价格的因素。是的，价格本身也有一些阿尔法，但都被市场成本吃掉了，你需要更多的数据和基于对市场理解的自定义属性。 "大数据 "的来源是什么？ 有一个基地吗？ Maxim Dmitrievsky 2020.01.13 12:30 #15929 驯鹿，离开这里。甚至读起来都让人恶心。 Дмитрий 2020.01.13 12:31 #15930 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 驯鹿，离开这里。 娜塔莎，你又变坏了! 开始你自己的主题。 1...158615871588158915901591159215931594159515961597159815991600...3399 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
你不能对这个图表应用任何平坦的策略吗？
好吧，如果是（对数）回报，那么我不能，显然这与价格无关）））。
是什么让你认为白噪声是不可预测的？
根据定义，它是这样设计的。当然从理论上讲，它是伪随机的，但依赖性是如此复杂和不平滑，以至于它的存在可以被忽略。
如果系列是静止的，就没有必要使用增量。
这一点很清楚，但为什么要在现实中提出来呢？事实上，统计静止性的要求非常严格--只有最小的片状常数自 相关才足以构建一个圣杯。
症结在于，金融系列是由故意欺骗的一方完成的，这是一个游戏，一个狩猎。即使市场完全不受基本面的影响，它仍然会不断变化，因为参与者PLAY，试图预测其他人的平均行为，从而补偿系统中出现的时间模式。以旧的统计学来解释这种系统是没有意义的，这就像试图用纯统计学来预测足球的轨迹。
问题是，金融行是由聪明的参与者做的，这是一个游戏，一个狩猎。即使市场完全不受基本面的影响，它仍然会不断变化，因为参与者PLAY，试图预测其他人的平均行为，从而补偿系统中出现的时间模式。就旧的统计学而言，解释这样的系统是没有意义的，这就像试图用纯统计学来预测足球的轨迹。
价格序列具有"最小的片状常数自相关"。
所有的社会统计数据都是基于对感兴趣的智能生物所产生的系列分析"。
好吧，如果是（对数）回报，那么我不能，显然这与价格无关。）
根据定义，它是这样设计的。当然从理论上讲，它是伪随机的，但依赖性是如此复杂和不平滑，以至于它的存在可以被忽视。
这是可以理解的，但如果现实中不是这样，为什么还要提出来呢？事实上，统计静止性的要求是非常严格的，相当小的片断常数自相关足以构建一个圣杯。
症结在于，金融系列是由故意欺骗的一方完成的，这是一个游戏，一个狩猎。即使市场完全不受基本面的影响，它仍然会不断变化，因为参与者PLAY，试图预测其他人的平均行为，从而补偿系统中出现的时间模式。就旧的统计学而言，解释这样的系统是没有意义的，这就像试图用纯统计学来预测足球的轨迹。
好吧，使用统计学术语是没有意义的--应该用什么术语来描述市场行情？
价格序列具有"最小的片状常数自相关"。
所有的社会统计数据都是基于对有兴趣的智能人产生的系列分析"。
诶，如果只是......）)更确切地说，如果他们能轻松地进行交易，那就更好了。）
但它们是如此短暂，有时还具有欺骗性，原因还是在于它们是由争夺一个花边的人创造的，唉，大多数人都输了，利润被少数人拿走了，就像体育界一样，很多人做运动，去健身房，但很少有人能赚到5亿美金。
好吧，从统计学的角度来看，这没有意义--用什么术语来描述市场行情 才有意义？
我没有说 "描述"，我说的是描述。
诶，如果只是......）)更确切地说，如果他们可以轻松地进行交易的话。）
当然，有自相关和其他模式，但它们是如此短暂，有时还具有欺骗性，原因还是因为它们创造了争夺一个花边的人，唉，大多数人都输了，利润取自选定的少数人，就像在体育方面，做运动和去健身房的人很多，但5亿美金的收入就只有一个的排序。
用什么来代替统计数据？
用什么来代替统计数据？
统计数据是我们的一切。机器学习是统计学的一个延伸。以不同的方式描述和分析数据，从未像现在这样好。但你必须尝试了解推动价格的原因，尝试从经济数据、政治数据、社会数据、大数据中提取 "原因"，因为它们现在被称为，任何可以影响价格的东西。是的，价格本身也有一些阿尔法，但它都被市场成本吃掉了，你需要更多的数据和基于市场理解的自定义属性。
统计是我们的一切。机器学习是统计学的一个延伸。以不同的方式描述数据从来没有这么好过。但你必须尝试了解推动价格的原因，尝试从经济数据、政治数据、社会数据、大数据中提取 "原因"，因为它们现在被称为大数据，一切可以影响价格的因素。是的，价格本身也有一些阿尔法，但都被市场成本吃掉了，你需要更多的数据和基于对市场理解的自定义属性。
"大数据 "的来源是什么？
有一个基地吗？
驯鹿，离开这里。
娜塔莎，你又变坏了!
开始你自己的主题。