交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1625

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罗夏。


Y.I. Zhuravlev.预测的数学方法

我以前在这里发布过...非常有趣的讲座

 
mytarmailS:

我以前在这里发过一个...非常有趣的讲座。

他们说，如果都是数据，我们就来算算看。我不知道公开的数据是否能做到，失业率、石油库存 和日历上的其他东西。

 
罗夏。

他们说，如果他们有所有的数据，我们会计算出来。我不知道公开的数据是否能做到，失业率、石油库存 和日历上的其他东西。

我不这么认为。

 
罗夏。


Y.I. Zhuravlev.预测的数学方法

谢谢，这个报告很有意思。类似的方法在 "人与自然的游戏 "的模型中也很有效，这也是报告开头提出的观点。市场，在大多数情况下，是一个 "人民的游戏"。区别在于不确定性的性质--在第一种情况下是 "好的"--概率性的，而在第二种情况下是 "坏的"--纯粹是游戏性的。

 
很明显，有了可靠的数据，就有可能对某些现象做出足够准确的预测。当涉及到与不完整的信息一起工作时，情况就不同了。当一些重要的数据根本无法获得或暂时不知道时。这正是市场上通常发生的情况，当每个参与者在他或她自己的信息领域内对一个或另一个报价进行工作。只是一个想法...
 
Mihail Marchukajtes:
很明显，拥有可靠的数据，你可以对某些现象做出相当准确的预测。另一件事是当它涉及到不完整的信息性的工作。当一些重要的数据根本无法获得或暂时不知道时。这就是市场上实际发生的情况，当每个参与者在他或她自己的信息领域内对一个或另一个报价进行工作。只是一个想法...

这是真的，但也有一种平庸的批评的变种，例如，当一个50个样本的数据集））））））

 
凯沙-鲁托夫。

这是真的，但也有一种琐碎批评的变体，例如，当一个50个样本的数据集））））的时候，就会有一种变体。

这描述了2个月的报价，不包括你们在这里所对抗的噪音。是的，是的...我们知道...我也曾经历过 :-)

或者不是，不是说...我是尤拉，不是吗？

或者没有。让我们给电网提供分钟数据，这样它就在我们的监视之下。

 
Aleksey Nikolayev:

谢谢你，这是个有趣的报告。类似的方法在 "人与自然的游戏 "模式中也很有效，这正是报告的出发点。市场，在大多数情况下，是一个 "人民的游戏"。区别在于 不确定性的性质-- 在第一种情况下是 "好的"--概率性的，而在第二种情况下是 "坏的"--纯粹是游戏性的。

在我看来，概率既是概率...

问题是在提取实验数据时，对市场进行了错误的实验，简单地说，就是对交易的统计或其他什么...

市场的 分形结构 没有被考虑，没有人去想它，尽管它很明显，也能解释很多问题。

大家的做法就像站在海边用尺子测量水波，天真地认为下一个波浪会有同样的尺寸（厘米））的废话。

 
Mihail Marchukajtes:
这描述了2个月的报价，不包括你们所有人在这里争吵的噪音。是的，是的...知道...有过这样的经历:-)

啊......，好吧，如果你不制造任何噪音，甚至再打 "矢量机Reshetov"，那么是的，它会很好，最主要的是要有更多的特征，特征与样本数的比例越大越酷！"。

我们耐心地期待着您的到来!

 
Mihail Marchukajtes:

或者没有。让我们给电网提供分钟数据，让它为一万人工作，然后想 "你为什么不为我们工作？

的确，外面有很多疯子，一万个人只是一个味道，有些啄木鸟是想在嘴里戳出一百万个点来！"。还有抽搐和眼镜...

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