交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1717 1...171017111712171317141715171617171718171917201721172217231724...3399 新评论 Maxim Dmitrievsky 2020.04.18 11:45 #17161 mytarmailS: 而这是科学家们已经在做的事情.... 通过主成分法（PCA）对系列进行划分 在一个大小为10的滑动窗口中的报价 有8个组成部分 该算法将成分分为变化慢的和变化快的，重要的和不重要的，并将它们分类。 分解（任何傅里叶、小波、普卡）的最强属性是可加性 也就是说，如果我把所有的组件pc1+pc2+...+pc8加在一起，我得到的回报是相同的价格。 现在想一想，如果我们用同样的指标而不是组件，并把它们加在一起，我们会得到什么？ 正是我们在神经网络的输出中得到的，当我们在一个随机数上训练它时) 指标已经可以用在一个组件的上面。 试想一下，这样的分解可以产生多少特征 你可以过滤数据，找到并提取不必要的（不良成分）。 你可以改变组件并把它们放回去，或者只留下它们 你可以让组件走得更快或更慢，或改变其振幅。 你可以相对于每一个组件进行分析，或者分析其中的两个或三个组件。 你可以分别预测各部分，并在总预测中加总（它们是相加的）。 预测一个组件与另一个组件的关系 有可能... 你可以... 有可能... 可以... 你可以... 这就是科学家们想弄清一些事情时的做法。 你在说什么，什么科学家，这是一年级的计量经济学 趋势+周期+季节性+噪音。 mytarmailS 2020.04.18 12:09 #17162 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 你在说什么，什么科学家？ 这是一年级的计量经济学。 趋势+周期+季节性+噪音。 那你到底有什么不同意我说的话？ Maxim Dmitrievsky 2020.04.18 12:11 #17163 mytarmailS: 你到底有什么不同意我说的话？ 读一本计量经济学的 书（错了，是大学一二年级）就能永远不胡说八道，有那么难吗？ 只要趋势是一个常数，周期是一个常数等等，你的整个建设就会存在。任何分解。 在同一个先知或谷歌趋势或亚马逊预测器中，所有这些都已经自动化了很长时间，也就是说，那里没有任何魔法。 mytarmailS 2020.04.18 12:19 #17164 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 读一本计量经济学的 书（错了，是大学一二年级）就能永远不胡说八道，有那么难吗？ 只要趋势是一个常数，周期是一个常数，你的整个构造就会存在，等等。任何分解。 这种结构可以实时工作，也适用于非稳态序列。它没有以循环形式作为强制性条件的限制 不像你所说的标准计量经济学分解... 我已经咳了很久了，你的那套计量经济学的废话... 别跟我说这些废话。 Maxim Dmitrievsky 2020.04.18 12:22 #17165 mytarmailS: 这种结构可以实时工作，它也适用于非稳态序列。 不像你所说的标准计量经济学分解... 我已经咳了很久了，你的那些计量经济学的废话... 所以不要给我说这些废话 你可能用你的大脑把它咳出来了。 mytarmailS 2020.04.18 12:27 #17166 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 你一定是用你的大脑把它咳出来了。 阅读什么是频谱分析以及如何使用它，你是一个行走的他妈的计量经济学家）) Maxim Dmitrievsky 2020.04.18 12:38 #17167 mytarmailS: 阅读什么是频谱分析以及如何使用它。 你是一个行走的计量经济学家）。 所以你要在这个系列中找到一个稳定的成分并从中获利。 但你不会找到它 Valeriy Yastremskiy 2020.04.18 12:44 #17168 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 所以你要找到一个稳定的行成分并从中获利 但你不会找到它。 没有证据，所以试图寻找是符合逻辑的）））。在没有证明的情况下，它是符合逻辑的）当然，没有任何结果的保证。 mytarmailS 2020.04.18 12:54 #17169 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 所以你要找到一个稳定的行成分并从中获利 但你不会找到它。 让我告诉你一个秘密）。 他们都是可持续的)))) 但重点是)))重点是不同的)) 但你不会理解它，因为你需要拓宽你的视野 .... 你从一个万事通的立场来看待一切，因此你对新的事物是封闭的。 Maxim Dmitrievsky 2020.04.18 13:08 #17170 mytarmailS: 我告诉你一个秘密））。 他们都是稳定的)))) 除了重点是））重点是不同的））。 但你不会理解它，因为你需要拓宽你的视野 .... 而你从一个万事通的角度看待一切，对新的事物是封闭的......。 Pl 我读了你的康德和黑格尔。你给我看看这些行的周期，以及它们在新数据上的持续存在。 1...171017111712171317141715171617171718171917201721172217231724...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
而这是科学家们已经在做的事情....
通过主成分法（PCA）对系列进行划分
在一个大小为10的滑动窗口中的报价
有8个组成部分
该算法将成分分为变化慢的和变化快的，重要的和不重要的，并将它们分类。
分解（任何傅里叶、小波、普卡）的最强属性是可加性
也就是说，如果我把所有的组件pc1+pc2+...+pc8加在一起，我得到的回报是相同的价格。
现在想一想，如果我们用同样的指标而不是组件，并把它们加在一起，我们会得到什么？ 正是我们在神经网络的输出中得到的，当我们在一个随机数上训练它时)
指标已经可以用在一个组件的上面。 试想一下，这样的分解可以产生多少特征
你可以过滤数据，找到并提取不必要的（不良成分）。
你可以改变组件并把它们放回去，或者只留下它们
你可以让组件走得更快或更慢，或改变其振幅。
你可以相对于每一个组件进行分析，或者分析其中的两个或三个组件。
你可以分别预测各部分，并在总预测中加总（它们是相加的）。
预测一个组件与另一个组件的关系
有可能...
你可以...
有可能...
可以...
你可以...
这就是科学家们想弄清一些事情时的做法。
你在说什么，什么科学家，这是一年级的计量经济学
趋势+周期+季节性+噪音。
你在说什么，什么科学家？ 这是一年级的计量经济学。
趋势+周期+季节性+噪音。那你到底有什么不同意我说的话？
你到底有什么不同意我说的话？
读一本计量经济学的 书（错了，是大学一二年级）就能永远不胡说八道，有那么难吗？
只要趋势是一个常数，周期是一个常数等等，你的整个建设就会存在。任何分解。
在同一个先知或谷歌趋势或亚马逊预测器中，所有这些都已经自动化了很长时间，也就是说，那里没有任何魔法。
读一本计量经济学的 书（错了，是大学一二年级）就能永远不胡说八道，有那么难吗？
这种结构可以实时工作，也适用于非稳态序列。它没有以循环形式作为强制性条件的限制
不像你所说的标准计量经济学分解...
我已经咳了很久了，你的那套计量经济学的废话...
别跟我说这些废话。
这种结构可以实时工作，它也适用于非稳态序列。
不像你所说的标准计量经济学分解...
我已经咳了很久了，你的那些计量经济学的废话...
所以不要给我说这些废话
你可能用你的大脑把它咳出来了。
你一定是用你的大脑把它咳出来了。
阅读什么是频谱分析以及如何使用它，你是一个行走的他妈的计量经济学家）)
阅读什么是频谱分析以及如何使用它。 你是一个行走的计量经济学家）。
所以你要在这个系列中找到一个稳定的成分并从中获利。
但你不会找到它
所以你要找到一个稳定的行成分并从中获利
但你不会找到它。
没有证据，所以试图寻找是符合逻辑的）））。在没有证明的情况下，它是符合逻辑的）当然，没有任何结果的保证。
所以你要找到一个稳定的行成分并从中获利
但你不会找到它。
让我告诉你一个秘密）。
他们都是可持续的))))
但重点是)))重点是不同的))
但你不会理解它，因为你需要拓宽你的视野 ....
你从一个万事通的立场来看待一切，因此你对新的事物是封闭的。
我告诉你一个秘密））。
他们都是稳定的))))
除了重点是））重点是不同的））。
但你不会理解它，因为你需要拓宽你的视野 ....
而你从一个万事通的角度看待一切，对新的事物是封闭的......。