交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1726

[mytarmailS]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。
问题是，是否有可能每分钟都单独交易）是否有高于价差的利润？

嗯，是的，这当然是个问题 ))

嗯，实验是真理的标准。

[Mihail Marchukajtes]

罗夏。

它需要一个在零点悬空的系统。事实证明，股权作为一种振荡器。当它偏离到某一水平时，进入的是真钱。

那么，Z-score对你来说是一个很大的帮助。我今天就在算计它 :-)

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

嗯，是的，这当然是个问题 ))

嗯，实验是真理的标准

很酷的主题，但如果你不是通过时间，而是通过某些指标的特定值来收集返回者，就像罗夏建议的那样，同样的轮回水平，或其他条件......这是一个采矿场。

又一次大吃大喝

[mytarmailS]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

是的，这是一个很酷的话题，但如果你不是通过时间来收集返回者，而是通过一些指标的特定值来收集返回 者，像罗夏建议的那样，同一轮水平，或其他一些条件......这是一个采矿场

另一个恶棍

那么，事实证明，通常的决定性规则，例如建立一个森林，不？

我说，你甚至可以选择任何特定的规则，并在其下建立数据集，并在此规则下训练模型Suto。

例如，#16577，我就是这样做的，一个机器人里有+-800个模型......。但结果也是垃圾

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

这是一个有规律的解题规则，例如森林是由它建立的，不是吗？

我说，你甚至可以选择一个特定的规则，并为它建立数据集，然后完全为这个规则教授模型。

例如，#16577，我就是这样做的，一个机器人里有+-800个模型......。但结果也是垃圾

好吧，有点超额完成任务的意思，是的。我不知道有什么不同，只是方法很新颖。一种新的优化方式 :)

[Rorschach]

关于光谱和识别的问题。

[Mihail Marchukajtes]

顺便说一下，马克斯。我看到你前几天发布了协整指标，我承认我还没有看，但总的来说，我在NS时就对这个话题感兴趣。因此，在NS中，有一种仪器可以计算协整并建立Lysajo数字，即示波器屏幕上那些臭名昭著的线条。任务是用这些线画一个圆。圆圈越平，就越陡峭。它是以这样的方式介入的，即发现的频率是领先于报价的，并在一段时间内保持领先。从字面上看，有两到三种转折。但不幸的是，NS无法对其进行优化，不得不手动进行。有一次，我偶然得到了这样一个数字（圆圈），果然发现过滤器的参数在一段时间内领先于价格。我不得不手动操作，而且无法再得到这样的数字，所以我放弃了。但在那一刻发现的频率的工作方式是一个奇迹。我记得我已经告诉过你了。也许值得在这个方向上做一些工作。你怎么看？

Yeah....马克思，我甚至没有打扰，找到了这个窗口的截图，在这里有必要接上负载。但要做到这一点是非常困难的，因为这个窗口的一个参数进行分析，当然通过搜索栏和找到正确的窗口是不现实的。

你怎么看？

[Mihail Marchukajtes]

正如你所看到的，选择的结果是一个发现的厚颜无耻，进入价格偏好。

[Maxim Dmitrievsky]

Mihail Marchukajtes:

你怎么看？

我什么都不明白，我要去睡觉了。

[Mihail Marchukajtes]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。
我不明白，我要去睡觉了。

听着，我想我们在18年已经讨论过这个问题。我刚刚在指标主题中读到了它。因此，利用这个工具，我们找到与报价频率有关的CSSA参数，从而调整过滤器，使其在一定的短时期内保存其与报价振荡有关的振荡值。