交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1740

[mytarmailS]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

如果可以的话，稍后给图上的群组涂上颜色......在Python中这很难。

以看到集群的长度，它们如何交替，等等。

我做了三个。

对你来说也是如此吗？

[mytarmailS]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

不，我有一个美女，我给你看了......我不知道为什么）有些不对劲。

训练

测试

给我看一下样本的片段，你采取了哪些返回者，以及如何采取的。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

给我看一个训练样本的片段，你取了哪些回报，以及如何取的。

以5和25为增量进行聚类

然后使用累积的1.在欧洲杯上每小时。按年份测试和追踪。

[mytarmailS]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

以5和25为增量进行聚类

然后用增量建立一个累积性的。1.关于每小时的欧元币值。按年份测试和追踪。

让我们明天再做吧，我的眼睛已经满了。

我觉得自己很笨。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

我们明天再做吧，因为我的眼睛已经从我的脑袋里蹦出来了。

我觉得自己很笨。

严格来说，将有一条向上的曲线，一条水平的曲线和一条向下的曲线，没有其他的曲线。

这就像一个测试案例

[Rorschach]

Mihail Marchukajtes:

我们看到的是，越是稳定的时期，越是圆润。所以我可以拿小波来举例，得到同样的画面。

而且一般来说，它的效果并不好。下图显示了良好的周期（2和3），但不是很平滑，因此圆圈变得很散乱。

这里 写到，cssa是一个建立在神经网络预测基础上的ssa。这就是我之前写的，滞后性只能通过预测来消除。在常规的ssa中，更有可能的是重复最后的已知价格，而不是预测，但在cssa中，它在神经网络的帮助下建立了预测。

[mytarmailS]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

我已经在这些集群上工作了很长时间，但我有一个好的感觉...可悲的是，你总是在预测过去，把过去也加起来，尽管是根据新的数据。例如，如果你发现一个上升趋势的集群，集群本身会在趋势发生后才出现，事后，红 点就是集群出现的时候。

然后你把这一切放在一起，你就会得到一幅上升趋势的漂亮图画。

但这是事后的，你知道吗？

当趋势已经发生时，集群会说 "趋势"。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

马克斯，那些集群是胡说八道，还好我去睡觉了，我觉得我是个哑巴......。可悲的是，你总是在预测过去，把过去也加起来，即使是在新数据上。例如，如果你发现一个上升趋势的集群，集群本身会在趋势发生后才出现，事后，红 点就是集群出现的时候。

然后你把这一切放在一起，你就会得到一幅上升趋势的漂亮图画。

但这是事后的，你知道吗？

当趋势已经发生时，集群会说 "趋势"。

它们应该是相对较长的，而且很少变化

[mytarmailS]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

它们应该是相对较长的，而且很少变化

好吧，但你还是会在集群的窗口大小上总是落后于别人。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

好吧，但你在集群的窗口大小上总是落后。

我不知道，我懒得去想......或者我应该去想？