交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1926

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Maxim Dmitrievsky:

并获取和创造，从我所创造的东西中获取））并从我所获取的东西中创造））并通过magua和类似的东西））。

然后通过选择和重新排列来选择最好的，等等，等等。

好的，好的，但它仍然是一个原始的 功能 搜索，我说的是一个完整的随机搜索....。


就像，那是你的振荡器不会做的事情----。

如果 6点钟方向的蜡烛是白色的， 到12点钟方向的价格低于6点钟方向的蜡烛的价格

你知道我的意思吗？ 我说的不是用一个函数乘以另一个函数，我说的是创建一个完整的随机列举的一切，没有废话


你需要考虑所有的东西！时间、价格、水平、模式、它们的序列，所有的东西，所有的东西，以及搜索、搜索、搜索。

 
mytarmailS:

好的，好的，但它仍然是一个原始的 功能 搜索，我说的是一个完整的随机搜索....。


这就是你的发电机不会创造的东西------。

如果 6点钟方向的蜡烛是白色的， 到12点钟方向的价格低于6点钟方向蜡烛的价格 ，那么 它就坐实了12点钟方向的价格

你知道我的意思吗？ 我说的不是用一个函数乘以另一个函数，我说的是创建一个完整的随机列举的一切，没有废话


你必须考虑到所有的东西！时间、价格、水平、模式、它们的序列，所有的东西，所有的东西，以及搜索、搜索、搜索。

我不认为它是这样的。

 
Maxim Dmitrievsky:

我不认为这是它的工作方式。

你认为问题是什么？

 
mytarmailS:

你认为问题是什么？ 组合爆炸？

某种程度上，有无限多的规则

 
Maxim Dmitrievsky:

像这样，无限多的规则。

两个字--降维

这就是它的作用。

你认为我只是迷上了这个？)

我已经可以看到原始测试的潜力。

 
mytarmailS:

两个字--降维

你认为我只是迷上了这个？)

我已经可以看到原始测试的潜力了

我看到了我的方法的缺陷......进入交易的标准是由被训练的集群的平均值和标准值决定的，而新的数据显示了一个转变。

我们必须修改标准，就是这样。

试试吧...我现在太懒了 )

 
Maxim Dmitrievsky:

我意识到了我的方法的缺陷。进入交易的标准是由被训练的群组的平均值和标准值决定的，而在新的数据上有一个偏见。

我们必须修改标准，就是这样。

这不会改变任何事情，但要继续努力）。

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

试试吧...在这一点上，我有点懒了）。

不知道怎么做，但...


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我在Yumap类上进行了训练，可视化的类，我看到类随着时间的推移而相互替换，特别是在有强烈的集中（"模式"）的地方，这些系统不仅随着时间的推移而死亡，甚至还在倒退。


 
Aliaksandr Hryshyn:
有什么办法可以做到这一点？

究竟是什么？

 
mytarmailS:

究竟是什么？

总的来说，生成图录的原则。
 
Aliaksandr Hryshyn:
一般来说，产生菲克斯的原则。

随机...

Fich可以被表示为一个对数规则...

规则大小 - 随机

规则内容 - 随机

生成1000条规则--作为1000个特征发送给IMO

如果你有的话，选择1-5个好的功能，如果没有的话，就把它们都扔掉。

选定的特征会被扔进 "好的特征数据库"。

并再次生成1000个特征，以此类推。


当 "优秀特征库 "包含1000多个特征时，你就可以用它们来训练一个新的模型，看看你会得到什么。

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