交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2195

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mytarmailS:

是的，任何预测水平的尝试都比预测微量值难上百倍，一切都不清楚，你必须发明很多新的、并非微不足道的东西来实现这个想法......。

但这很有趣，我有一个玫瑰色的梦想，那就是它能发挥作用 )

不，这是很难解决的问题。我觉得我将不得不回去不止一次。而结果的正确性取决于条件的顺序。就像好的奶酪或面团一样，你不能一下子把所有的成分都混合在一起...))))我将从钝化、二阶极值开始，以确定第一和低于条形条件的极值状态。酒吧内的运动是锡尼))))

 
Valeriy Yastremskiy:

不，这很难维持生计。我还得再去一次以上。而条件的顺序决定了正确的结果。就像好的奶酪或面团一样，你不能一下子把所有的成分都混合在一起...))))我先说个直白的，二阶极值，以确定第一和低于条形条件的极值状态。酒吧内的运动是锡尼))))

听着，你用AMO做了什么吗？ 你对这个东西的水平如何？

 
mytarmailS:

听着，你对AMO做了什么吗？ 你对这东西有什么水平？

首先是算法，然后是NS和AMO。 我需要了解要寻找的东西。我了解什么是重量，以及大脑是如何工作的，我也了解一点关于AMO包的结构)。

 
mytarmailS:

听着，你用AMO做了什么吗？ 你对这个东西有什么水平？

目前，我有按级别划分的极端值、边缘和交叉速度、走廊传播的绝对值和所有级别的平均走廊比率、我也测量的条形平均数hyloi和openclosis。

 
Valeriy Yastremskiy:

对我来说，手动操作更有意义。

这是非常正确的...

你知道如何训练并从福雷斯特那里学习规则，你会吗？

 
mytarmailS:

说得很对...

那么，像森林这样的东西能不能被训练并从中提取规则呢？

可以尝试用极值数据或它们之间的增量来参考条形数字。你可以看一下走廊边缘的速度与走廊宽度的关系。到目前为止，在均衡战略任务中。阶段，如何从收到的数据中正确地划分地块。问题的措辞，当我们逆风时，我们增加力量，当逆风时，我们失去力量。掉头也会失去我们的力量。这很简单。))))

 
瓦列里-亚斯特雷姆斯基。

你不明白，我指的是别的东西......我发现了一些有趣的东西，我们可以合作，那mt4会实现这个想法，但你至少需要知道如何使用MO的基本东西...

我不想打扰马克思，他可能宁愿处理编码器，最好是寻找圣杯......


极限值预测


 
mytarmailS:

你不明白，我不是这个意思......我发现了一些有趣的东西，我们可以联手让mt4实现这个想法，但你至少需要有MO的基本技能...

我不想打扰麦克斯，他可能更适合寻找圣杯......。


对极端情况的预测。


暂时还不太可能。而p-ku至少要理解其中的一些内容。还没有，肯定要等到除夕夜。甚至没有读完那本粉红色的书，就忘乎所以了)

上升到第一个极值时，二阶的扩张，然后是跳跃式的下降，然后是三阶的上升趋势，然后是二阶的下降趋势，然后是跳跃式的上升，然后是一阶的下降趋势，然后是跳跃式的上升，下降，上升，然后是条形的趋势，一阶，条形下降。这就是我想得到的东西)

 
Valeriy Yastremskiy:

还不太可能准时。而r-ku至少要想出一些办法。还没有，肯定要等到除夕夜。我甚至还没有读过那本粉红色的书，我忘乎所以了）这是一幅很好的画）。

上升到第一个极值时，二阶的扩张，然后是跳跃式的下降，然后是三阶的上升趋势，然后是二阶的下降趋势，然后是跳跃式的上升，然后是一阶的下降趋势，然后是跳跃式的上升，下降，上升，然后是条形的趋势，一阶，条形下降。这 就是我想得到的东西)

这是不真实的。这不是一个你必须要记住的迷宫。我们的交易员的迷宫总是被重新安排的
 
elibrarius:
Unreal.这不是一个你必须要记住的迷宫。我们的交易员的迷宫总是在重新安排自己。

当然，这很复杂，但神灵并不是唯一的...当然会有错误......现在的算法是在动态中计算极值，似乎不会犯错)。

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