交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2274

[Valeriy Yastremskiy]

Aleksey Nikolayev:

恐怕用数学都不行）粗略的说，因为Tsosniks有非平稳性 "不是我们需要的系统")

这里有一篇关于音频中的非平稳性 的好文章。

虽然静止性可以被赋予严格的定义，但非静止性是一个非常广泛的概念，因为有无限多的方式可以偏离静止性。

虽然静止性可以被赋予严格的定义，但非静止性是一个非常广泛的概念，因为有无限多的方式可以偏离静止性。

略有不同的是，问题中的Tsosniks有一个高噪音的静止过程，我们清楚地知道它是什么，任务是清除噪音。

在我们的情况下，更适合的是SB模型，有一些不同强度和周期的散乱的噪声静止运动，甚至可能有一些时间上的重复，但我们不知道到底要找什么。

[Valeriy Yastremskiy]

Aleksey Nikolayev:

这就是为什么有必要以某种方式将这种时期（有足够少的错误）单列出来，甚至不试图在其他时刻做一些事情）试图建立一些 "普遍的价格理论"，然后 "打破外汇的骨干 "是一个明显的路径，无处可去）。

我同意，当你可以随波逐流的时候，为什么要打破。最主要的是保持平衡)

[Aleksey Nikolayev]

Valeriy Yastremskiy:

有一点不同，Tsosniks的问题中有一个高噪音的静止过程，他们清楚地知道它是什么，任务是清理噪音。

这就是他们的标准理论。顺便说一下，噪声特别注定是静止的）。

我刚刚写了他们试图摆脱这些标准假设的情况。

Valeriy Yastremskiy:

在我们的案例中，SB模型更适合与某种在强度上不同的杂乱无章的、周期嘈杂的静止运动的系列，甚至还有在时间上重复的，但究竟要寻找什么并不清楚。

嗯，是的，SB是 "零的近似"，然后这是一个品味问题）。

[Rorschach]

Maxim Dmitrievsky:

整个数十亿美元的市场充斥着过夜者和黄牛党，你说......通过某种过滤器固定，我不强。我们不需要永动机，让它改变，但不是立即改变。

https://github.com/balzer82/FFT-Python

还有更多，但我不明白他做了什么。

https://github.com/snazrul1/PyRevolution/blob/master/Puzzles/DSP_For_Stock_Prices.ipynb

也许我们在谈论的是逻辑过滤器？他们需要销售，漂亮话越多越好。我从2011年开始监测这个系统，在我的网站上有漂亮的报告和回测。幸运的是，我找到了源代码。我的测试员显示的是一件事，而他们的报告显示的是另一件事。我开始调查，他们奇迹般地在我输钱的那天没有交易。

第一个链接是关于电网负荷的，这里很容易找到周期。在计量经济学中，他们也喜欢展示有明确周期的例子。

第二个我没有处理过，但最后一张图片说他们用傅里叶来隔离周期，并把它们延续到未来，橙色的线由同样的碎片组成，这是不可能的。这里有一个 关于这个主题的指标 。

[Rorschach]

Maxim Dmitrievsky:

关于傅立叶，我的看法是这样的。首先进行某种 分解，例如stl

然后通过bpf 进行循环搜索

然后，循环被交易逻辑所包裹。(包括MO）它看起来并不复杂。

Hilbert-Huang变换。

不起作用

[Evgeny Dyuka]

该比特已经触及40K...到底发生了什么

[mytarmailS]

谁知道如何进行无标度识别？

例如，在 这个视频 中...

我知道它是通过光谱（傅里叶最有可能）完成的，我甚至知道如何做，但在我看来，我所知道的并不是最有效的方法......

因此，我对科学/工业环境中的无标度 是如何进行的，在哪些任务中应用，在哪里阅读......感兴趣。

[Aleksey Nikolayev]

mytarmailS:

谁知道如何进行无标度识别？

例如，在 这个视频 中...

我知道它是通过光谱（傅里叶最有可能）完成的，我甚至知道如何做，但在我看来，我所知道的并不是最有效的方法......

所以！我对科学/工业环境中的无标度 是如何做到的，在哪些任务中应用，在哪里阅读......感兴趣。

也许是DTW？

枢纽上有一篇关于DTW在语音识别中的应用的文章。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

谁知道如何进行无标度识别？

例如，在 这个视频 中...

我知道它是通过光谱（傅里叶最有可能）完成的，我甚至知道如何做，但在我看来，我所知道的并不是最有效的方法......

所以！我对科学/工业环境中的无标度 是如何进行的，在哪些任务中应用，在哪里阅读......感兴趣。

大滑动归一化+关联性

[Forester]

Maxim Dmitrievsky:

大滑动归一化+关联性

这是按振幅计算的，但他想按时间来做。