交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2487 1...248024812482248324842485248624872488248924902491249224932494...3399 新评论 JeeyCi 2021.11.05 07:15 #24861 JeeyCi#: 我一直在想蜘蛛网模型（c59）（在争取平衡/不平衡的背景下）......我害怕的是模型的数学运算 顺便说一句，是的，所有的模型通常都会因为它们都有一些假设 而与现实发生冲突......如上所述，最好是从数据到模型，而不是从模型到建立你的分析 -- 我有时会错过这一点（所谓的 "过度学习 "状态 -- 当你试图从一些生态模型中计算出一个普通的会计平衡）...虽然，我一如既往地喜欢买卖双方互动的逻辑（琐碎的，便宜的/昂贵的--需要/不需要--赤字/盈余--对交易者和风险管理者最有用的模型）......往往，当使用微分方程或由于不完善的统计处理方法，定量评估开始跛脚，为了克服这一点，人们必须把自己包裹在体面的额外统计研究/抽样计算中（为了历史产出）。 mytarmailS 2021.11.05 07:36 #24862 JeeyCi#: 我们能不能已经看到一个东西的原型？ 因为这都是空谈和自说自话，我们至少能在这理论的海洋中看到一点实践的痕迹吗？ [删除] 2021.11.05 07:51 #24863 mytarmailS#: 我们能不能看到某个东西的原型？仅仅是说话和引用自己的话，我们至少可以在这个理论的海洋中看到一些实践吗？ 同样的问题也出现了，我时不时地看一下，一个文字。亲爱的，如何做到每天10个点，嗯？ JeeyCi 2021.11.05 08:41 #24864 mytarmailS#: 我可以看看某个东西的原型吗？因为你所做的只是说说而已，引用你自己的话，我们能不能在这理论的海洋中至少看到一点实践的痕迹？ 你在将理论转化为实践方面有什么问题？- 这是个反问句，你的答案我根本不感兴趣（我已经不得不再次告诉你）......- 为什么你第一次就不明白呢？- 另一个反问句）...巨魔很烦人！！。(又在线上四处拉屎) Mihail Marchukajtes 2021.11.05 08:56 #24865 事实上，有必要了解红外领域的所有哲学，如果不了解这个领域的大量信息，就很难得出问题的哲学，没有它就很难得出正确的结论! 比如说我，组织了2个小时的获得模型的过程，一套程序被选中，我反复做同样的事情。The SAME!!!!不需要在优化方法、网络拓扑选择或输入数据的重新组合之间跳动。模型创建的算法是刚性的，无法改变，换句话说，当你还在寻找的时候，我已经找到了，并且在愚蠢地使用!!!!。 mytarmailS 2021.11.05 09:04 #24866 JeeyCi#: 以及你在将理论转化为实践方面有什么问题？- 这是个反问句，你的答案我根本不感兴趣（我已经向你重复了）......- 为什么你第一次就不明白呢？- 另一个反问句）...巨魔很烦人！！。(又在线程中四处拉屎了) 我不是想嘲弄你，我想了解你，你有某种市场愿景吗？你脑子里有一个模型吗？你已经实施了一些东西吗？有什么进展？也许我想向你学习，或者给你一些提示，等等......。 或者你只是谈论一切，从套利和期权到交易算法和MO，你写链接和自我复制的事实......。 不幸的是 ，到目前为止，我只看到了第二种情况，而且没有人感兴趣，没有实际的实验就没有意义 ... 因此，如果在你的范式中我是一个巨魔，那么你就是一个普通的垃圾邮件发送者) Mihail Marchukajtes 2021.11.05 09:10 #24867 我不在水里 :-) Dmytryi Nazarchuk 2021.11.05 09:13 #24868 Mihail Marchukajtes#: 事实上，有必要了解红外领域的所有哲学，如果不了解这个领域的大量信息，就很难得出问题的哲学，没有它就很难得出正确的结论!比如说我，组织了2个小时的获得模型的过程，一套程序被选中，我反复做同样的事情。The SAME!!!!不需要在优化方法、网络拓扑选择或输入数据的重新组合之间跳动。模型创建的算法是刚性的，不能改变，换句话说，当你还只是在寻找的时候，我已经发现并直截了当地使用!!!! 好吧，给我看看结果 mytarmailS 2021.11.05 09:15 #24869 Mihail Marchukajtes#: 事实上，有必要了解红外领域的所有哲学，如果不了解这个领域的大量信息，就很难得出问题的哲学，没有它就很难得出正确的结论!比如说我，组织了2个小时的获得模型的过程，一套程序被选中，我反复做同样的事情。The SAME!!!!不需要在优化方法、网络拓扑选择或输入数据的重新组合之间跳动。模型创建的算法是刚性的，不能改变，换句话说，当你还只是在寻找的时候，我已经发现了它，并且在愚蠢地使用!!!!。 是的...但当然你不能测试它 )))) 而你多年来一直使用雷舍托夫的现成拨浪鼓，这是你第一次听到polynom、neuron、mgoa等词，但你声称自己是有20年经验的神经网络训练大师））同时，一年前你要求他们教你用R或Python编程））。 傻瓜才会明白，主人！！！他妈的怎么做）。 JeeyCi 2021.11.05 09:29 #24870 Mihail Marchukajtes#: 我一遍又一遍地做着同样的事情。 除了Python，我对MO一无所知（我在c#中没有看到任何特殊的工具，在c++中你必须通过各种方式从头开始写），但即使在Python中，如果可能的话，请指导我使用库...或者你建议使用什么工具包？ 你多长时间使用一次矩阵计算，如果你使用的话--是否有自然的库，以便你不必手动编写方法？ p.s. HFT在最佳价格上的出价部分的汇总情况 1...248024812482248324842485248624872488248924902491249224932494...3399 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
我一直在想蜘蛛网模型（c59）（在争取平衡/不平衡的背景下）......我害怕的是模型的数学运算
顺便说一句，是的，所有的模型通常都会因为它们都有一些假设 而与现实发生冲突......如上所述，最好是从数据到模型，而不是从模型到建立你的分析 -- 我有时会错过这一点（所谓的 "过度学习 "状态 -- 当你试图从一些生态模型中计算出一个普通的会计平衡）...虽然，我一如既往地喜欢买卖双方互动的逻辑（琐碎的，便宜的/昂贵的--需要/不需要--赤字/盈余--对交易者和风险管理者最有用的模型）......往往，当使用微分方程或由于不完善的统计处理方法，定量评估开始跛脚，为了克服这一点，人们必须把自己包裹在体面的额外统计研究/抽样计算中（为了历史产出）。
我们能不能已经看到一个东西的原型？
因为这都是空谈和自说自话，我们至少能在这理论的海洋中看到一点实践的痕迹吗？
我们能不能看到某个东西的原型？
仅仅是说话和引用自己的话，我们至少可以在这个理论的海洋中看到一些实践吗？
我可以看看某个东西的原型吗？
因为你所做的只是说说而已，引用你自己的话，我们能不能在这理论的海洋中至少看到一点实践的痕迹？
你在将理论转化为实践方面有什么问题？- 这是个反问句，你的答案我根本不感兴趣（我已经不得不再次告诉你）......- 为什么你第一次就不明白呢？- 另一个反问句）...巨魔很烦人！！。(又在线上四处拉屎)
事实上，有必要了解红外领域的所有哲学，如果不了解这个领域的大量信息，就很难得出问题的哲学，没有它就很难得出正确的结论!
比如说我，组织了2个小时的获得模型的过程，一套程序被选中，我反复做同样的事情。The SAME!!!!不需要在优化方法、网络拓扑选择或输入数据的重新组合之间跳动。模型创建的算法是刚性的，无法改变，换句话说，当你还在寻找的时候，我已经找到了，并且在愚蠢地使用!!!!。
以及你在将理论转化为实践方面有什么问题？- 这是个反问句，你的答案我根本不感兴趣（我已经向你重复了）......- 为什么你第一次就不明白呢？- 另一个反问句）...巨魔很烦人！！。(又在线程中四处拉屎了)
我不是想嘲弄你，我想了解你，你有某种市场愿景吗？你脑子里有一个模型吗？你已经实施了一些东西吗？有什么进展？也许我想向你学习，或者给你一些提示，等等......。
或者你只是谈论一切，从套利和期权到交易算法和MO，你写链接和自我复制的事实......。
不幸的是 ，到目前为止，我只看到了第二种情况，而且没有人感兴趣，没有实际的实验就没有意义 ...
因此，如果在你的范式中我是一个巨魔，那么你就是一个普通的垃圾邮件发送者)
事实上，有必要了解红外领域的所有哲学，如果不了解这个领域的大量信息，就很难得出问题的哲学，没有它就很难得出正确的结论!
比如说我，组织了2个小时的获得模型的过程，一套程序被选中，我反复做同样的事情。The SAME!!!!不需要在优化方法、网络拓扑选择或输入数据的重新组合之间跳动。模型创建的算法是刚性的，不能改变，换句话说，当你还只是在寻找的时候，我已经发现并直截了当地使用!!!!
好吧，给我看看结果
事实上，有必要了解红外领域的所有哲学，如果不了解这个领域的大量信息，就很难得出问题的哲学，没有它就很难得出正确的结论!
比如说我，组织了2个小时的获得模型的过程，一套程序被选中，我反复做同样的事情。The SAME!!!!不需要在优化方法、网络拓扑选择或输入数据的重新组合之间跳动。模型创建的算法是刚性的，不能改变，换句话说，当你还只是在寻找的时候，我已经发现了它，并且在愚蠢地使用!!!!。
是的...但当然你不能测试它 ))))
而你多年来一直使用雷舍托夫的现成拨浪鼓，这是你第一次听到polynom、neuron、mgoa等词，但你声称自己是有20年经验的神经网络训练大师））同时，一年前你要求他们教你用R或Python编程））。
傻瓜才会明白，主人！！！他妈的怎么做）。
我一遍又一遍地做着同样的事情。
除了Python，我对MO一无所知（我在c#中没有看到任何特殊的工具，在c++中你必须通过各种方式从头开始写），但即使在Python中，如果可能的话，请指导我使用库...或者你建议使用什么工具包？
你多长时间使用一次矩阵计算，如果你使用的话--是否有自然的库，以便你不必手动编写方法？
p.s.
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