交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2546 1...253925402541254225432544254525462547254825492550255125522553...3399 新评论 JeeyCi 2022.01.19 17:54 #25451 Uladzimir Izerski#: 以下是文章中的几句引言。"人工智能的特殊性在于，该技术没有能力驾驭新的、非标准的情况 。如果市场上出现异常情况，模型不太可能提出最佳的出路。大流行病是这方面的一个典型例子。经济合作与发展组织（OECD）引用 了英格兰银行 的一项调查，在此期间，约35%的银行经历了基于机器学习的人工智能模型的负面影响。 银行与此有什么关系 - 他们需要ML来确定客户在贷款的'做与不做'阶段的信用度... 而一种货币对另一种货币的汇率--即使在大流行的情况下，也会是活生生的+/-来回......而如果进出口交易减少，从而导致NFI（如果国内不再特别需要货币来偿还外国伙伴）--那么投机就只能是药品，或者恐怖袭击和罢工以及储备（或谣言）的来回转移...... 在正常的学习范围内，这样的情况在历史上已经发生过了--所有的数据挖掘都是基于这样一个事实：历史会重演，只是在新一轮的进化中会有新的参数...。所以不要采取绝对参数，要采取相对参数... 银行不能ML监测客户对 "接受或不接受 "贷款的偏好...许多人一生中只贷款一次，用于购买公寓...。 尽管公平地说，数据挖掘不仅仅是机器学习...但在它之前还有定性的统计分析和神经网络中全面的MetaLearning，以使模型适应当前的现实情况......而即使在这种情况下，足够可靠的预测也只能在某一点上实现，而不是在很长一段时间内......。 银行不可能拥有所有的信息来加载到他们的模型中.........他们将人工智能用于报价预测以外的目的（他们不这样做）......他们只需要以方便的利率进行贷款和借款...... p.s. 学校用ML做职业指导，比银行用ML来确定向某一客户贷款的可能性更准确...- 而他们没有什么可做的--以任何条件贷款，否则他们自己就会失去工作，没有工资（不是AI的错，而是根据他们与客户关系管理的条款对他们的服务的需求）... 但随着国际贸易在逆境中的削弱（大流行病），他们出现流动性短缺是可以理解的......。但历史上也有过流动性短缺的时刻（只是参数不是大流行）--这并不新鲜--唯一的问题是哪个模型，估计的是什么，训练样本的范围是什么，以及其解释的结论如何被该银行的活人所指导...... p.p.s. 经合组织关于英格兰银行的信息可能只是猜测，或者是收集木材的伐木工手中的黑公关...2008年的危机并不是凭空出现的，其前提条件在两年前就已经显现。而在2008年（我认为）事实上--对雷曼兄弟的倒下进行QE的投机，甚至可能是为了同样的钱......顺便说一下，银行是金融危机的'罪魁祸首'（尽管因果关系没有被取消--MBS也不是凭空出现的，而是出于需求！......)- 现在，显然，他们正在责备人工智能--至少它不会回答...这里有多少 海盗与评论中的气候条件有关 -- 也许有人仍然在宇宙中冲浪，寻找这种信号的有效性？ Пример решения задачи множественной регрессии с помощью Python habr.com Введение Добрый день, уважаемые читатели. В прошлых статьях, на практических примерах, мной были показаны способы решения задач классификации (задача кредитного скоринга) и основ анализа текстовой... Rorschach 2022.01.21 16:44 #25452 有人在没有库的情况下探究过小波吗？小波的定义是无穷大，那我们应该取什么长度？ Roman 2022.01.22 19:24 #25453 Rorschach#: 有没有人在没有库的情况下拼凑出小波？小波的定义是无穷大，那么我们应该取什么长度？ 我还没有研究过分解本身，不知道答案。 但在这个例子中，从框图中可以清楚地看到，窗口10是指定的。 可能定义为无穷大，没有起到作用。 并采取尽可能有效地解决问题的长度。 Rorschach 2022.01.22 20:53 #25454 Roman#: 我还没有研究过分解的本身，我不知道答案。 但框图中的例子显示，窗口被设置为10。 可能定义为无穷大，并没有起到作用。 并采取尽可能有效地解决问题的长度。 从理论上讲，窗口的长度应该是不同的。 Roman 2022.01.22 21:25 #25455 Rorschach#: 窗口的长度应该是不同的 说实话，我不太明白这个问题。 也许这就是它的意义所在？ Roman 2022.01.23 00:02 #25456 Rorschach#: 理想情况下，窗口的长度应该是不同的 最好的解决办法是参考教科书。 附加的文件： 5I._Dobeshii_Desyat_lekcy_po_veivletamzBookSee.orga.zip 2612 kb sibirqk 2022.01.23 03:57 #25457 小波与傅里叶相同。有经典的傅里叶，有窗口傅里叶，还有小波，在窗口傅里叶中使用的不是矩形窗口，而是一种特殊的窗口--小波。对于金融报价，由于商数的随机性，傅立叶并不适合。 Aleksey Nikolayev 2022.01.23 05:34 #25458 sibirqk#: 小波与傅里叶相同。有经典的傅里叶，有窗口傅里叶，还有小波，其中使用的不是窗口傅里叶中的矩形窗口，而是一种特殊的窗口--小波--。对于金融报价，由于商数的随机性，傅立叶并不适合。 据说小波对整个可用的价格历史（而不是一个有限的窗口）有很好的经济代表性。 Maxim Dmitrievsky 2022.01.23 05:44 #25459 Shapelets更常用于时间序列，但即使如此，这种方法也不是那么受欢迎。 Aleksey Nikolayev 2022.01.23 06:39 #25460 Maxim Dmitrievsky#: Shapelets更常被用于时间序列，但即使是这种方法也不是很流行。 搜索shaplets让我想起了系列片段的聚类。可能对心电图等信号有用，但不太确定它们对价格研究是否有用。 顺便问一下，你是否已经设法解决了LGBM模型的应用？如果受过R语言培训，你可以尝试使用San Sanych的库) 1...253925402541254225432544254525462547254825492550255125522553...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
以下是文章中的几句引言。
"人工智能的特殊性在于，该技术没有能力驾驭新的、非标准的情况 。如果市场上出现异常情况，模型不太可能提出最佳的出路。大流行病是这方面的一个典型例子。经济合作与发展组织（OECD）引用 了英格兰银行 的一项调查，在此期间，约35%的银行经历了基于机器学习的人工智能模型的负面影响。
银行与此有什么关系 - 他们需要ML来确定客户在贷款的'做与不做'阶段的信用度...
而一种货币对另一种货币的汇率--即使在大流行的情况下，也会是活生生的+/-来回......而如果进出口交易减少，从而导致NFI（如果国内不再特别需要货币来偿还外国伙伴）--那么投机就只能是药品，或者恐怖袭击和罢工以及储备（或谣言）的来回转移......
在正常的学习范围内，这样的情况在历史上已经发生过了--所有的数据挖掘都是基于这样一个事实：历史会重演，只是在新一轮的进化中会有新的参数...。所以不要采取绝对参数，要采取相对参数...
银行不能ML监测客户对 "接受或不接受 "贷款的偏好...许多人一生中只贷款一次，用于购买公寓...。
尽管公平地说，数据挖掘不仅仅是机器学习...但在它之前还有定性的统计分析和神经网络中全面的MetaLearning，以使模型适应当前的现实情况......而即使在这种情况下，足够可靠的预测也只能在某一点上实现，而不是在很长一段时间内......。
银行不可能拥有所有的信息来加载到他们的模型中.........他们将人工智能用于报价预测以外的目的（他们不这样做）......他们只需要以方便的利率进行贷款和借款......
p.s. 学校用ML做职业指导，比银行用ML来确定向某一客户贷款的可能性更准确...- 而他们没有什么可做的--以任何条件贷款，否则他们自己就会失去工作，没有工资（不是AI的错，而是根据他们与客户关系管理的条款对他们的服务的需求）...
但随着国际贸易在逆境中的削弱（大流行病），他们出现流动性短缺是可以理解的......。但历史上也有过流动性短缺的时刻（只是参数不是大流行）--这并不新鲜--唯一的问题是哪个模型，估计的是什么，训练样本的范围是什么，以及其解释的结论如何被该银行的活人所指导......
p.p.s.
经合组织关于英格兰银行的信息可能只是猜测，或者是收集木材的伐木工手中的黑公关...2008年的危机并不是凭空出现的，其前提条件在两年前就已经显现。而在2008年（我认为）事实上--对雷曼兄弟的倒下进行QE的投机，甚至可能是为了同样的钱......顺便说一下，银行是金融危机的'罪魁祸首'（尽管因果关系没有被取消--MBS也不是凭空出现的，而是出于需求！......)- 现在，显然，他们正在责备人工智能--至少它不会回答...这里有多少 海盗与评论中的气候条件有关 -- 也许有人仍然在宇宙中冲浪，寻找这种信号的有效性？
有没有人在没有库的情况下拼凑出小波？小波的定义是无穷大，那么我们应该取什么长度？
我还没有研究过分解本身，不知道答案。
但在这个例子中，从框图中可以清楚地看到，窗口10是指定的。
可能定义为无穷大，没有起到作用。
并采取尽可能有效地解决问题的长度。
我还没有研究过分解的本身，我不知道答案。
但框图中的例子显示，窗口被设置为10。
可能定义为无穷大，并没有起到作用。
并采取尽可能有效地解决问题的长度。
从理论上讲，窗口的长度应该是不同的。
窗口的长度应该是不同的
说实话，我不太明白这个问题。
也许这就是它的意义所在？
理想情况下，窗口的长度应该是不同的
最好的解决办法是参考教科书。
小波与傅里叶相同。有经典的傅里叶，有窗口傅里叶，还有小波，其中使用的不是窗口傅里叶中的矩形窗口，而是一种特殊的窗口--小波--。对于金融报价，由于商数的随机性，傅立叶并不适合。
据说小波对整个可用的价格历史（而不是一个有限的窗口）有很好的经济代表性。
Shapelets更常被用于时间序列，但即使是这种方法也不是很流行。
搜索shaplets让我想起了系列片段的聚类。可能对心电图等信号有用，但不太确定它们对价格研究是否有用。
顺便问一下，你是否已经设法解决了LGBM模型的应用？如果受过R语言培训，你可以尝试使用San Sanych的库)