交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2636

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Maxim Kuznetsov #:

这些 "理论家"。:-)

徒劳无益地试图使实体的数量超出必要的范围，这没有任何实际意义。这是第三个活动领域--不是理论或实践，而是喋喋不休。

除了波动、方向性运动和在前者的波动中寻找突出后者的机会外，别无其他。

 
随你喜欢
 
Aleksey Nikolayev #:

徒劳无益地试图使实体的数量超出必要的范围，这没有任何实际意义。这是第三个活动领域--不是理论或实践，而是喋喋不休。

除了波动、方向性运动和在前者的波动中寻找突出后者的机会外，别无其他。

在市场中，有抽象的时间和抽象的价格，因此也有抽象的规律性。

在对图表上的世界的二维理解中，这很难被感知到。你必须看得更广泛。

 
Aleksey Nikolayev #:

徒劳无益地试图使实体的数量超出必要的范围，这没有任何实际意义。

这不是已经在这个主题中进行了一年了吗？）
 

用手做2%，甚至一个小时，真的那么难吗？

还是建立一个 几十年的 印钞机 更有利可图，对不起，TCSMO每年2%。

毕竟时间就是金钱）。

 
secret #:
这不是已经在这个主题中进行了一年了吗？）

由于缺乏有意义的节制，有很多实体不知道这个主题（正如该主题的第一个帖子所概述的），但想说些什么。 你和你的同胞已经做出了自己的贡献。

 
Aleksey Nikolayev #:

由于缺乏有意义的节制，有很多实体不知道这个主题（正如该主题的第一个帖子所概述的），但想说点什么。 你和你的同胞已经做出了自己的贡献。

在这个无尽的旅程中，祝你好运）。
 
想想看，功能就像增量，但信息量更大。例如，找到整个历史的平均价格，并从中扣除其余部分。你希望散点越大越好，但要在新数据中已知的范围内。

分数微分法是这样工作的（保持静止性时的最大散点），但我想要新的东西。

也许可以从时间中得到一些 "斜率线"，并从其中减去价格、分贝、从时间中得到的f-f，任何种类的浊度，只要满足静止性和最大分散性条件。
 

假设我们已经发现了周期性出现的模式，并且一旦出现就伴随着特定的价格运动。

有没有人对一种模式的出现频率与随后的事件之间的关系做过研究？

我们谈论的是概率集群，如果有这样一个术语的话。

假设我们可以预期，如果一个图案长时间没有出现，那么在它出现后会有一个可预测的（伴随的）价格运动，然后会有一个消退，因为这个图案已经被所有人看到，从而消除了市场的低效率。

我认为，开发评估这些随时间变化的瞬时状态的指标（从更有可能到同样有可能甚至是负面的预测）可能有助于发现和选择这样的模式，而一个能够说明这一点的模型可能被证明是相当有效的。

我正在朝这个方向努力，但我缺乏数学仪器和理论知识。

 
secret #:
在这个无尽的旅程中，祝你好运)

也向你问好，长期走在你知道的道路上)

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