交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2672

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mytarmailS #:
你的药又怎么了？）
你说你不能使用滑动窗口来突出移动中的和声，我说你可以，这就是我所看到的对话内容。

不，当然可以，甚至可以匹配强信号，但还不能匹配弱信号。为了比较弱信号或所有信号，我们需要在时间上进行更频繁的分解，或许还有其他方法。我们意识到脉冲会产生阻尼波。但我们还无法计算它。

 
Valeriy Yastremskiy #:

不，这当然是可能的，你甚至可以比较强信号，但还不能比较弱信号。为了比较弱信号或所有信号，我们可能需要更频繁的时间分解或其他方法。我们意识到脉冲会产生阻尼波。但我们还无法计算它。

好吧，那我们就互不理解了。

 
Valeriy Yastremskiy #:

不，这当然是可能的，你甚至可以比较强信号，但还不能比较弱信号。为了比较弱信号或所有信号，我们可能需要更频繁的时间分解或其他方法。我们意识到脉冲会产生阻尼波。但我们还无法计算它。

大自然已经为我们计算好了一切。我们只需要仔细观察。

 
Valeriy Yastremskiy #:

不，这当然是可能的，你甚至可以比较强信号，但还不能比较弱信号。为了比较弱信号或所有信号，我们可能需要更频繁的时间分解或其他方法。我们意识到脉冲会产生阻尼波。但我们还无法计算它。

你有关于这个问题的样本吗？探究一下会很有趣。

 
mytarmailS #:


应该是这个样子吗？


P[i] - log( mean(P[ii] ) )* sd( P[ii] )*150

其中，"P[ii]"是最近 20 次的价格

是 当前 价格。

这就是系数为 150 时的结果。

250

如果增加 Mashka 的周期，结果会是这样的


 
Maxim Dmitrievsky #:

重点是在单一功能中塞入尽可能多的信息，同时使其静止不动

然后根据某种信息标准将其与您的标签进行比较，直到得到最大值。

从任何意义上讲，这个都是最好的。

而且比 forest 或 NS 更快。

如何衡量信息量？用什么来改变老旧程度？如何衡量该功能优于其他功能？
 
mytarmailS #:
你用什么来衡量信息？用什么来改变守旧？如何衡量该属性优于其他属性？

我只关心静止性。这样，新的标志就不会超出范围，也不会经常停留在某个位置。

其他的都在上面。

看来，你和你的正弦曲线已经与整个 MO 拉开了距离:)这个话题已经没有专家了，只有阿列克谢有时会写一些关于统计和分布的文章。
 
Maxim Dmitrievsky #:

以上其余

看来你和你的窦娥已经完全离开了国防部:)这个领域已经没有专家了。
每个人都做同样的事情有什么好处？

正弦函数是基函数的一种，即逼近/训练方法之一，还有多项式、神经网络、forrests....。

只有正弦函数是无噪声的，有明确的参数，而且很清楚如何用它们做不变性，所以我想我至少跟上了专家的步伐）））。


啊哈，你在强奸自己的机器，而你却在嘲笑正弦波))))。
 
mytarmailS #:
如果每个人都做同样的事情，那又有什么用呢？

正弦函数是基函数的一种，即逼近/训练方法之一，还有多项式、神经网络、forrests....。

只有正弦函数是无噪声的，有明确的参数，而且很清楚如何用它们做不变性，所以我想我至少跟上了专家的步伐）））。


啊哈，你自己在强奸机器，还在嘲笑正弦波))))。
它们和引号有什么关系？）
我想，它们是用来对具有严格周期性的时间成分进行编码的，其他地方没有。将分类变量转化为连续变量。即使是这样，它们也做得很差，而 rbf 内核则更加明亮。
定义范围感觉就像你碰到了 MOE 的天花板，意识到什么都行不通，于是决定开始降级，以便以新的活力把自己从谷底推下去 🙄。
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