交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2700

[Sergey Chalyshev]

很高兴这个话题被置顶！

拥护者越多 - 我就越会猛攻)))))

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin #:

也许这与多个点有关，例如寻找相似的模式，但在我的案例中，第一阶段基本上只有一个点。该点被转换/归一化为不同的相对测量系统--时间尺度和价格，再加上第三个空间--持续描述市场的任何离散预测因子。在初始表示中，你会得到 3 个维度。每个维度都有自己的量子表。

如果一个点是一个，那么如何将其规范化？

规则就是模式。

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS #:
如果是一个点，如何将一个点正常化????

规则就是模式。

归一化是针对空间预测因子，而不是同一平面上的点。还是说这不叫归一化？我不太会用术语。

模式可能是存在的，但规则对它的描述是不够的，例如，它符合 50 到 100 条的范围，而规则设定的是极限的平均值。

[mytarmailS]

我不明白。

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS #:
我不明白

好吧，我还没准备好透露整个厨房的细节。我在寻找愿意和我一起行动的人。

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Kuznetsov #:

在两个主要中心--美国和英国，时钟的设定日期是不同的。最多相差一个多星期。最重要的事件之间的时间间隔会发生变化，六个月中的两三周可能会被排除在分析之外。而我们的人还在胡闹，"我们换钟，我们不换钟"。

我不知道解决这个问题的通用办法，甚至不知道成功的多还是少。要么忽略这些 "关键日"，要么把冬夏时间分开来教。后者似乎更合理，但我们的数据已经严重不足了。

我们需要考虑这个问题。我曾尝试过改变时间--结果显然是积极的--与时间相关的模式得以保留。问题在于，当有很多这样的预测空间时，模型不可能总是全部使用它们，要教会它以这种方式思考并不容易。

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin #:

好吧，我还没准备好详细介绍整个厨房。我在寻找那些愿意和我一起行动的人。

我在寻找愿意和我一起行动的人，但去哪里，做什么，我还没准备好透露....。

阿列克谢，你真是自相矛盾......

[mytarmailS]

https://youtu.be/3aDGldX_DA0

关于 MO、市场上的机器人和 NARS

[Evgeny Dyuka]

这是个启示，我以前并不知道。

[Evgeny Dyuka]

...它基于 Pandas，这里有一个 索引列表。