交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2918

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来自约翰-西蒙斯-文艺复兴
研究小组通过应用一个相当简单的量化指标--新闻联播 中提及一家公司的次数--改进了他们的预测算法，无论这些提及是正面的、负面的还是只是谣言。
 
Valeriy Yastremskiy 新闻源中 被提及的次数--改进了他们的预测算法，无论这些提及是正面的、负面的还是只是谣言。
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到 2000 年，每年有 1 TB 的数据、8000 种工具被收集和分析。新闻、报纸文章......一切可以评估的东西都被分析了。这还是在 2000 年。140 名员工

 
mytarmailS #:

一些生活小窍门，让你可以把无法计算的事情用算法计算出来、

把无法解释的、眼睛看到的、大脑理解的、但无法用普通代码描述的东西变成代码....

它还可以进行任何技术分析，例如，通过回归或其他方法建立通道，以及任何完全自动的分析，整个代码只需 10 行))))。


R 是世界上最好的语言！:)

 
mytarmailS #:

还可以进行任何技术分析，例如，通过回归或其他方法建立通道，以及完全在机器上进行的任何操作，整个代码只需 10 行)))))。


R 是世界上最好的语言！:)

开设一个关于 R 语言的私人聊天室，我会注册的。我想你会找到更多的追随者。没有闲聊，没有争吵。讨论具体的代码改进等。

 
mytarmailS #:

它还可以进行任何技术分析，例如，通过回归或其他方法建立通道，以及完全在机器上进行的任何操作，整个代码只需 10 行)))))。


R 是世界上最好的语言！:)

任何历史数据都可以用任何逻辑进行分析。

试着先行一步建立市场图像，我会很有兴趣与您交流。

 
Uladzimir Izerski #:

任何历史数据都可以用任何逻辑进行分析。

试着先行一步建立市场形象，我将有兴趣与您交流。

这种特殊工艺的价值在于，它可以像人类一样将图表分割成若干块，然后你可以对这些碎片做任何你想做的事情。

 
mytarmailS #:

这种特殊工艺的价值在于，它可以像人类一样将图形分割成若干块，然后你就可以对这些碎片做任何你想做的事情。

你还不具备分割未来图的能力。你根本不明白我的意思。

 
Uladzimir Izerski #:

你还没有划分未来的能力。你甚至不明白我在说什么。

如果我不明白，请解释一下。

每个人都会从自己的角度看待仪器
 
抱歉。我写了一大篇文章，不小心按了刷新键。结果一转眼就没了。真遗憾。这几天我会很忙。
 
mytarmailS #:


如您所见，算法已将价格划分为区/群/州......

彩色区域为集群，白色区域为算法认为的噪音....

现在最有趣的是，上面第二幅图中的 PD/SP 水平是多少？这些是从一个簇到另一个簇（从一个状态到另一个状态）的过渡区。


我们看不到它，但我们凭直觉就能理解它，现在我们有可能将其算法化。


我忘了告诉你，它总是有效的，不只是在这幅画里。

大约两三年前，在这个主题中，我建议将大型 TF（例如日线）的历史记录分成若干个簇。然后选择（聚类）有特征的簇，将其分为组。然后，针对小 TFs（比方说 500 万）上的每一个这样的组，选择、寻找、发明，总之，创建最理想的交易系统。

新报价的交易情况如下：

1.识别当前群组及其所属群组。

2.2. 启动最合适的 TS。

3.如果诊断出该组群已经结束，则停止交易，直到确定下一个组群。

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