交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3147

新评论
 
我不太喜欢讨论别人没有完整描述的自酿啤酒。它们通常存在的问题是论证不充分和实验基础薄弱。这就是为什么你要么需要实验和理论参考，要么需要可重现的代码。
而且最好是讨论广泛使用的东西。
 

也许能感受到其中之一？

神经模糊决策集合

 
Maxim Dmitrievsky #:
我不太喜欢讨论别人没有完整描述的自酿啤酒。

尤其是当它们不起作用时...

所有的解释都是绕圈子的说教，什么也没说。

 
Renat Akhtyamov #:

Sanych，H1 窗口的 1500 条一直都是一样的：与窗口中间相切。

正如上文所说--我们转了一圈又一圈。

没错！

1500 是射频的统计结果。分类误差的稳定性从 1200 bar 左右开始。事实证明，其他模型也是如此。

 
Uladzimir Izerski #:

Balaboly 是指那些在论坛上撰写文章和宣传自己的人，而不是交易者） 。

只有那些使用无利可图的智能交易系统（Expert Advisors）进行交易并在论坛上大放厥词的人才比他们更糟糕。

 
mytarmailS #:

尤其是当他们不工作的时候...

所有的解释都是绕圈子的说教，什么也没说。

我在这里写的所有东西都是 Rattle 或 Caret，并做了一些工作上的改进，但作为国防部的系统知识，它就是这些软件包。正是从这里开始：数据探索、预处理、建模和估算。任何一个环节出错，都会使整个工作陷入困境。我的分类错误率低于 20%，这是在所述阶段的每个步骤以及各阶段内部进行改进的结果。任何一个环节出错，都会导致所有努力 付诸东流。我需要花费大量时间来收集统计数据，以证明这个或那个决定是正确的。

遗憾的是，在这一领域，国防部只有少数人具备系统知识，并能将这些（知识）运用到适当的专业工具中。而在这个非常特殊的标准中--流利使用 R 语言。

 
蛇又咬了自己的 R。
这个主题没有足够的新鲜血液。去掉巨魔，引来几个真正的怪才，那就有趣了：)
 
mytarmailS #:

尤其是在他们不工作的情况下...

所有的解释都是绕圈子的说教，什么也没说。

好吧，如果它们不起作用，那也是一种体验：）但当讨论的内容不明确，引导性问题没有帮助时....。
 
СанСаныч Фоменко #:

1500 是射频的统计结果。分类误差的稳定性从 1200 bar 左右开始。事实证明，其他模型也是如此。

62.5 天。

我得承认，这是有道理的。

因为这刚刚超过三个月。

平均 TC 的平均耐力；)

 
Maxim Dmitrievsky #:
好吧，如果它们不起作用，那也是经验:)但是，如果不清楚讨论的是什么，而引导性问题又不起作用....

这是因为原则上无法给出引导性问题的答案 ))


一个人声称抓反弹很容易，你对他说--好吧，给他看看你的交易，他对你说：看看我在自由市场 ))))) 上的订单。

第二个人声称有什么超级圣杯，你告诉他--你怎么证明？他告诉你：这是共济会三角形的图片 ))))。

第三个 ....


这一点都不好笑，这只是他们脑袋里的某种迷药......

1...314031413142314331443145314631473148314931503151315231533154...3399
新评论