交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3245

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mytarmailS #:

有对比测试可以证明这一点吗？

还是老样子。

没有。
 
Maxim Dmitrievsky #:
不适合你。

所以 还是老样子）。

 
mytarmailS #:

所以 还是老样子）。

对你来说，是的😀土拨鼠日。
 
Maxim Dmitrievsky #:
土拨鼠日

这是肯定的。


马克西姆-德米特里耶夫斯基（Maxim Dmitrievsky） #:
通过吟游诗人和 gpts，我试着加速我的 Python 代码，这在互联网上是没有的，也就是说，没有偷看。有 20-30 行代码。没有一行有效，而且建议的代码也没有一行有效。无论我怎么努力，都没有结果。这也暗示了这些 llm 不知道如何推断。
。
他们算是明白你需要做矢量化和连接 numba，但代码毫无意义。

使用 bing，如果它做不到，就没人能做到。

 

我正在进行快速图案搜索。

我还没能超越国防部的成果


 
Maxim Dmitrievsky 图案搜索。


关联规则？）

 
Aleksey Nikolayev #:

关联规则？）

相关性 ) 您可以将不同特征的值组成序列，并在故事中寻找相似之处

 

沿着合奏木制模型的思路....

如果我们不能考虑质量，那就考虑数量吧....

每棵树单独预测的结果都很糟糕，但如果有100-1000棵树的集合，由于噪声抑制，我们或多或少会得到好的预测结果（在这里我们有相关的详细信息，在这里也有）。

如果我们用交易来类比--如果我们不能保证质量（制作一个好的 TS / 一棵树），我们可以尝试用一组 TS / 树的集合来保证质量。

而且，不一定每棵树都能赚大钱，最重要的是它能准确地赚到钱。


因此，我们的任务就是提出一组 TC。

我开发了一种交易系统自动生成器，结果发现，用一个想法 和一个工具就能得到大约 10-20 个弱相关/不相关的交易系统。

例如，一个想法 就是您开发的一个指标，在此基础上您可以建立一些交易规则（TS）。

TS 本身非常简单，这让人希望它们不是再培训的结果，但时间会告诉....。


目前，一个欧元机器人只有一个想法，15个TS，如果TS能在新数据上工作，TS的总交易集应该能带来稳定的利润，但TS至少应该有100个。


在犹太人身上交易 15 个 TC 看起来非常吓人）。


到目前为止，在加，但它只是第一天的测试，有很多错误...


我没有告诉任何超级自然的东西，这里没有什么新东西，但我仍然觉得它很有趣....。

 
我很抱歉，一个欧元是不够的，在欧元的历史上，价格还没有来得及经历许多不同的变化。我们需要更多的货币来获得大量数据
 
Maxim Dmitrievsky #:

涉猎快速图案搜索。

我还没能超越国防部的结果


你也可以像这样挖矿，我今天就挖到了这个。我从 2020 年开始挖矿，之前的都是 oos


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