交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 502

新评论
 
德米特里。

有可能符合SB的价格范围指示。

这有什么意义呢？

一旦在统计学上拟合（特征），就不会与真实的价格范围有差异。但我们知道，在SB上是没有利润的。

这就是为什么我问到了这些差异。这里的人是认真的，必须知道/看到。我不相信>500页，这样的首要问题没有得到解决，但我通过搜索也找不到。

 
fxsaber:

一旦从统计学上拟合（特征），它就不会与真实价格有差异。但我们知道，在SB上是没有利润的。

这就是为什么我问到了这些差异。这里的人是认真的，必须知道/看到。


转换后，它将不再是SB

 
迪米特里。

转换后，它将不再是SB

从术语上看是这样，但从本质上看，这将是一个没有盈利可能的行。

 

这都是废话，肥尾、季节性等SB也可以很容易地被这些简单的统计特征所拟合，但最重要的是基于过去的增量和其他非线性函数（指标）的系列和其他系列的未来方向、符号和值的可预测性。在市场上，你可以得到52-53%的方向预测正确率和60-70%的波动率，但SB有50%是随机的，也就是说（市场在输掉价差）。波动性可以通过 "眼睛 "看到，它具有很强的季节性和自关联性，而且方向...这就是问题的关键，它很复杂，而且是一点一点的。

 
fxsaber:
我想问一下这个话题的杰出参与者

在我看来，关键问题是：真实的价格数据与SB有多大差别？ 如果我理解正确的话，差异越大，挤出利润的机会就越多。反之亦然，直至 "无差异-无利润"。


至于随机走动，可以采取任何形式，包括报价表，不是吗？ 2有软性随机性，3有野性随机性，还有更多，该如何适应？有很多不同的报价图表，具有不同的属性，例如，比较比特币和欧元图表，它们会有不同的属性

 
安德烈。

这都是废话，胖尾巴、季节性等SB也可以很容易地被这些简单的统计特征所拟合，但最伟大的是根据过去的增量和其他非线性函数（指标）的系列和其他系列，对未来的方向、符号和价值的可预测性。在市场上，你可以得到52-53%的方向预测正确率和60-70%的波动率，但SB有50%是随机的，也就是说（市场在输掉价差）。波动性可以通过 "眼睛 "看到，它具有很强的季节性和自关联性，而且方向...这就是问题所在，这一切都很复杂，而且是一点一点的。


)))这正是你需要去的分支机构。

给我SB的任何部分，我都会给你这样的 "指标"，它不会给你52-53%，而是70-80%。

 
迪米特里。

)))这是你应该在的分支 - 你就像马克西姆卡。

给我SB的任何部分，我都会给你功能 "指标"，让你不是52-53%而是70-80%。


这和我有什么关系？ 人们想和我争论，然后他们就这么诶......嗯，也许......这不是我的错。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

如果人们试图与我争论，然后变得......呃，好吧，也许......我也无能为力。


)))对不起。（笑）。我把它擦掉。

 
@Maxim Dmitrievsky 你有关于整个RF的奇特逻辑，还是关于每棵树的单独逻辑？

注意到。
 
安德烈-基塞廖夫。
@Maxim Dmitrievsky- 你对整个RF有奇特的逻辑，还是对每棵树单独有奇特的逻辑？

与尊重。

现在只谈输出--我通过它运行几个目标，例如从3个酒吧开始，它给出一个累积的结果，我把这个结果教给森林

1...495496497498499500501502503504505506507508509...3399
新评论