交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 557 1...550551552553554555556557558559560561562563564...3399 新评论 [删除] 2018.01.09 07:18 #5561 桑桑尼茨-弗门科。与Garch的练习给了我一个惊人的模式。我不知道这是什么时间段。可能是由于交易时段 或工作日的依赖性......或者它们是浮动的，与交易时间没有关系。即价格没有变化，也就是说，我不想和他们交易)。 СанСаныч Фоменко 2018.01.09 07:46 #5562 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 我们需要看看是什么原因造成的--也许是交易时段，或者是日间依赖性......或者它们是浮动的，与交易时间不相关。也就是说，事实证明，如果减去趋势，arima应该对这种报价起作用......而趋势应该用МАшка单独定义 6)这就是H1。这里只是增量。间隔是周末。这就是xts的画法，这些值不在文件中。下面是增量的绝对值，即放大的，取自上图PS。arima将不会工作，因为。方差显然是可变的有一个杠杆效应有一个偏斜度因此，H0的测试：不存在ARCH效应将被拒绝。 Alexander_K2 2018.01.09 09:08 #5563 马克西姆-德米特里耶夫斯基。事实证明，在回归的情况下，简单的NS超出训练样本的限制，效果相当差（去到一个超切常数）......也就是说，比RF好不了多少非常说明问题的文章https://habrahabr.ru/post/322438/特别是为了马克西姆，我研究了理查德-费曼的作品。这是他在60年代写的东西。他敦促所有的人，不管是老的还是小的，聪明的还是愚蠢的，总之都要连成一片--用价格概率函数来工作，而不是用价格本身。:))) [删除] 2018.01.09 09:22 #5564 亚历山大_K2。 我特别为马克西姆查阅了理查德-费曼的作品。这是他在60年代写的东西。他敦促所有的人，不管是老的还是小的，聪明的还是愚蠢的，总之都要连成一片--用价格概率函数来工作，而不是用价格本身。:)))这很有道理 :) 我目前的情况是这样的：一个NS正在学习预测最可能发生的事件（没有100%的预测），而另一个正在学习在这些概率上进行交易。问题可能出在交易的数量上......我想做更多，但质量开始受到影响。我想要更多，但质量开始受到影响。 Alexander_K2 2018.01.09 09:33 #5565 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 这是有道理的 :) 我目前的情况是这样的：一个NS正在学习预测最可能的事件（没有100%的概率），而另一个NS正在学习在这些概率上进行交易。我认为问题出在交易的数量上，我想要更多，但质量却开始受到影响О!这就是似乎正在朝着正确的方向发展的东西!我正在为我的模型中缺乏交易而苦恼--好吧，我无聊得要命。但如果你设法将交易的数量和质量结合起来--我将是第一个注册你的信号的人，因为用概率工作是正确的方式。好运! [删除] 2018.01.09 09:40 #5566 亚历山大_K2。О!现在听起来是一个很好的方向!我目前正在为我的模型中缺乏交易而苦恼--好吧，我无聊得要命。但是，如果你设法将交易的数量和质量结合起来--我将是第一个订阅你信号的人，因为用概率工作是正确的方式。好运!理论上说，如果没有某种内幕消息或寻找目前存在的特定市场条件（分布？），似乎是不可能的，就像SanSanych向我展示的那样但让我们看看，谢谢 :) Alexander_K2 2018.01.09 12:10 #5567 马克西姆-德米特里耶夫斯基。R.Feynman在计算从状态A到状态B的转换概率的振幅时，使用了以下数量作为输入。S=（X（t）-X（t-1））/deltaT。其中X(t)是当前值。X(t-1)--前值deltaT - X（t）和X（t-1）之间的时间。也许这非常的数据应该用在NS中？ [删除] 2018.01.09 12:20 #5568 Alexander_K2: R.Feynman在计算从状态A到状态B的转换概率的振幅时，使用了以下数量作为输入。S=（X（t）-X（t-1））/deltaT。其中X(t)是当前值。X(t-1)--前值deltaT - X（t）和X（t-1）之间的时间。也许这就是你需要塞进NS的数据？但你可以试试，通常使用log(x(t)/x(t-n))但我也有不同时期（滞后期）的其他预测因素。当然，你可以采取指数 时间......如你所说，但它需要大量的历史。 Alexander_K2 2018.01.09 12:37 #5569 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 但你可以试试，通常使用log(x(t)/x(t-n))但我也有不同时期（滞后期）的其他预测因素。你当然可以采取指数时间......如你所说，但这需要大量的历史。费曼用量子和deltaT-->0来工作。在我们的例子中，这是刻度之间的时间。有件事让我对NS也很感兴趣......不太好...我可能又开始研究一些理论了 :)))) [删除] 2018.01.09 12:43 #5570 亚历山大_K2。 费曼用量子和deltaT-->0来工作。在我们的例子中，这是刻度之间的时间。我也开始对NS感兴趣了...不太好...我又要发展一些理论了 :))))好吧，如果有东西可以教，为什么不呢 :) 1...550551552553554555556557558559560561562563564...3399 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
与Garch的练习给了我一个惊人的模式。
我不知道这是什么时间段。可能是由于交易时段 或工作日的依赖性......或者它们是浮动的，与交易时间没有关系。
即价格没有变化，也就是说，我不想和他们交易)。
我们需要看看是什么原因造成的--也许是交易时段，或者是日间依赖性......或者它们是浮动的，与交易时间不相关。
也就是说，事实证明，如果减去趋势，arima应该对这种报价起作用......而趋势应该用МАшка单独定义 6)
这就是H1。
这里只是增量。间隔是周末。这就是xts的画法，这些值不在文件中。
下面是增量的绝对值，即放大的，取自上图
PS。
arima将不会工作，因为。
因此，H0的测试：不存在ARCH效应将被拒绝。
事实证明，在回归的情况下，简单的NS超出训练样本的限制，效果相当差（去到一个超切常数）......也就是说，比RF好不了多少
非常说明问题的文章
https://habrahabr.ru/post/322438/
特别是为了马克西姆，我研究了理查德-费曼的作品。
这是他在60年代写的东西。
他敦促所有的人，不管是老的还是小的，聪明的还是愚蠢的，总之都要连成一片--用价格概率函数来工作，而不是用价格本身。:)))
我特别为马克西姆查阅了理查德-费曼的作品。
这是他在60年代写的东西。
他敦促所有的人，不管是老的还是小的，聪明的还是愚蠢的，总之都要连成一片--用价格概率函数来工作，而不是用价格本身。:)))
这很有道理 :) 我目前的情况是这样的：一个NS正在学习预测最可能发生的事件（没有100%的预测），而另一个正在学习在这些概率上进行交易。
问题可能出在交易的数量上......我想做更多，但质量开始受到影响。
我想要更多，但质量开始受到影响。
这是有道理的 :) 我目前的情况是这样的：一个NS正在学习预测最可能的事件（没有100%的概率），而另一个NS正在学习在这些概率上进行交易。
我认为问题出在交易的数量上，我想要更多，但质量却开始受到影响
О!这就是似乎正在朝着正确的方向发展的东西!
我正在为我的模型中缺乏交易而苦恼--好吧，我无聊得要命。
但如果你设法将交易的数量和质量结合起来--我将是第一个注册你的信号的人，因为用概率工作是正确的方式。好运!
О!现在听起来是一个很好的方向!
我目前正在为我的模型中缺乏交易而苦恼--好吧，我无聊得要命。
但是，如果你设法将交易的数量和质量结合起来--我将是第一个订阅你信号的人，因为用概率工作是正确的方式。好运!
理论上说，如果没有某种内幕消息或寻找目前存在的特定市场条件（分布？），似乎是不可能的，就像SanSanych向我展示的那样
但让我们看看，谢谢 :)
R.Feynman在计算从状态A到状态B的转换概率的振幅时，使用了以下数量作为输入。
S=（X（t）-X（t-1））/deltaT。
其中
X(t)是当前值。
X(t-1)--前值
deltaT - X（t）和X（t-1）之间的时间。
也许这非常的数据应该用在NS中？
R.Feynman在计算从状态A到状态B的转换概率的振幅时，使用了以下数量作为输入。
S=（X（t）-X（t-1））/deltaT。
其中
X(t)是当前值。
X(t-1)--前值
deltaT - X（t）和X（t-1）之间的时间。
也许这就是你需要塞进NS的数据？
但你可以试试，通常使用log(x(t)/x(t-n))
但我也有不同时期（滞后期）的其他预测因素。
当然，你可以采取指数 时间......如你所说，但它需要大量的历史。
但你可以试试，通常使用log(x(t)/x(t-n))
但我也有不同时期（滞后期）的其他预测因素。
你当然可以采取指数时间......如你所说，但这需要大量的历史。
费曼用量子和deltaT-->0来工作。在我们的例子中，这是刻度之间的时间。
有件事让我对NS也很感兴趣......不太好...我可能又开始研究一些理论了 :))))
费曼用量子和deltaT-->0来工作。在我们的例子中，这是刻度之间的时间。
我也开始对NS感兴趣了...不太好...我又要发展一些理论了 :))))
好吧，如果有东西可以教，为什么不呢 :)