交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 641 1...634635636637638639640641642643644645646647648...3399 新评论 Mihail Marchukajtes 2018.02.03 12:18 #6401 Vizard_。关于Sensei，来自男孩的适合））））。h2o.automl.一个中段的响声，但都是在自动模式下...Huff bro!!!!我知道一切都已经在我们面前被偷走（制造）了 (C) "Y行动" Forester 2018.02.03 13:36 #6402 elibrarius。而在很难找到模式的外汇数据上，是否需要这样做？在我看来，有一半的例子可能会被这样的方案所淘汰。可以用更简单的方法来搜索离群值：比如不删除，而是等同于最大值。试着替换了20,000行真实数据。 由于EMVC_MIN_TRUST <- 0.9，建议删除18488行。 如果EMVC_MIN_TRUST <- 0.5 - 建议删除8110行目前还不清楚这个过滤器如何在实际交易中使用。 如果新的数据能通过它，我们可以抛弃不合适的例子，那就好了，但由于我们不知道答案，我们将无法把它们代入这个函数。 也就是说，我们将不得不在没有过滤的情况下将数据送入NS。而如果所有这样的例子在训练前就被筛选掉了，那么对于NS来说，这将是一个不熟悉的数据区域，它将产生一个随机的预测。 Yuriy Asaulenko 2018.02.03 14:26 #6403 elibrarius: 在很难找到模式的外汇数据上，有必要这样做吗？在我看来，你可以用这样的程序筛选出一半的例子。而异常值可以用更简单的方式来搜索：不要删除它们，而是，例如，将它们等同于可接受的最大值。我认为，寻找规律性不仅是困难的，而且是不可能的。有趣的是，在人工交易过程 中，眼睛能够发现它们。而且这不是直觉，而是知识。 试图将这种知识正规化，结果比手工更糟糕，因为它是一个非常多因素的系统。因此，正规化应该留给DM本身的方法，而不应该干涉或将他们对过程的看法强加给他们。然而，有可能限制DM的运作范围。我们得出的系统是普通自动机与补充这些自动机的DM的组合。 Maxim Dmitrievsky 2018.02.03 15:04 #6404 那么关于寻找特征的实际问题是什么呢？ 在我们的情况下，只有价格。任何价格转变都是一种先验的规律性，其形式是对过程的某种 "记忆"（在n个时期内建立的指标）。也就是说，如果我们不知道规律性，我们只能输入价格，不同时期的增量，以考虑到记忆过程。 除了价格增量之外，还能有什么呢？ 或者说，你在那里如此严格地挑选，有什么呢？:) 有一个atvoregression过程的订单，你可以通过NS做同样的事情。在我看来，这似乎是唯一可以被教导的东西。我的意思是采取计量经济学模型并扩展它们 IMHO......这就是为什么我甚至不尝试拿起筹码:)和神经是好的（但不是真的）。 换句话说，我们可以在价格中找到什么：趋势、季节性、周期性、噪音 Yuriy Asaulenko 2018.02.03 15:17 #6405 马克西姆-德米特里耶夫斯基。那么关于寻找特征的实际问题是什么呢？ 在我们的情况下，只有价格。任何价格转换都是一种先验的规律性，其形式是对过程的某种 "记忆"（在n个时期内构建的指标）。也就是说，如果我们不知道规律性，我们只能输入价格，不同时期的增量，以考虑到记忆过程。 除了价格增量之外，还能有什么呢？ 或者说，你在那里如此严格地挑选，有什么呢？:) 有一个atvoregression过程的订单，你可以通过NS做同样的事情。在我看来，这是唯一可以通过NS来教的东西。我的意思是采取计量经济学模型并扩展它们 IMHO......这就是为什么我甚至不打算拿起筹码 :)NS可以进行模式识别的训练，集。因此，我们可以把我们能做的事情正规化，而把其他的事情留给DM（NS等）。也就是说，我们在指标逻辑上有一个现成的自动系统。而为了把不正规的东西装进去，我们已经使用了DM（NS等），提前切断了DM方法中所有不必要的东西......你所说的特征，将由DM（NS）本身发现。 我只能说，这种方法是有效的。在这种情况下，DM的方法本身被大大简化。 Maxim Dmitrievsky 2018.02.03 15:19 #6406 尤里-阿索连科。NS可以被训练来识别模式、集合。因此，我们可以把我们能做的事情正规化，其余的就留给国家安全局。也就是说，我们在指标逻辑上有一个现成的自动系统。而为了把不正规的东西装进去，我们已经使用了DM（NS和其他），提前切断了DM方法中所有不必要的东西......你所说的特征，将由DM（NS）本身发现。 我只能说，这种方法是有效的。如果你有 TC， 但如果你没有，或者没有明确的规则？ 那么你必须阅读人们写在银盘上的几千页的东西 ) 这是错误的，NS不会找到芯片！芯片是输入的......认为NS会从给它的一组垃圾中找到稳定的模式是天真的......关键词是稳定。 Yuriy Asaulenko 2018.02.03 15:23 #6407 马克西姆-德米特里耶夫斯基。这是在你有 TS的 情况下， 但如果你没有TS，或者没有明确的规则？ 那你就必须阅读人们在银盘上写了几千页的东西）。)你可以在少至2个MA上建立一个TS。) 如果没有TS，你可能需要一个非常复杂的DM系统。我甚至有一个简单的TS，我们从DM切断了很多不需要被DM处理的信息，即预先过滤集市）。 ZS 而这是G...在输入流中，我们大大地过滤掉了它。 Maxim Dmitrievsky 2018.02.03 15:29 #6408 尤里-阿索连科。TC可以建立在少至两个MA上。) 如果没有TS，我们可能需要一个非常复杂的DM系统。如果我们有哪怕是一个简单的TS，我们就从DM那里切断了很多不需要被DM处理的信息，即我们预先过滤了集市）。 ZS 而这是G......在输入流中，我们把它过滤掉了。那么，首先喂养它的意义何在？)如果除了增量之外，所有的G... 市场上存在非周期性的周期，每一个周期的特点是具有一定滞后性的内部 "记忆"。 所有的计量经济学模型都是建立在这个基础上的，目前还没有更好的东西被发明出来 Yuriy Asaulenko 2018.02.03 15:34 #6409 马克西姆-德米特里耶夫斯基。那么，首先提交它的意义是什么呢？)，如果除了增量之外，所有东西都是G... 市场上存在非周期性的周期，每个周期的特点是具有一定滞后性的内部 "记忆"。 所有的计量经济学模型都是基于此，还没有发明更好的东西。我的系统没有这样做）。我在短间隔时间内工作。一般来说，我甚至不关心昨天发生了什么。 我不坚持，但我认为，长期预测，即使是几小时的预测，原则上也是不可能的。 Maxim Dmitrievsky 2018.02.03 15:34 #6410 尤里-阿索连科。我的系统并不关心）。我在短间隔时间内工作。我一般甚至不关心昨天发生了什么。 我不坚持，但我认为，长期预测，即使是几小时的预测，原则上也是不可能的。查看我的预测主题 ) 我不需要这样做，但对我来说，这是非常明显和现实的。 1...634635636637638639640641642643644645646647648...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
关于Sensei，来自男孩的适合））））。h2o.automl.
一个中段的响声，但都是在自动模式下...
Huff bro!!!!我知道一切都已经在我们面前被偷走（制造）了 (C) "Y行动"
而在很难找到模式的外汇数据上，是否需要这样做？在我看来，有一半的例子可能会被这样的方案所淘汰。可以用更简单的方法来搜索离群值：比如不删除，而是等同于最大值。
试着替换了20,000行真实数据。
由于EMVC_MIN_TRUST <- 0.9，建议删除18488行。
如果EMVC_MIN_TRUST <- 0.5 - 建议删除8110行
目前还不清楚这个过滤器如何在实际交易中使用。 如果新的数据能通过它，我们可以抛弃不合适的例子，那就好了，但由于我们不知道答案，我们将无法把它们代入这个函数。
也就是说，我们将不得不在没有过滤的情况下将数据送入NS。而如果所有这样的例子在训练前就被筛选掉了，那么对于NS来说，这将是一个不熟悉的数据区域，它将产生一个随机的预测。在很难找到模式的外汇数据上，有必要这样做吗？在我看来，你可以用这样的程序筛选出一半的例子。而异常值可以用更简单的方式来搜索：不要删除它们，而是，例如，将它们等同于可接受的最大值。
我认为，寻找规律性不仅是困难的，而且是不可能的。有趣的是，在人工交易过程 中，眼睛能够发现它们。而且这不是直觉，而是知识。
试图将这种知识正规化，结果比手工更糟糕，因为它是一个非常多因素的系统。因此，正规化应该留给DM本身的方法，而不应该干涉或将他们对过程的看法强加给他们。然而，有可能限制DM的运作范围。我们得出的系统是普通自动机与补充这些自动机的DM的组合。
那么关于寻找特征的实际问题是什么呢？
在我们的情况下，只有价格。任何价格转变都是一种先验的规律性，其形式是对过程的某种 "记忆"（在n个时期内建立的指标）。也就是说，如果我们不知道规律性，我们只能输入价格，不同时期的增量，以考虑到记忆过程。
除了价格增量之外，还能有什么呢？ 或者说，你在那里如此严格地挑选，有什么呢？:)
有一个atvoregression过程的订单，你可以通过NS做同样的事情。在我看来，这似乎是唯一可以被教导的东西。我的意思是采取计量经济学模型并扩展它们
IMHO......这就是为什么我甚至不尝试拿起筹码:)和神经是好的（但不是真的）。
换句话说，我们可以在价格中找到什么：趋势、季节性、周期性、噪音
那么关于寻找特征的实际问题是什么呢？
在我们的情况下，只有价格。任何价格转换都是一种先验的规律性，其形式是对过程的某种 "记忆"（在n个时期内构建的指标）。也就是说，如果我们不知道规律性，我们只能输入价格，不同时期的增量，以考虑到记忆过程。
除了价格增量之外，还能有什么呢？ 或者说，你在那里如此严格地挑选，有什么呢？:)
有一个atvoregression过程的订单，你可以通过NS做同样的事情。在我看来，这是唯一可以通过NS来教的东西。我的意思是采取计量经济学模型并扩展它们
IMHO......这就是为什么我甚至不打算拿起筹码 :)
NS可以进行模式识别的训练，集。因此，我们可以把我们能做的事情正规化，而把其他的事情留给DM（NS等）。也就是说，我们在指标逻辑上有一个现成的自动系统。而为了把不正规的东西装进去，我们已经使用了DM（NS等），提前切断了DM方法中所有不必要的东西......你所说的特征，将由DM（NS）本身发现。
我只能说，这种方法是有效的。在这种情况下，DM的方法本身被大大简化。
NS可以被训练来识别模式、集合。因此，我们可以把我们能做的事情正规化，其余的就留给国家安全局。也就是说，我们在指标逻辑上有一个现成的自动系统。而为了把不正规的东西装进去，我们已经使用了DM（NS和其他），提前切断了DM方法中所有不必要的东西......你所说的特征，将由DM（NS）本身发现。
我只能说，这种方法是有效的。
如果你有 TC， 但如果你没有，或者没有明确的规则？ 那么你必须阅读人们写在银盘上的几千页的东西 )
这是错误的，NS不会找到芯片！芯片是输入的......认为NS会从给它的一组垃圾中找到稳定的模式是天真的......关键词是稳定。
这是在你有 TS的 情况下， 但如果你没有TS，或者没有明确的规则？ 那你就必须阅读人们在银盘上写了几千页的东西）。
)你可以在少至2个MA上建立一个TS。)
如果没有TS，你可能需要一个非常复杂的DM系统。我甚至有一个简单的TS，我们从DM切断了很多不需要被DM处理的信息，即预先过滤集市）。
ZS 而这是G...在输入流中，我们大大地过滤掉了它。
TC可以建立在少至两个MA上。)
如果没有TS，我们可能需要一个非常复杂的DM系统。如果我们有哪怕是一个简单的TS，我们就从DM那里切断了很多不需要被DM处理的信息，即我们预先过滤了集市）。
ZS 而这是G......在输入流中，我们把它过滤掉了。
那么，首先喂养它的意义何在？)如果除了增量之外，所有的G...
市场上存在非周期性的周期，每一个周期的特点是具有一定滞后性的内部 "记忆"。
所有的计量经济学模型都是建立在这个基础上的，目前还没有更好的东西被发明出来
那么，首先提交它的意义是什么呢？)，如果除了增量之外，所有东西都是G...
市场上存在非周期性的周期，每个周期的特点是具有一定滞后性的内部 "记忆"。
所有的计量经济学模型都是基于此，还没有发明更好的东西。
我的系统没有这样做）。我在短间隔时间内工作。一般来说，我甚至不关心昨天发生了什么。
我不坚持，但我认为，长期预测，即使是几小时的预测，原则上也是不可能的。
我的系统并不关心）。我在短间隔时间内工作。我一般甚至不关心昨天发生了什么。
我不坚持，但我认为，长期预测，即使是几小时的预测，原则上也是不可能的。
查看我的预测主题 )
我不需要这样做，但对我来说，这是非常明显和现实的。