交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 673

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蜥蜴_。

妙趣横生)))再一次，最后一个！）--在较低的tf上拍摄前一天。构建一个重绘曲线（多项式）。

如果按照 "计划 "进行，就进行交易，如果不进行，就关闭。仅此而已，这与MO无关。

这与MO无关，可以通过更简单的手段解决。目前还不清楚他为什么需要在那里设网，他抽什么烟，以及他在没有老师的情况下教MLR的音乐)))

我不知道他为什么要抽网，也不知道他在没有老师的情况下从MLR那里学到了什么音乐。 不，他用了蒙特卡罗和退火法，NS没有学到任何东西，但他也用了市场和带，因为市场对观察者来说是随机的，不可能预测它，加上MA的区别

 
尤里-阿索连科。

我不再关注理论和实践了。 我不知道谁在寻找什么。）)非熵这个词让我有种特异功能）。通常情况下，术语越多，意义就越小）。

他们并没有将其并行化，而是限制了NS的应用范围，从而简化了训练和NS本身。

不是一个额外的信号，而是一个单一的信号--进入一个交易。

至于你的系统，我不能说任何关于NS在你的情况下的适用性。我认为这有一点不同。我甚至不认为这些系统可能有一个共同的方法。但我可能是错的，我只知道一般的情况。

唯一的一个？这就有区别了。我将再次重读你的帖子。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

加上MA之间的差异

其余的就不说了，这些话都很熟悉）。但它是从哪里来的呢？

 
预测器的变化和附件中机器学习模型 的选择
 
Alexander_K2:

但在本质上，是的。你可以直接摆出圣杯算法，没有人会注意。

人们已经失去了信心。在圣杯 中。没有信心，任何工作都不会顺利，即使是不可能的工作。我从优素福那里得到提示）。

 
Dmitriy Skub:

人民已经失去了信心。在圣杯中。如果没有信心，任何事情都不会成功，甚至不可能的事情也不会成功。我以优素福为例)。

先生们!我要哭了...嗯，这是今天的结果。

盈利+540点。

你什么时候才能振作起来？

 
亚历山大_K2。

先生们!我要哭了...嗯，这是今天的结果。

盈利+540点

你什么时候才能振作起来？

可能在六个月左右)
 
亚历山大_K2。

先生们!我要哭了...嗯，这是今天的结果。

盈利+540点

你什么时候才能振作起来啊！？

哦，是的，普希金，哦，是的，狗娘养的!(с)

但是，一般来说，一个交易并不能解决任何问题。至少连续10-20次，没有退出）。

 
尤里-阿索连科。

我不知道。我用我的测试器，在一个可视化的环境中（类似R的东西）进行测试。经过测试，你可以计算任何东西--任何统计数据、任何图表，甚至是三维的。

蜱虫，是，不是，至少1分钟。但我们不需要这些，即使是黄牛党的策略，几分钟就够了。

我不是在说自编的软件。我说的是选择一个现成的。测试器和优化器是一个相当复杂的软件。要花多少时间来写呢？而对于捕捉到的所有虫子？那么谁来测试呢？测试的人越多，就越有可能发现所有的错误。也是通过R进行交易？顺便说一句，我不喜欢它。Python在某种程度上更接近我。由于某些原因，机器学习的库主要是为它编写的。虽然如果有足够的C#的这些库，我就不会费心学习Python了。但话又说回来，为自己写所有的东西是要消磨大量的时间。而一个测试员对一个交易员来说是不够的。
 
Grigoriy Chaunin:
我不是在说自写的软件。我说的是在现成的基础上进行选择。测试器和优化器是一个相当复杂的软件。要花多少时间来写呢？而对于捕捉到的所有虫子？那么谁来测试呢？测试的人越多，就越有可能发现所有的错误。也是通过R进行交易？顺便说一句，我不喜欢它。Python在某种程度上更接近我。由于某些原因，机器学习的库主要是为它编写的。虽然如果有足够的C#的这些库，我就不会费心学习Python了。但话又说回来，为自己写所有的东西是要消磨大量的时间。而一个测试员对一个交易员来说是不够的。

毫无疑问，在R（Python）中的测试比在终端中要方便和多样：那里有许多在终端中永远不会存在的功能（交叉验证、引导、蒙特卡洛....）。而这些芯片可以证明EA的未来行为。


但有一个极其重要的细微差别，使得在终端的测试非常可取：在终端的测试与真实交易极其相似，元报价一直试图减少现有的差异。

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