交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 814 1...807808809810811812813814815816817818819820821...3399 新评论 Yuriy Asaulenko 2018.04.02 21:14 #8131 Mihail Marchukajtes:长期以来，人们注意到，当期货是新的，TC是小的和短暂的。期货的时间越长，就越容易预测，而当它们到期时，就是小菜一碟了。谁在炒作新的期货？只有过去3个月。如果前一个项目已经结束（或2-3天之前）--进入下一个项目。 然后除了存在的最后几天，其他3个月的情况都差不多。不--老的那个......)) Dr. Trader 2018.04.02 21:20 #8132 Mihail Marchukajtes: 而且以你的方式，你将有很长的时间与当地人接触。他不需要这样做，他只是在这里捣乱。这条线上简直有成堆的圣杯 算法，如果他不是绕口令，并尝试这些算法--他早就走出了永久的驼峰。他甚至在这里发布了几乎90%的现成的格拉尔，但为了最终确定它们，你需要他所缺乏的知识。所有缺失的步骤在这里的主题中都有描述，但他把所有试图帮助他并引导他走向正确方向的人都送进了地狱))))) Ironic。 Maxim Dmitrievsky 2018.04.02 21:22 #8133 交易员博士。他不需要这样做，他只是在这里捣乱。这条线上简直有成堆的圣杯算法，如果他不是绕口令，并尝试这些算法--他早就走出了永久的驼峰。他甚至在这里发布了几乎90%的现成的格拉尔，但为了最终确定它们，你需要他所缺乏的知识。所有缺失的步骤在这里的主题中都有描述，但他告诉所有试图帮助他并将他引向正确方向的人，让他们滚开)))))。 讽刺的是。o 老师，把剩下的10%给我，我将忠实地服侍你。 原谅一个笨学生，他没有看到你信息中的真理火花。 Yuriy Asaulenko 2018.04.02 23:20 #8134 Vizard_。专利被拒绝。 Yuriy Asaulenko 2018.04.03 00:01 #8135 Vizard_。当然，这些照片很美。 但一个简单的方法是：做这个，得到那个。你可以不通过图片来做。我相信人们是这样的）。 Grigoriy Chaunin 2018.04.03 01:47 #8136 格里戈里-乔宁。 看到了舒拉，他们是黄金。https://www.mql5.com/ru/articles/2930 我吓到你们了吗？毕竟，这是市场不可预知性的科学证明。但是，有的农业经纪人在市场上赚了十年，却没有经受住损失，这该怎么办？ 所有的知识都应该被质疑和验证。 СанСаныч Фоменко 2018.04.03 09:23 #8137 马克西姆-德米特里耶夫斯基。如果你至少有一个具有所示分布的预测器，那么你就不需要任何东西：我们搬到一个温暖的岛屿上，并在那里生活。 通常情况下，图片是这样的。 而这里有一个绝对华丽的作品。 这里是有真实预测因素的艰苦生活的现实。 Maxim Dmitrievsky 2018.04.03 09:56 #8138 桑桑尼茨-弗门科。如果你至少有一个具有所示分布的预测器，那么你就不需要任何东西：我们搬到一个温暖的岛屿上，并在那里生活。 通常情况下，图片是这样的。 而这里有一个绝对华丽的作品。 这里是有真实预测因素的艰苦生活的现实。我们所说的概率分布是指Bayas。如果这个话题变得有趣，我以后再写，现在我还不知道...... 那你是指相对于OOS上的目标的概率分布吗？ СанСаныч Фоменко 2018.04.03 10:14 #8139 马克西姆-德米特里耶夫斯基。概率分布指的是Bayas。如果这个话题变得有趣，我以后再写，现在我不知道......。 你是指相对于OOS上的目标的概率分布吗？写了一百次了。 我把一个预测器分成两部分，用于两个类别的目标：一部分属于一个类别，另一部分属于另一个类别。然后，我们建立两个曲线，并将它们重叠起来。在他们下面，我们做了一个标题："f*ck you, not money"。 这就是工作。 PS。 这些曲线不断地相对移动，对一个预测者来说，小于曲线的宽度，对另一个预测者来说，大于曲线的宽度。这定义了分类模型的输入数据的非平稳性，任何。 Maxim Dmitrievsky 2018.04.03 10:18 #8140 桑桑尼茨-弗门科。写了一百次了。 我把一个预测器分成两部分，用于两个类别的目标：一部分属于一个类别，另一部分属于另一个类别。然后，我们建立两条曲线，并将它们重叠起来。在他们下面，我们做了一个标题："f*ck you, not money"。 这就是工作。 PS。 这些曲线不断地相对移动，对一个预测者来说，小于曲线的宽度，对另一个预测者来说，大于曲线的宽度。这就是决定分类模型的输入数据的非平稳性的原因，任何。现在为每个预测器取一个历史上的卖出/持有估计值，将其转化为一个概率的估计值。 取几个预测器，对每个预测器做同样的处理。 为一堆特征找到条件利润概率 然后你把它放到NS或模糊集合中，就像这个例子中一样 每个预测因子的平均估计值将在0.5左右波动，但贝叶斯方法的奇迹将使总数达到一个可接受的水平。 这是在理论上 :) 1...807808809810811812813814815816817818819820821...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
长期以来，人们注意到，当期货是新的，TC是小的和短暂的。期货的时间越长，就越容易预测，而当它们到期时，就是小菜一碟了。
谁在炒作新的期货？只有过去3个月。如果前一个项目已经结束（或2-3天之前）--进入下一个项目。
然后除了存在的最后几天，其他3个月的情况都差不多。不--老的那个......))
而且以你的方式，你将有很长的时间与当地人接触。
他不需要这样做，他只是在这里捣乱。这条线上简直有成堆的圣杯 算法，如果他不是绕口令，并尝试这些算法--他早就走出了永久的驼峰。他甚至在这里发布了几乎90%的现成的格拉尔，但为了最终确定它们，你需要他所缺乏的知识。所有缺失的步骤在这里的主题中都有描述，但他把所有试图帮助他并引导他走向正确方向的人都送进了地狱)))))
Ironic。
他不需要这样做，他只是在这里捣乱。这条线上简直有成堆的圣杯算法，如果他不是绕口令，并尝试这些算法--他早就走出了永久的驼峰。他甚至在这里发布了几乎90%的现成的格拉尔，但为了最终确定它们，你需要他所缺乏的知识。所有缺失的步骤在这里的主题中都有描述，但他告诉所有试图帮助他并将他引向正确方向的人，让他们滚开)))))。
讽刺的是。
o 老师，把剩下的10%给我，我将忠实地服侍你。
原谅一个笨学生，他没有看到你信息中的真理火花。
专利被拒绝。
当然，这些照片很美。
但一个简单的方法是：做这个，得到那个。你可以不通过图片来做。我相信人们是这样的）。
看到了舒拉，他们是黄金。https://www.mql5.com/ru/articles/2930
如果你至少有一个具有所示分布的预测器，那么你就不需要任何东西：我们搬到一个温暖的岛屿上，并在那里生活。
通常情况下，图片是这样的。
而这里有一个绝对华丽的作品。
这里是有真实预测因素的艰苦生活的现实。
如果你至少有一个具有所示分布的预测器，那么你就不需要任何东西：我们搬到一个温暖的岛屿上，并在那里生活。
通常情况下，图片是这样的。
而这里有一个绝对华丽的作品。
这里是有真实预测因素的艰苦生活的现实。
我们所说的概率分布是指Bayas。如果这个话题变得有趣，我以后再写，现在我还不知道......
那你是指相对于OOS上的目标的概率分布吗？
概率分布指的是Bayas。如果这个话题变得有趣，我以后再写，现在我不知道......。
你是指相对于OOS上的目标的概率分布吗？
写了一百次了。
我把一个预测器分成两部分，用于两个类别的目标：一部分属于一个类别，另一部分属于另一个类别。然后，我们建立两个曲线，并将它们重叠起来。在他们下面，我们做了一个标题："f*ck you, not money"。
这就是工作。
PS。
这些曲线不断地相对移动，对一个预测者来说，小于曲线的宽度，对另一个预测者来说，大于曲线的宽度。这定义了分类模型的输入数据的非平稳性，任何。
写了一百次了。
我把一个预测器分成两部分，用于两个类别的目标：一部分属于一个类别，另一部分属于另一个类别。然后，我们建立两条曲线，并将它们重叠起来。在他们下面，我们做了一个标题："f*ck you, not money"。
这就是工作。
PS。
这些曲线不断地相对移动，对一个预测者来说，小于曲线的宽度，对另一个预测者来说，大于曲线的宽度。这就是决定分类模型的输入数据的非平稳性的原因，任何。
现在为每个预测器取一个历史上的卖出/持有估计值，将其转化为一个概率的估计值。
取几个预测器，对每个预测器做同样的处理。
为一堆特征找到条件利润概率
然后你把它放到NS或模糊集合中，就像这个例子中一样
每个预测因子的平均估计值将在0.5左右波动，但贝叶斯方法的奇迹将使总数达到一个可接受的水平。
这是在理论上 :)