试穿和实际模式之间的界限在哪里？ - 页 16

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Debugger:


正则化算法是防止NS的过度学习效应的算法。如果你用谷歌搜索，你可以找到相当多的已实施和正在运行的。

因此，有了这些算法，作为 "适合性和规律性之间的界限 "的话题就简单地消失了。

尽管网络结构的问题仍未解决。

而且不要混淆正常化和规范化。

归一化是指将不同比例的数据带到同一比例。

最后，并不是所有类型的NS都能在金融市场上顺利运作。

哪些类型比较好？
 

"适合的模式和真实的模式之间的界限在哪里？"

对我自己来说，我已经很简单地解决了这个问题：同样的TS设置必然会带来大致相同的利润率，当然了。

对货币对的波动性进行修正，同时对多种货币进行处理，至少有3-4种主要货币对。如果这个条件

有可能满足这一条件--调整被排除。

 
我认为，如果代码按照真实的模式工作，它也会在没有任何调整（测试人员对代码参数范围的优化）的情况下有利可图。这可能就是它的与众不同之处。
 
VNIK:

"适合的模式和真实的模式之间的界限在哪里？"

对我自己来说，我已经很简单地解决了这个问题：同样的TS设置必然会带来大致相同的利润率，当然了。

根据货币对的波动性进行调整，同时对几种货币进行工作，至少有3-4种主要货币对。如果这个条件

有可能满足这一条件--调整被排除。

不是一个事实。美元对平行运行--这在那里没有帮助。
 
drknn:
我认为，如果代码按照真实的模式工作，不需要任何调整（测试人员对使用代码参数的范围进行优化），它就能有利地工作。这可能是造成差异的原因。
这就是圣杯的 标志。金融工具是非稳态的，因此没有稳定的模式：今天密集，明天空虚，等等。
 
Reshetov:
金融工具是非稳定的，因此没有稳定的模式
非平稳性不是一种稳定的模式吗？:)
 
Andrei01:
非平稳性不是一种稳定的模式吗？:)

对于非常有天赋的人来说：非平稳性是指缺乏统计规律性，如期望值和方差。

把布林包络线放在图表上，你可以看到非平稳性的 "模式 "是什么，因为指标的中心是期望值，而从中心到包络线的距离是分散性。

 
Andrei01: 非平稳性不是一种稳定的模式吗？:)

当然，非平稳性也是一种规律性。但你不能从中赚到任何钱 ))))
 
LeoV:

当然，非平稳性也是一种规律性。但你不能从中赚到任何钱 ))))
这取决于你在哪里工作。;)
 
LeoV:

当然，非平稳性也是一种规律性。但你不能靠它赚钱 ))))
例如，繁荣国家的股票指数有一个持续上升的趋势。而 "让利润上升，减少损失 "的愚蠢规则是用非平稳性与正莫为多头。诚然，这也是为什么下降的速度比增长期快得多的原因）））。盈利是由几个非常不稳定的交易组成的 :)
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