市场是一个受控的动态系统。 - 页 7

[Vizard]

avtomat:

不，不，这只是一个例子...

我还没有解决这个问题；)

标记的区域是重新调整的区域。通过之后，我们就进入当前的情景，等等。

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以稍微不同的方式表示

好吧好吧......但只使用1个BP（例如一个估值对）？ 如果是这样，这种方法比同样的神经网络有什么优势？(当然，我们可以在每个酒吧重新训练它）...

[Sceptic Philozoff]

Vizard: 好吧好吧......但只使用1个BP（例如一个估值对）？ 如果是这样，这种方法比同样的神经网络有什么优势？(当然，我们可以在每个酒吧重新训练它）...

其优势可能在于模型的透明度。仅仅为了这种透明度和逻辑上的一致性，我愿意付出很多。

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Vizard:

好吧好吧......但只使用一个BP（例如一个轴对）？ 如果是，这种方法与相同的神经网络相比有什么优势？(当然，我们可以在每个酒吧重新训练它）...

数学 的优势可能在于模型的透明度。仅仅为了这种透明度和逻辑结构，我愿意付出很多。

完全正确。

而神经网络不允许刻意改变对象的属性，如振荡程度或静止顺序等，因此，许多研究工具无法使用。

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zy

但应该说，神经网络起初让我感兴趣，因为它是一种新事物（那是很久以前的事了），但很快就失望了......。虽然我不熟悉这个领域的创新，也许我错过了什么......

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yosuf:
在你看来，我总是不在圈内，尽管我们在讨论动态系统，在我看来，这无疑包括市场。在专家顾问运行时，有必要有时间产生控制行动，实时的；否则，我们将再次管理历史数据。 作者说，我还需要考虑实施一个管理单元，为此，我必须按照作者在第3页上描述的方案，设法同时考虑几个选项，为其中一个选定的方向制定行动，并只通过一个标准--利润最大化来不断优化专家顾问，尽管维宁说必须为此提供相应的资源，原则上也不排除这样做的可能性。显然，控制影响的原则应该是这样的，当然，也许作者想解释一下他在这个问题上的观点，澄清一下情况。

Yusuf，当然我没有现成的解决方案，但考虑到你的指标的属性（据我想象），你的专家顾问是在此基础上建立的，你可以而且可能应该考虑和测试几个TF或一个TF的几个窗口的投票方案。例如，像这样。

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[Tantrik]

sever30:

那些不懂公式的人 到底该怎么办？

讨论的主题是什么，亲爱的Automat？

烟竹。(当然，如果每个集市都被监管和管理，数十亿人被留在混乱中，这是可管理的)

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是的，是的，进入混乱的深渊...这是肯定的；)

[Vizard]

avtomat:

完全正确。

和神经网络不允许我们有目的地改变对象的属性........。

我同意关于透明度的说法......但我的意思是效率......任何控制因素都会在以前的历史上被寻找和计算（例如，通过使用滑动窗口的n条）......然后将其送入模型......我们可以对网格和任何其他算法做同样的处理......即，如果预测MA或价格--只需输入一条已经考虑到的线--，同样的震荡程度（它也可能是动态的，例如通过滑动窗口计算）或。......网格或它最终选择的任何东西......这就是我的意思......问题是像往常一样--找到这些控制因素......真正发挥作用......而把它们放在哪里我认为并不那么重要......。

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你说的是前瞻性的预测。任务是："根据Y原因，确定Z效应"。

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我以不同的方式提出这个问题："确定导致Y效应 的X原因"

[Vizard]

avtomat:

我以不同的方式提出这个问题："确定导致Y效应 的X原因"

那么，我们可以在回归分析中看到，例如，以回归系数的形式......或在其他方面（例如，我们以函数的形式得到答案）......也就是说，我们把作为教师的我们想要得到的工作结果，以及输入--我们正在寻找依赖性的东西......然后我们看