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比特币通信协议篇11、二、TURN简介。在典型的情况下,TURN客户端连接到内网中,并且通过一个或者多个NAT到 详细

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由近期EURUSD走势行情谈交易系统的构建

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xh229 发表于 2018-1-12 04:38:06 | 只看该作者
不错
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wangxiyg2008 发表于 2018-1-12 05:28:01 | 只看该作者
好图,。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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ccjun2015 发表于 2018-1-12 06:05:59 | 只看该作者
是一種思路,好像有道理,琢磨下
14#
致远龙腾 发表于 2018-1-12 06:15:14 | 只看该作者
第1阶段,是学习一些传统的技术分析指标,如MACD,KDJ,RSI 等等。发现不确定性很大。
第2阶段,学习用飞狐编程序,下载个许多人编制的指标,还学习了Vb,发现不确定性很大,虽然花样无穷,但本质上与传统的技术分析指标没有差别,都是建立在对历史数据简单的各种均线基础上而已。
第3阶段,追求更厉害的统计分析,学习了SPASS,玩熟了时间序列分析ARIMA。发现不确定性很大。原来ARIMA对白噪音的残差没有估计。
第4阶段,学习GARCH,该死的SPASS居然没有这个工具,只好学习MATLAB7。GARCH玩熟后,发现不确定性很大。原来,GARCH本质上依然是线性估计,不过是将ARIMA的残差继续ARIMA了一次。晕倒。
第5阶段,被一些网络N人忽悠人工神经网络,开始玩BP,RBF,发现不确定性很大。BP,RBF对历史数据的拟合简直是完美,但对未来的泛化,简直是狗屁。仍然不死心,又捣鼓用遗传算法改进,用混沌理论的相空间改进,依然是狗屎。
第6阶段,听南大的一个人工智能专家说,SVM是目前最NB的,继续学习,这玩意很难,终于还是给搞定了,结果,发现不确定性很大。正确率让人失望。
第7阶段,茫然之际,又有N人说,据说小 波可能有用,找来书翻翻,感觉无比艰深。而此时对技术分析已经信心动摇。某日遇一朋友,实战高手,一席交谈演示,发现,靠,实战中还是传统的那几个老掉牙的指标最好,关键是是运用之妙了。
15#
福相随 发表于 2018-1-12 07:52:12 | 只看该作者
伸手习惯了,慢慢我的习气就变坏了
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