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metaquant

V2EX 第 202251 号会员,加入于 2016-11-21 11:05:04 +08:00
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求一份数据分析相关的兼职职位
酷工作  •  metaquant  •  240 天前  •  最后回复来自 xianyusea
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8102 年,为什么微信电脑版还不能做到自动登录?
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    问与答  •  metaquant  •  2018-12-10 19:04:49 PM  •  最后回复来自 yuedingwangji
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    你喝过的最能提神的饮料是什么?
    美酒与美食  •  metaquant  •  294 天前  •  最后回复来自 itgoyo
    151
    CSDN 这是什么鬼排版?
    分享发现  •  metaquant  •  2018-10-11 11:08:53 AM  •  最后回复来自 hlwjia
    3
    iPhone x 和 iPhone xr 之间怎么选?
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    iPhone  •  metaquant  •  2018-09-26 16:01:11 PM  •  最后回复来自 xukongyang
    105
    汉语中的词频及笔画数分布规律探析
    分享发现  •  metaquant  •  2018-09-17 11:22:19 AM  •  最后回复来自 metaquant
    6
    vultr 每月是赠送一定额度吗?
    问与答  •  metaquant  •  2018-09-11 06:53:11 AM  •  最后回复来自 msg7086
    6
    metaquant 最近回复了
    36 天前
    回复了 gaigechunfeng 创建的主题 程序员 再来推荐一波个人博客建站系统吧
    pelican https://metaquant.org

    不过用的是 typecho 的主题
    谈一下我的想法,无论是机器学习还是深度学习,本质上都是一种从数据中提取信息或模式的算法,但是前提是数据中确实有信息或模式,如果我给你一堆随机生成的数据,任你的算法再厉害也不可能发现什么模式,如果发现了就是过拟合了。

    不幸的是,金融学近几十年的发展,大量的实证研究表明股票价格数据是非常接近于随机的,即时的股票价格只与即时的信息有关,而与股票的历史价格信息无关,就像一楼那张图所说的,你做再多的技术分析,也比上上川普发个推特,除非你能预测出川普的想法。

    深度学习和神经网络这几年突飞猛进,经常给我们一种只要数据足够多,大力必能出奇迹的幻觉。但有时候我们还是要尊重客观规律,尊重前人多年的研究成果,知道工具的局限性和适用范围。
    我的建议是一篇文章只讲一个主题,不同主题但有相关的内容可以合成一个系列,既包括每篇文章的相对独立,又可以让读者看到多篇文章之间的前后关联。

    比如这样: https://www.metaquant.org/categories.html
    喜大普奔
    219 天前
    回复了 zhengxiexie 创建的主题 问与答 你见过最简约美观的技术博客?
    https://yihui.name/cn/


    另外推下我自己的博客,模仿的上面博客的风格

    https://md.metaquant.org/
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