트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 961

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알렉세이 비아즈미킨 :

그러면 역사적 가격이 반복되는 한 모든 것이 작동해야 합니다...

아마도 이것이 문제 일 것입니다) 다시 실행하고 볼 것입니다

 
알렉산더_K2 :

정확히.

특정 Asaulenko가 바로 그 일을 합니다. 토끼처럼 피하려 하지만 그는 여전히 물리학자이고 나는 그의 모델을 믿는다.

그리고 이렇습니다-가격이 신뢰 수준을 넘어섰는지 확인하고, 추가로 국회에서 거래를 허가/거부합니다. 나는 NS 대신 Pearson의 왜도 계수를 사용합니다. 그러나 그는 더 낫습니다. 저도 똑같이 하고 싶습니다.

예, 나는 그가 범위의 고장을 가지고 있다는 것을 이해하지만 악마는 평소와 같이 뉘앙스에 묻혀 있습니다

 
선택할 통화 쌍(EURUSD-H1 또는 XAUUSD-H1)과 훈련 및 테스트로 설정할 기간을 제안하십시오. 10000/1000? 30000/1500? 숲 매개변수도 마음대로 설정할 수 있습니다. 패키지는 randomForest( https://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/randomForest.pdf )입니다. 나는 내 작업이 가능한 한 사회적으로 유용하기를 원합니다 :)
 
일리야 안티핀 :
선택할 통화 쌍(EURUSD-H1 또는 XAUUSD-H1)과 훈련 및 테스트로 설정할 기간을 제안하십시오. 10000/1000? 30000/1500? 숲 매개변수도 마음대로 설정할 수 있습니다. 패키지는 randomForest( https://cran.r-project.org/web/packages/randomForest/randomForest.pdf )입니다. 나는 내 작업이 가능한 한 사회적으로 유용하기를 원합니다 :)

연구와 관련된 모든 기사가 더 좋습니다 :)

 
맥스, 아이디어 감사합니다. 이 주제에 대한 실험을 수행할 때 무언가를 발견하면 기사가 표시됩니다.
 


역사/미래 = 10000/1000

차트는 OOS 기간의 시작을 명확하게 보여줍니다)) 진입 - RSI 지표(100개 구성 요소)

j번째 입력을 계산하는 공식은 iRSI(NULL, 0, 2+j, 4, i+1+Shift) - 50) / 50이고, RSI 주기는 2+j이고, 여기서 j는 0에서 99까지입니다.

 
일리야 안티핀 :

다다, 우리는 또한 제휴 프로그램을 통해 스프레드를 리베이트하는 방법을 알고 있습니다.

 
막심 드미트리예프스키 :

Dada, 우리는 또한 그러한 리베이터를 사용하는 방법을 알고 있습니다))

네, 첫 팬케이크지만 지금은 새로운 항목을 만들고 있습니다. 이제 양초의 몸체가 입력에 적용됩니다. 출력에도 신호의 형태로만 적용됩니다(0.1). 필터링 없는 전략.

아래는 테스트용입니다. 2 포인트의 스프레드로 결과는 비참한 -398 포인트입니다. 필터링을 해보겠습니다. 훈련 기간은 숲을 잘 배치할 필요가 없다고 생각합니다.

 
일리야 안티핀 :


역사/미래 = 10000/1000

차트는 OOS 기간의 시작을 명확하게 보여줍니다)) 진입 - RSI 지표(100개 구성 요소)

j번째 입력을 계산하는 공식은 iRSI(NULL, 0, 2+j, 4, i+1+Shift) - 50) / 50이고, RSI 주기는 2+j이고, 여기서 j는 0에서 99까지입니다.

OOS가 있는 세그먼트만 표시(교육 및 검증 없이)

 

LevelOpen > 0.1(< -0.1) 이익 73 포인트

LevelOpen > 0.15(< -0.15) 이익 21핍

작은 이익이지만 여전히. 0.1 손실보다 낮은 수준. 이제 우리는 이러한 결과를 따라잡기 위해 노력해야 합니다)

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