나는 최고의 결과를 게시합니다. 최대 거래 횟수도 늘어났습니다. SL = 80점. 드로다운은 몇 배 감소하고 순이익은 증가했습니다... 최대 드로다운보다 두 배 큰 디포를 선택할 때 Sych가 예측한 것처럼 100%가 아니라 10년 동안 395%의 수익을 얻었습니다...
기계를 개선하고 싶습니다. 건설적인 비판에 감사드립니다.
테스터 결과는 좋은데 아직까지 다행이라고는 말 못하겠어요. 의문점(질문, 힌트, 소원)이 남았습니다.
가장 간단한 전략인 매수 후 보유(IMHO)가 나타났습니다. 네트워크는 그것과 관련이 없는 것 같습니다. 역사가 맞는 것 같습니다.
테스터 결과는 좋은데 아직까지 다행이라고는 말 못하겠어요. 의문점(질문, 힌트, 소원)이 남았습니다.
가장 간단한 전략인 매수 후 보유(IMHO)가 나타났습니다. 네트워크는 그것과 관련이 없는 것 같습니다. 역사가 맞는 것 같습니다.
하나). 네트워크는 당신이 80포인트에서 멈추는 것을 알고 있습니까?
2). 같은 페어와 같은 기간에 숏포지션으로 같은 절차를 수행할 수 있습니까?
의심은 당신의 장점입니다..
내가 하는 일에 오해가 있는 것 같아...
전략은 매수 후 보유가 아닙니다(이 스레드를 사용하여 시작했지만). 신호 SOM에 지금 시장을 종료합니다 . 그리고 그것이 탈출구를 제공할 때 - 그것은 전적으로 시장의 행동에 달려 있습니다. 일부 거래는 며칠 동안 중단되고 다른 거래는 몇 시간 동안 중단됩니다. 더 복잡한 전략이 여전히 내 머리 속에 맴돌고 있습니다.
그리고 핏은 어떻습니까? 나는 OoS 기간을 보고 오직 TS의 가치에 대한 결정을 내립니다.
일반적으로: 네트워크에서 시장 진입 및 퇴장 신호 . 네트워크는 역사에 대해 훈련되었습니다. 훈련과 백테스팅 없이도 적절한 무언가를 만들어낼 수 있는 신경망이 메가 브레인이라고 생각하십니까? 재미있는. 사람은 모든 신경망과 함께 작동하며 사람은 일종의 신경망과 시장 사이의 연결 고리입니다. 신경망이 아닌 머리의 모든 TS. 네트워크는 정류장에 대해 알지 못하고 SOM은 단순히 가격 시리즈를 2차원 공간의 요소로 변환하고 나머지 분석은 내가 직접 수행합니다. 긴 스토리에서 좋은 결과가 나오면 테이크를 입력할 수도 있습니다. 즉흥적으로 할 필요가 있습니다.
숏 포지션으로 OoS 기간에 수익을 내지 못했고 다른 옵션을 시도했습니다. 시간당 막대에서는 그러한 전략이 작동하지 않습니다.
난 동의하지 않는다. 나는 의도적으로 0에서 1까지의 범위로 정규화된 가격 궤적, 즉 대략 사람이 MT에서 가격 차트를 보는 방식에 대한 자체 구성 맵을 훈련했습니다. 결국 창에서 항상 최대값에서 최소값으로 조정됩니다. 그러다 문득 생각이 났는데 포럼 토론이 도움이 되었습니다. SOM의 신호는 본질적으로 신경망 지표의 값이며, 나는 그것들의 최상의 조합을 찾고 있습니다. 동시에 이러한 동일한 신호는 내 인식에 추상적이지 않지만 반대로 마지막으로 데이터의 가격 계열 상태(이 경우 48시간)를 표시한다는 것을 확실히 알고 있습니다. 그래픽 분석을 통해 알아냈습니다. 그리고 가격이 올라갈 때 개장하면 가격이 방향을 바꿀 때 신호에 따라 이익이 시장에서 빠져 나옵니다. 대충 이정도...
예를 들어 테이크 달성 또는 정지 수준 예측 등의 전략에 직접 신경망을 가르치는 데 관심이 있다는 맥락을 이해했습니다. 예를 들어 MLP 그리드와 같은 교사와 함께 훈련해야하지만 작업이 쉽지 않습니다 ... 훈련하고 시도했지만 문제가 있습니다. 더 깊이 들어가면 신경망 중 하나가 과매도(매수) 및 과매수(매도) 지점에서 포지션을 여는 방법을 배웠습니다. 나는 이것을 눈 분석으로 알아냈다. 나는 테스터에서 거래 내역을 시각화했다. 작업에 논리가 있는 것 같지만 문제는 동일하게 유지됩니다. 가격이 과매도되었지만 여전히 더 내려가면 그리드가 행복하게 계속 포즈를 엽니다. 중지만으로는 문제가 해결되지 않습니다.. 나는 이것을 사용하는 두 가지 이론적 방법을 찾았습니다. 첫 번째는 신호를 일부 표시기로 필터링하는 것입니다(그러나 여기서 이미 자신을 속이고 기록에 단단히 맞출 수 있습니다). 두 번째는 훈련 중에 네트워크에 추가 정보를 제공하는 것입니다. 빼기 - 신경망은 본질적으로 강조할 수 있는 가장 단순한 것을 학습합니다(예를 들어, 이동 평균의 교차점에서 거래가 있을 것이라고 신경망에 가르친다면 항상 그런 것은 아니지만 네트워크는 항상 거래를 시작하는 법을 배웁니다. 이 정보가 표면에 있기 때문에 그녀는 다시 표준 교수법으로 복잡한 패턴을 배우지 않을 것입니다). 서로 다른 정보를 많이 제출하면 예시의 불일치가 발생하고 정보가 상충되면 원칙적으로 학습 능력이 저하됩니다.
하나). 정보(네트워크는 80p를 중지한 것으로 알고 있습니까?). 가격이 5개 막대가 아닌 5번째 막대에서 더 높거나 낮을지 확인하는 이유는 무엇입니까? 따라서 큰 단점. 저것들. 네트워크는 무제한 예금과 무제한 인출로 학습합니다. 몇 개의 막대 이후의 가격이 10포인트 더 높고 다섯 번째 막대 이전의 가격이 마이너스 150포인트 떨어진 경우 이를 긍정적인 결과로 간주하는 것으로 나타났습니다.
다음과 같이 제안합니다. if (Open [t+5] - 0.0010 > Open [t] && Low[iLowest(NULL,0,MODE_LOW,t+5,t)] > StopLoss) 1 else 0.
또는 다른 많은 옵션이 있으므로 실험할 수 있습니다. 제공한 첫 번째 보고서에서는 네트워크가 학습한 내용을 명확하게 볼 수 있으며 두 번째 보고서에서는 교육 결과가 테스터의 결과에 거의 영향을 미치지 않습니다(전혀 있는 경우).
2). 왜 숏 포지션을 비활성화했습니까? 당신이 말했듯이, 전략은 가장 간단하고 구매하고 유지하십시오. 지난 10년 동안 유로가 기본적으로 성장한 것이 분명합니다. 이를 위해 신경망을 발명할 필요가 없습니다. 가장 간단한 고문을 선택하고 공매도 포지션을 끌 수 있습니다. 결과는 신경망보다 나쁘지 않습니다 . 나는 매도 포지션을 포함하고, 네트워크가 스스로 학습하게 하고, 매매 시점을 결정하도록 제안합니다. 누가 향후 10년 동안 유로가 어떤 방향으로 갈지 알 것입니다. 다운되면?
삼). 네트워크가 무엇을 할 수 있는지 실제로 보려면 고문도 이 전략에 따라 작업하고 전략을 정확하게 반영해야 합니다. 저것들. 작업과 결과 간의 불일치를 제거합니다. 네트워크가 5바 이후 에 포지션 을 청산하는 방법을 배운다면 결과와 상관없이 5바 이후에 Expert Advisor에서 포지션을 청산하는 것이 좋습니다. 그러면 네트워크가 무언가를 할 수 있는지 여부가 정확하게 표시됩니다.
SOM은 원칙적으로 시장의 상태를 정확하게 분류할 수 없습니다.
SOM은 원칙적으로 시장의 상태를 정확하게 분류할 수 없습니다.
SOM은 원칙적으로 시장의 상태를 정확하게 분류할 수 없습니다.
좋은 조언 감사합니다.
나는 최고의 결과를 게시합니다. 최대 거래 횟수도 늘어났습니다. SL = 80점. 드로다운은 몇 배 감소하고 순이익은 증가했습니다... 최대 드로다운보다 두 배 큰 디포를 선택할 때 Sych가 예측한 것처럼 100%가 아니라 10년 동안 395%의 수익을 얻었습니다...
기계를 개선하고 싶습니다. 건설적인 비판에 감사드립니다.
테스터 결과는 좋은데 아직까지 다행이라고는 말 못하겠어요. 의문점(질문, 힌트, 소원)이 남았습니다.
가장 간단한 전략인 매수 후 보유(IMHO)가 나타났습니다. 네트워크는 그것과 관련이 없는 것 같습니다. 역사가 맞는 것 같습니다.
하나). 네트워크는 당신이 80점에서 멈추는 것을 알고 있습니까?
2). 같은 페어와 같은 기간에 숏 포지션으로만 같은 절차를 수행할 수 있습니까?
테스터 결과는 좋은데 아직까지 다행이라고는 말 못하겠어요. 의문점(질문, 힌트, 소원)이 남았습니다.
가장 간단한 전략인 매수 후 보유(IMHO)가 나타났습니다. 네트워크는 그것과 관련이 없는 것 같습니다. 역사가 맞는 것 같습니다.
하나). 네트워크는 당신이 80포인트에서 멈추는 것을 알고 있습니까?
2). 같은 페어와 같은 기간에 숏포지션으로 같은 절차를 수행할 수 있습니까?
의심은 당신의 장점입니다..
내가 하는 일에 오해가 있는 것 같아...
전략은 매수 후 보유가 아닙니다(이 스레드를 사용하여 시작했지만). 신호 SOM에 지금 시장을 종료합니다 . 그리고 그것이 탈출구를 제공할 때 - 그것은 전적으로 시장의 행동에 달려 있습니다. 일부 거래는 며칠 동안 중단되고 다른 거래는 몇 시간 동안 중단됩니다. 더 복잡한 전략이 여전히 내 머리 속에 맴돌고 있습니다.
그리고 핏은 어떻습니까? 나는 OoS 기간을 보고 오직 TS의 가치에 대한 결정을 내립니다.
일반적으로: 네트워크에서 시장 진입 및 퇴장 신호 . 네트워크는 역사에 대해 훈련되었습니다. 훈련과 백테스팅 없이도 적절한 무언가를 만들어낼 수 있는 신경망이 메가 브레인이라고 생각하십니까? 재미있는. 사람은 모든 신경망과 함께 작동하며 사람은 일종의 신경망과 시장 사이의 연결 고리입니다. 신경망이 아닌 머리의 모든 TS. 네트워크는 정류장에 대해 알지 못하고 SOM은 단순히 가격 시리즈를 2차원 공간의 요소로 변환하고 나머지 분석은 내가 직접 수행합니다. 긴 스토리에서 좋은 결과가 나오면 테이크를 입력할 수도 있습니다. 즉흥적으로 할 필요가 있습니다.
숏 포지션으로 OoS 기간에 수익을 내지 못했고 다른 옵션을 시도했습니다. 시간당 막대에서는 그러한 전략이 작동하지 않습니다.
의심은 당신의 장점입니다..
'대단한 결과, 더 빠르게'라고 말하면 더 즐거울까?
내가 하는 일에 오해가 있는 것 같아...
아마도,
나는 더 동의합니다. 신경망은 명확하게 정의된 작업을 해결하기 위한 도구일 뿐이며 전체 TS는 신경망이 아니라 머리에서 나옵니다.
그러나 이 경우(IMHO) 작업과 결과 간에 불일치가 있습니다.
신경망이라는 주제에도 관심이 있다면 그냥 지나쳤을 것입니다.
숏 포지션으로 OoS 기간에 수익을 내지 못했고 다른 옵션을 시도했습니다. 이 전략은 시간당 바에서는 작동하지 않습니다.숏 포지션으로 OoS 기간에 수익을 내지 못했고 다른 옵션을 시도했습니다. 시간당 막대에서는 그러한 전략이 작동하지 않습니다.
이것은 내 의심을 확인시켜줍니다.
적어도 훈련 기간 동안에는 괜찮은 결과를 얻을 수 있습니까?
--- 그러나 이 경우(IMHO) 작업과 결과 간에 불일치가 있습니다.
난 동의하지 않는다. 나는 의도적으로 0에서 1까지의 범위로 정규화된 가격 궤적, 즉 대략 사람이 MT에서 가격 차트를 보는 방식에 대한 자체 구성 맵을 훈련했습니다. 결국 창에서 항상 최대값에서 최소값으로 조정됩니다. 그러다 문득 생각이 났는데 포럼 토론이 도움이 되었습니다. SOM의 신호는 본질적으로 신경망 지표의 값이며, 나는 그것들의 최상의 조합을 찾고 있습니다. 동시에 이러한 동일한 신호는 내 인식에 추상적이지 않지만 반대로 마지막으로 데이터의 가격 계열 상태(이 경우 48시간)를 표시한다는 것을 확실히 알고 있습니다. 그래픽 분석을 통해 알아냈습니다. 그리고 가격이 올라갈 때 개장하면 가격이 방향을 바꿀 때 신호에 따라 이익이 시장에서 빠져 나옵니다. 대충 이정도...
예를 들어 테이크 달성 또는 정지 수준 예측 등의 전략에 직접 신경망을 가르치는 데 관심이 있다는 맥락을 이해했습니다. 예를 들어 MLP 그리드와 같은 교사와 함께 훈련해야하지만 작업이 쉽지 않습니다 ... 훈련하고 시도했지만 문제가 있습니다. 더 깊이 들어가면 신경망 중 하나가 과매도(매수) 및 과매수(매도) 지점에서 포지션을 여는 방법을 배웠습니다. 나는 이것을 눈 분석으로 알아냈다. 나는 테스터에서 거래 내역을 시각화했다. 작업에 논리가 있는 것 같지만 문제는 동일하게 유지됩니다. 가격이 과매도되었지만 여전히 더 내려가면 그리드가 행복하게 계속 포즈를 엽니다. 중지만으로는 문제가 해결되지 않습니다.. 나는 이것을 사용하는 두 가지 이론적 방법을 찾았습니다. 첫 번째는 신호를 일부 표시기로 필터링하는 것입니다(그러나 여기서 이미 자신을 속이고 기록에 단단히 맞출 수 있습니다). 두 번째는 훈련 중에 네트워크에 추가 정보를 제공하는 것입니다. 빼기 - 신경망은 본질적으로 강조할 수 있는 가장 단순한 것을 학습합니다(예를 들어, 이동 평균의 교차점에서 거래가 있을 것이라고 신경망에 가르친다면 항상 그런 것은 아니지만 네트워크는 항상 거래를 시작하는 법을 배웁니다. 이 정보가 표면에 있기 때문에 그녀는 다시 표준 교수법으로 복잡한 패턴을 배우지 않을 것입니다). 서로 다른 정보를 많이 제출하면 예시의 불일치가 발생하고 정보가 상충되면 원칙적으로 학습 능력이 저하됩니다.
--- 적어도 테스트 기간에는 괜찮은 결과가 나온다고?
아직 아님. )
가능하다면 좀 더 구체적으로 말씀드리도록 하겠습니다.
하나). 정보(네트워크는 80p를 중지한 것으로 알고 있습니까?). 가격이 5개 막대가 아닌 5번째 막대에서 더 높거나 낮을지 확인하는 이유는 무엇입니까? 따라서 큰 단점. 저것들. 네트워크는 무제한 예금과 무제한 인출로 학습합니다. 몇 개의 막대 이후의 가격이 10포인트 더 높고 다섯 번째 막대 이전의 가격이 마이너스 150포인트 떨어진 경우 이를 긍정적인 결과로 간주하는 것으로 나타났습니다.
다음과 같이 제안합니다. if (Open [t+5] - 0.0010 > Open [t] && Low[iLowest(NULL,0,MODE_LOW,t+5,t)] > StopLoss) 1 else 0.
또는 다른 많은 옵션이 있으므로 실험할 수 있습니다. 제공한 첫 번째 보고서에서는 네트워크가 학습한 내용을 명확하게 볼 수 있으며 두 번째 보고서에서는 교육 결과가 테스터의 결과에 거의 영향을 미치지 않습니다(전혀 있는 경우).
2). 왜 숏 포지션을 비활성화했습니까? 당신이 말했듯이, 전략은 가장 간단하고 구매하고 유지하십시오. 지난 10년 동안 유로가 기본적으로 성장한 것이 분명합니다. 이를 위해 신경망을 발명할 필요가 없습니다. 가장 간단한 고문을 선택하고 공매도 포지션을 끌 수 있습니다. 결과는 신경망보다 나쁘지 않습니다 . 나는 매도 포지션을 포함하고, 네트워크가 스스로 학습하게 하고, 매매 시점을 결정하도록 제안합니다. 누가 향후 10년 동안 유로가 어떤 방향으로 갈지 알 것입니다. 다운되면?
댓글 감사합니다. 제가 어떻게든 해보고 더 자세히 답변드리겠습니다.