Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1151
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
OOOO Ve ben şimdi gidiyorum konu yok. Eh, sanırım iltihaplı zihinleri rahatsız etmeyeceğim, çay işe yarıyor......
Ve sonra sana bakıyorum. Ben giriyorum, sonra burjuva... ah sen...... Eh.... ana Rusya'yı sattılar..... Yazık!!!!!!!
Tabii ki bu bir şaka!
uç değerleri görüntülemek için iCustom for ZigZag nasıl doğru yazılır?
buraya yaz:
https://www.mql5.com/ru/forum/160683
Varlıklar ve portföyler için keskin hesaplamaya yönelik genel kabul görmüş yaklaşıma rağmen, bunu bireysel TS'ye aktarmaya hazır değilim. Bence TS bir portföy değil, sadece olası bir parçası.
Bu, keskinliğin kendisi bile değil, ancak benim TS'm yerine anlaşılmaz bir şey düşünmem gerektiğinde, birçok anlaşmanın yapay olarak bire yapıştırılabileceği ve aynı zamanda var olmayan sıfır anlaşmaların eklenebileceği dayatılan yaklaşım. Ve bu sadece "gerekli" olduğu gerçeğinden kaynaklanmaktadır.
Benim için keskin, ortalama kâr ile sıfır arasındaki farkın istatistiksel önemini gösteren, işlemlerin kâr dağılımının bir özelliğidir. TS'deki işlem sayısının bu kadar değişebileceği durumda, keskinliğin değiştirilmesi gerekecektir. Bunu yapmak için k/sqrt(n) gibi bir değer çıkarmak gerekir, burada n işlem sayısıdır. Mesele şu ki, işlem sayısındaki artışla beklenti için güven aralığı daralır ve bu, işlem sayısındaki artışla olağan keskindeki düşüşü bir dereceye kadar telafi edebilir. Anlaşma sayısı çok fazla atlamazsa, bu düzeltme optimizasyonu etkilemez ve bu nedenle standart bir keskinlik kullanılabilir.
Bu doğru, Sharpe oranı portföyler için bireysel TS'den daha büyüktür ve hiç kimse onu metrik olarak kullanmaya veya kullanılmamaya zorlamaz, birçok başka metrik vardır ve kendinizinkini daha da kötü bir şekilde icat edebilirsiniz.
Deneyeceğiz...
Bu arada, daha fazla tahmin edici eklediğinizden emin olun, filtreleme için mum modellerinin kötü olmayacağını düşünüyorum, yine de hemen bir sinyale değil, bir mum aracılığıyla, örneğin bir tür onay ile girebilirsiniz.
Genel olarak, henüz çok iyi değil ... Rütbelerinizin kendisinde tahmin gücü bulamadım ama diğer özelliklerle karıştırırsanız “balta çorbası” gibi bir şey çıkıyor))
Genel olarak, henüz çok iyi değil ... Rütbelerinizin kendisinde tahmin gücü bulamadım ama diğer özelliklerle karıştırırsanız “balta çorbası” gibi bir şey çıkıyor))
Size gönderdiğim verilere bir göz attım ve bu arada bir şeyler doğru değil ...
Gerçekten de bir çeşit yulaf lapası, muhtemelen bir yerde kodu yazarken bir hata yaptım.
Size gönderdiğim verilere bir göz attım ve bu arada bir şeyler doğru değil ...
Gerçekten de bir çeşit yulaf lapası, muhtemelen bir yerde kodu yazarken bir hata yaptım.
Böyle bir görevi daha genel olarak koymak ilginç olurdu, diyelim ki belirli bir veri matrisi var, öğrenen ve teste bölünmüş bir vektör dizisi var, biri öğrenen üzerinde bir şey çağrıştırdı ve testte belirli bir dizi üretti, değerlendirmek gerekiyor. sisteminiz için bu serideki ticaret verilerinin değeri.
Genel olarak, anonim bir veri beslemesi, skaler veya vektör olabilir, böyle bir pazar "zayıf tahmin piyasası" bile olduğunu ve bazı ciddi ofislerin (bankalar, hedge fonları) ham verilere ek olarak "alt" satın aldığını söylüyorlar. bağımsız olarak ticaret yapmak için karlı olmayan veya bunun için herhangi bir koşul bulunmayan toplu tahminleri "yayınlayın" ve daha sonra bunları modellerinde özellik olarak kullanın (yararlı oldukları sürece). Burada, ticaret için belirli bir serinin kullanışlılığını kontrol etmek için iyi bir algoritma, net bir resmi prosedür ve bir dizi ölçüt bulmakla ilgileniyorum.
Böyle bir görevi daha genel olarak koymak ilginç olurdu, diyelim ki belirli bir veri matrisi var, öğrenen ve teste bölünmüş bir vektör dizisi var, biri öğrenen üzerinde bir şey çağrıştırdı ve testte belirli bir dizi üretti, değerlendirmek gerekiyor. sisteminiz için bu serideki ticaret verilerinin değeri.
Genel olarak, anonim bir veri beslemesi, skaler veya vektör olabilir, böyle bir pazar "zayıf tahmin piyasası" bile olduğunu ve bazı ciddi ofislerin (bankalar, hedge fonları) ham verilere ek olarak "alt" satın aldığını söylüyorlar. bağımsız olarak ticaret yapmak için karlı olmayan veya bunun için herhangi bir koşul bulunmayan toplu tahminleri "yayınlayın" ve daha sonra bunları modellerinde özellik olarak kullanın (yararlı oldukları sürece). Burada, ticaret için belirli bir serinin kullanışlılığını kontrol etmek için iyi bir algoritma, net bir resmi prosedür ve bir dizi ölçüt bulmakla ilgileniyorum.
Nedeni tam olarak belli değil ... "Gelecekteki seçim" algoritmaları var, faydalı tahmin edicileri gürültüden ayırma problemini çözüyorlar.