交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1008 1...100110021003100410051006100710081009101010111012101310141015...3399 新评论 forexman77 2018.07.07 11:41 #10071 阿列克谢-特伦特夫。 作为一种选择，我们可以使用离散化的方法。按条件分割系列，分析分割的部分是否属于一个模式。换句话说，我们把问题分成几个部分，首先是基本单位，然后是它们的整体。 原则上，这在卷积中是自动 完成的，正如Maxim所建议的。卷积可以在数字序列上进行，也可以在时间序列的截图或生成的图像上进行。 但是，了解一下这个问题是有好处的。这些图案是分层的。也从基元到更复杂的抽象。如果真的有兴趣，有研究的基础，我也可以在代码方面给予指导或帮助。你的意思是将图像分解成像素，像机器学习字母识别那样？我的搜索只是基于两个数组的价格系列。 如果有可能做到以较少的条数 找到我们要寻找的模式，例如，一个150条的模式，在历史上找到一个类似的模式，但规模为70条。 这很有趣。 图片中显示的是由算法（脚本）找到的模式。 Dr. Trader 2018.07.07 12:14 #10072 阿列克谢-尼古拉耶夫。我不太理解你对马尔科夫性的定义，但我认为它与通常的定义不太一样。例如，一个趋势（如你的图片）和马尔科夫主义是相当兼容的。 在这样的序列中（即使在对称游走的情况下），这样的概率更高（来自初级组合学领域的问题）。 在随机行走中，期望值等于初始值；但在外汇中，也有一个点差，在每笔新交易中都会减少。 做这个实验--抛硬币，画一个随机行走图，如果抛出正面，那么这个图还是向上的，如果抛出反面，那么还是向下的。你 会像往常一样得到一个随机 的行走。 现在再试试这个实验，但现在每翻一次硬币，就把图画得更小一点。如果折腾的次数多，那么向上的动作和向下的动作大约一样多，但此外还会有许多小的向下的动作。而这些小的向下移动将缓慢但肯定地引导整个图表向下移动。数学上的期望值不能等于初始值。 因此，如果图表应该以每笔交易约-4美分的速度往下走，但不知为何没有--这意味着随机漫步和马尔科夫过程有问题。 有一个问题，5周的时间不足以评估信号，一个幸运的人也可以通过交易硬币得到这样的信号，我们需要再等几个月的时间来获得可信度。 雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。博士，不是一个榜样。 给我看2周的工作。 我很惭愧。这只是一个演示，有些人没有尝试过，但仍然坚持说不可能。 我不会有更好的信号，我已经不玩外汇了。有一天，会有加密货币交易所与加密货币帕姆，我将在那里展示一些东西。 Alexander_K2 2018.07.07 12:38 #10073 交易员博士。 再一次--做得好，医生。 事实上，这是我见过的第一个持续的 神经信号。即使是在演示中。 这么说来，这些可怜的老人坐在这里的论坛上，而不是在院子里玩多米诺骨牌!学习如何工作! forexman77 2018.07.07 12:39 #10074 交易员博士。我不会有更好的信号，我已经不玩外汇了。有一天，有加密货币的交易所会出现，我将在那里展示一些东西。加密货币可能会像2000年代的纳斯达克指数一样崩溃，然后，许多作为该指数一部分的网络公司股票从未上升到那些高度。同样的比喻。 但只要加密货币是趋势，而且在趋势上更容易赚钱，这就是一个公理。交易中的所有财富大多是在趋势上取得的。 也许尝试交易股票会更好，它们也有趋势，而且不那么危险。当加密货币崩溃时，许多货币会直接贬值。 现在我看了看，比特币已经是其历史高点的一半了，而且波动性巨大。 总的来说，看到你的信号，这整个事件将如何结束，这将是很有趣的事情) Aleksey Nikolayev 2018.07.07 13:10 #10075 交易员博士。 在随机漫步中，期望值等于初始值；但在外汇中，也有一个点差，它将减少每笔新交易的资金。 做这个实验--抛硬币，画一个随机行走的图，如果头是向上的，那么图还是向上的，如果尾是向下的。你 会像往常一样得到一个随机 的行走。 现在再试试这个实验，但现在每翻一次硬币，就把图画得更小一点。如果折腾的次数多，那么向上的动作和向下的动作大约一样多，但此外还会有许多小的向下的动作。而这些小的向下移动将缓慢但肯定地引导整个图表向下移动。数学上的期望值不能等于初始值。 因此，如果图表应该以每笔交易约-4美分的速度趋于下降，但由于某种原因没有趋于下降--这意味着有些东西与随机漫步和马尔科夫过程不一致。有一个趋势（因为价差而略微下降）并不意味着随机游走是非标记性的。我认为你混淆了马尔科夫性和作为马丁格尔的属性--如果一个随机漫步有一个下降趋势，它将是一个超马丁格尔而不是马丁格尔。 Renat Akhtyamov 2018.07.07 14:43 #10076 交易员博士。就这样，最简单的事情就是展示演示的信号。 没有什么复杂的，只是做了。 谢谢你! Dmitriy Skub 2018.07.07 15:24 #10077 forexman77:我已经想问很久了。假设我有一个长达150条的头肩形图案。我需要通过历史找到类似的模式，但如果模式本身和找到的模式中的条数 几乎相同，就会找到它们。如何摆脱准确的条数，寻找一些频繁的条数，并得出它的平均值或其他东西？试试DTW方法--这可能是你需要的。 forexman77 2018.07.07 16:16 #10078 阿列克谢-特伦特夫。关于采样。 例如，你可以用细的之字形来分割整个时间半径。然后从 "坑 "到 "峰 "的部分，反之亦然，将是模式的 "基本单位"（向上运动，向下运动，小幅向上运动，等等）。这个比喻是字母。 因此，我们进一步对它们进行成对和成三的分析。例如，"这里是左肩的像"，"这里是头部向下看的像"。类比的是音节。 然后，只需查看 "音节 "的序列，检查它们是否属于 "单词"。 正如你所猜测的，样本量将不再重要，只有语义。 我希望我说得很清楚。 关于卷积。 卷积层可以应用于各种数据，不仅仅是图像。它们现在被成功地应用于文本和声音。因此，他们在市场上的潜力还没有被揭示出来（至少是公开的）。 这很好理解。我甚至在某个地方读到过这个消息。 [删除] 2018.07.07 16:57 #10079 亚历山大_K2。再一次--做得好，医生。 事实上，这是我见过的第一个持续的 神经信号。即使是在演示中。 这么说来，这些可怜的老人坐在这里的论坛上，而不是在院子里玩多米诺骨牌!学习工作!你不能拉屎，但泥土在蔓延。 Alexander_K2 2018.07.07 17:02 #10080 Oleg avtomat: 你不能不拉屎，而污垢正在蔓延...我没有时间去争吵--因为我自己也不年轻了。特别是我刚刚抓住了圣杯。 朋友们! 这些钱很快就会像满满的河水一样涌入我们的口袋。 萨沙叔叔如约做到了。 1...100110021003100410051006100710081009101010111012101310141015...3399 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
作为一种选择，我们可以使用离散化的方法。按条件分割系列，分析分割的部分是否属于一个模式。换句话说，我们把问题分成几个部分，首先是基本单位，然后是它们的整体。
原则上，这在卷积中是自动 完成的，正如Maxim所建议的。卷积可以在数字序列上进行，也可以在时间序列的截图或生成的图像上进行。
但是，了解一下这个问题是有好处的。这些图案是分层的。也从基元到更复杂的抽象。如果真的有兴趣，有研究的基础，我也可以在代码方面给予指导或帮助。
你的意思是将图像分解成像素，像机器学习字母识别那样？我的搜索只是基于两个数组的价格系列。
如果有可能做到以较少的条数 找到我们要寻找的模式，例如，一个150条的模式，在历史上找到一个类似的模式，但规模为70条。
这很有趣。
图片中显示的是由算法（脚本）找到的模式。
我不太理解你对马尔科夫性的定义，但我认为它与通常的定义不太一样。例如，一个趋势（如你的图片）和马尔科夫主义是相当兼容的。
在这样的序列中（即使在对称游走的情况下），这样的概率更高（来自初级组合学领域的问题）。
在随机行走中，期望值等于初始值；但在外汇中，也有一个点差，在每笔新交易中都会减少。
做这个实验--抛硬币，画一个随机行走图，如果抛出正面，那么这个图还是向上的，如果抛出反面，那么还是向下的。你 会像往常一样得到一个随机 的行走。
现在再试试这个实验，但现在每翻一次硬币，就把图画得更小一点。如果折腾的次数多，那么向上的动作和向下的动作大约一样多，但此外还会有许多小的向下的动作。而这些小的向下移动将缓慢但肯定地引导整个图表向下移动。数学上的期望值不能等于初始值。
因此，如果图表应该以每笔交易约-4美分的速度往下走，但不知为何没有--这意味着随机漫步和马尔科夫过程有问题。
有一个问题，5周的时间不足以评估信号，一个幸运的人也可以通过交易硬币得到这样的信号，我们需要再等几个月的时间来获得可信度。
博士，不是一个榜样。
给我看2周的工作。
我很惭愧。这只是一个演示，有些人没有尝试过，但仍然坚持说不可能。
我不会有更好的信号，我已经不玩外汇了。有一天，会有加密货币交易所与加密货币帕姆，我将在那里展示一些东西。
再一次--做得好，医生。
事实上，这是我见过的第一个持续的 神经信号。即使是在演示中。
这么说来，这些可怜的老人坐在这里的论坛上，而不是在院子里玩多米诺骨牌!学习如何工作!
我不会有更好的信号，我已经不玩外汇了。有一天，有加密货币的交易所会出现，我将在那里展示一些东西。
加密货币可能会像2000年代的纳斯达克指数一样崩溃，然后，许多作为该指数一部分的网络公司股票从未上升到那些高度。同样的比喻。
但只要加密货币是趋势，而且在趋势上更容易赚钱，这就是一个公理。交易中的所有财富大多是在趋势上取得的。
也许尝试交易股票会更好，它们也有趋势，而且不那么危险。当加密货币崩溃时，许多货币会直接贬值。
现在我看了看，比特币已经是其历史高点的一半了，而且波动性巨大。
总的来说，看到你的信号，这整个事件将如何结束，这将是很有趣的事情)
在随机漫步中，期望值等于初始值；但在外汇中，也有一个点差，它将减少每笔新交易的资金。
做这个实验--抛硬币，画一个随机行走的图，如果头是向上的，那么图还是向上的，如果尾是向下的。你 会像往常一样得到一个随机 的行走。
现在再试试这个实验，但现在每翻一次硬币，就把图画得更小一点。如果折腾的次数多，那么向上的动作和向下的动作大约一样多，但此外还会有许多小的向下的动作。而这些小的向下移动将缓慢但肯定地引导整个图表向下移动。数学上的期望值不能等于初始值。
因此，如果图表应该以每笔交易约-4美分的速度趋于下降，但由于某种原因没有趋于下降--这意味着有些东西与随机漫步和马尔科夫过程不一致。
有一个趋势（因为价差而略微下降）并不意味着随机游走是非标记性的。我认为你混淆了马尔科夫性和作为马丁格尔的属性--如果一个随机漫步有一个下降趋势，它将是一个超马丁格尔而不是马丁格尔。
就这样，最简单的事情就是展示演示的信号。
没有什么复杂的，只是做了。
谢谢你!
我已经想问很久了。假设我有一个长达150条的头肩形图案。我需要通过历史找到类似的模式，但如果模式本身和找到的模式中的条数 几乎相同，就会找到它们。如何摆脱准确的条数，寻找一些频繁的条数，并得出它的平均值或其他东西？
试试DTW方法--这可能是你需要的。
关于采样。
例如，你可以用细的之字形来分割整个时间半径。然后从 "坑 "到 "峰 "的部分，反之亦然，将是模式的 "基本单位"（向上运动，向下运动，小幅向上运动，等等）。这个比喻是字母。
因此，我们进一步对它们进行成对和成三的分析。例如，"这里是左肩的像"，"这里是头部向下看的像"。类比的是音节。
然后，只需查看 "音节 "的序列，检查它们是否属于 "单词"。
正如你所猜测的，样本量将不再重要，只有语义。
我希望我说得很清楚。
关于卷积。
卷积层可以应用于各种数据，不仅仅是图像。它们现在被成功地应用于文本和声音。因此，他们在市场上的潜力还没有被揭示出来（至少是公开的）。
这很好理解。我甚至在某个地方读到过这个消息。
再一次--做得好，医生。
事实上，这是我见过的第一个持续的 神经信号。即使是在演示中。
这么说来，这些可怜的老人坐在这里的论坛上，而不是在院子里玩多米诺骨牌!学习工作!
你不能拉屎，但泥土在蔓延。
你不能不拉屎，而污垢正在蔓延...
我没有时间去争吵--因为我自己也不年轻了。特别是我刚刚抓住了圣杯。
朋友们!
这些钱很快就会像满满的河水一样涌入我们的口袋。
萨沙叔叔如约做到了。