交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 113

新评论
 
Dr.Trader:

我对我的数据尝试了一个类似的方法。我的委员会里有两个以上的模型。我无法从他们那里得到一致的答案，但如果你在至少80%的模型同意答案时进行交易，你会得到更好的交易结果，我建议你试试。

问题....

有多好？

 

现在正在运行模型参数和预测器，从中获取中间结果。委员会本身还很弱，我们需要进一步调整参数，预测准确率约为55%，这还不足以克服价差。我增加了90%协议的要求（第三张图）--利润上升了。

图表 - 以点为单位的利润eurusd，在过去6个月的d1交易。

 
Dr.Trader:

现在正在运行模型参数和预测器，从中获取中间结果。委员会本身还很弱，我们需要进一步调整参数，预测准确率约为55%，这还不足以克服价差。我增加了90%协议的要求（第三张图）--利润上升了。

图表 - 以点为单位的利润eurusd，在过去6个月的d1交易。

不错...

我很好奇，这样做对射频是否有意义，还是与在同一模型中添加树木一样？

额外的

我还想知道如何处理这些委员会，是有一个包还是用手来处理？

 
mytarmailS:

dubious....

好了多少？

对我们来说，这是不知道的，原因就在这里。

关键是迈克尔根本不是我们的同类：他没有关于未来的证据。他的网络是TS的一部分，而来自NS的决定似乎与TS的其他元素相互关联。因此，不可能分离出NS本身的有效性，对他来说也没有意义。

这个TS对TA来说是很平常的，但有蝴蝶结和小饰品，并没有解决主要问题：对未来完全不确定。是的，优化每条/日/周，一切都很好。一旦我们完全信任TS，下一次的缩减就不会变成缩减，而是变成了消耗。

 
桑桑尼茨-弗门科。

对我们来说，这是不知道的，原因就在这里。

问题是，米哈伊尔根本就不是我们这一行的人。

米哈伊尔与此有什么关系？)我给Dr.Trader 写了这个消息 :)
 

你仍然不能理解分类者和预测者之间的区别。例如，今天上午我训练了单独购买，单独出售.....。我今天已经得到了结果--它可能是如此幸运，但它是如此美好)。

虽然也许你的系统适用于预报员，但我不知道.......。

 
mytarmailS:

不错...

我想知道用RF做这个是否有意义，还是和在同一个模型上添加一棵树一样？

你总是可以用rf来尝试一个委员会。所应用的软件包并不重要，只要委员会中的模型已经有了一些预测新数据的能力，否则这种按投票百分比进行的过滤是没有用的（如果不对，为什么要听大多数人的意见？ :)
Mihail Marchukajtes:

如果你不了解分类者和预测者之间的区别。例如，今天上午我分别训练了购买和出售.....。我今天已经得到了结果，可能是太幸运了，但它是如此的好。)

虽然也许你的系统与预报员有关，但我不知道.......。


你仍然没有写出你的文章，说明分类与回归、与预测有什么不同。等待;)
 
mytarmailS:

另外，这些委员会是如何制作的，是有包装还是手工制作？

我是手动的，我只是在一个循环中创建模型。
 
Dr.Trader:
你总是可以用rf来尝试一个委员会。我认为应用的软件包并不重要，只要委员会中的模型已经有一些预测新数据的能力，否则这个百分比过滤器是没有用的（如果不对，为什么要听大多数人的意见？ :)
你仍然没有写出你的文章，说明分类与回归、与预测有什么不同。等待;)
顺便说一下，是的，谢谢你提醒我......但目前没有灵感.....但我一定会写的，虽然我已经零零散散地写了一些大体上的东西......
 
有趣的 是--普京谈到了神经网络https://www.youtube.com/watch?v=bicXInoeLG4
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