交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1147

新评论
 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

任务是使两件作品无法区分（相同的错误，等等），在这种情况下，什么是摆动的定义完全失去了意义

实际上，也许你是对的，真正的经验只能在我们的交易中提供一个客观的答案)

 
FxTrader562:

它显示了一些错误："未找到事件处理功能"

没有错误

 
FxTrader562:

是

 
FxTrader562:

事实上，如果你能在这里做一些改变，那就真的太好了......。

这改变了

 
FxTrader562:

实际上，如果你能在这里改变，那就太好了。

我试过这个...但我不知道我是否做错了什么。

请看代码，并建议我们是否可以做一些类似的事情来提高每笔交易的预期点数。

如果你在这里改变更好

//+------------------------------------------------------------------+
//|Get trade signal                                                  |
//+------------------------------------------------------------------+
double CRLAgent::getTradeSignal(double &featuresValues[])
  {
   if(!random_policy) {
      double kerfeatures[];
      ArrayResize(kerfeatures,ArrayRange(bestFeatures,0));
      ArrayInitialize(kerfeatures,0);
      
      for(int i=0;i<ArraySize(kerfeatures);i++) {
         kerfeatures[i] = featuresValues[0]/featuresValues[(int)bestFeatures[i][1]];
        }
            
      CLogit::MNLProcess(Lmodel,kerfeatures,Lout);
      return Lout[1];
     }
   else if(rand()/32767.0<0.5) return 0; else return 1;
  }

if(fast MA> slow MA)if(rand()/32767.0<0.8) return 0; else return 1;

if(fast MA< slow MA)if(rand()/32767.0<0.8) return 1; else return 0;

或类似这样的，任何指标作为过滤器

 
Maxim Dmitrievsky:

如果你在这里改变更好

如果（快MA> 慢MA）如果 （ rand （）/ 32767.0 < 0.8 ） 返回 0 ； 否则 返回 1 。

如果(fast MA< slow MA)if ( rand ( ) / 32767.0< 0.8 ) return 1;else return 0;

或类似这样的，任何指标作为过滤器

好吧，我试图改变这里......但用 "信号 "搞乱任何东西都会搞乱整个结果......

 
FxTrader562:

指标我还没有尝试......

但我尝试了 "if ( rand ( ) / 32767.0 < 0.8 )" ......然后，它显示了随机行为，因为我们也需要改变这里。

如果你用MA进行过滤，这意味着当上升或下降趋势时，他将以0.8的概率采样买入或卖出信号，所以交易时间会更长，不需要改变信号过滤器。

我将考虑如何改进奖励功能。明天 )
 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

如果你在这里改变更好

if(fast MA> slow MA)if(rand()/32767.0<0.8) return 0; else return 1;

if(fast MA< slow MA)if(rand()/32767.0<0.8) return 1; else return 0;

或类似这样的，任何指标作为过滤器

似乎在做类似的事情（或得出类似的结论）。

大约是 "如果确定性的算法在缺乏信息时（在一个不断改善的市场中）会输，那么我们可以让概率来完成工作" :-)

 
Maxim Kuznetsov:

似乎做着类似的事情（或得出类似的结论）。

我们谈论的是 "如果确定性算法在缺乏信息的条件下（在一个不断改善的市场中）输了，那么我们可以让概率来做这件事" :-)

这里有一点不同（为NS训练准备标记的数据），但它似乎是这样的

问题是如何以一种伪随机的方式对数据进行最佳标记

 
FxTrader562:

好吧，让我们来看看......))

事实上，到目前为止，我在回测中得到了相当令人印象深刻的结果：）））。

但正向测试的主要问题是：((((

也许它永远不会工作得很好 :)

1...114011411142114311441145114611471148114911501151115211531154...3399
新评论