交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1210 1...120312041205120612071208120912101211121212131214121512161217...3399 新评论 Yuriy Asaulenko 2018.12.14 20:52 #12091 马克西姆-德米特里耶夫斯基。好吧，那么也许你应该直接使用Python或R......这样你就可以得到MO而不需要麻烦了。 而如今，当船只在宇宙中航行时，你无法摆脱MO...你不能从夏普到Python脱身。有一些带夏普的Python特殊版本，但它们支持所有的Python包并不是一个事实。 Yuriy Asaulenko 2018.12.14 21:45 #12092 伊戈尔-马卡努。 VS 2017开箱即用这个问题是关于包装的。现在还不能确定MS Python with Sharp是否支持所有的东西。我不会断言，但有传言说它确实如此。 Aleksey Vyazmikin 2018.12.15 09:06 #12093 在模型创建上确定盈利模型（1）的初步结果（因为我还没有做所有的预测器）并不是那么糟糕，这里是按y--独立抽样的利润和按x--1--TP+FP和0--TN+FN的分类。 目标是2000年的利润，好在到目前为止还没有实现，但只有3个模型从960点进入亏损区，这不是一个坏结果。 共轭表 未分类的平均财务结果是1318.83，分类后1-2221.04，0-1188.66，所以分类后模型的平均财务结果增加了68%，这还不错。 然而，这个模型是否能与建立在其他数据上的模型一起工作，还有待观察。Logloss训练--令人惊讶的是，测试样本（模型是自动采样的--不是训练样本）和独立的（考试）Logloss_e几乎完美收敛。 召回也是如此。 而精确性指标让我感到惊讶，因为默认情况下，它通常用于模型选择，我没有训练，因为它在第一棵树上立即等于1。 但是测试和考试的不同指标--结果让我非常吃惊--一个非常小的三角洲。 当然，从图中可以看出，模型是过度训练的，可以在3500棵树时停止训练，甚至更早，但我没有调整模型，数据实际上是用默认设置。 CHINGIZ MUSTAFAEV 2018.12.15 21:10 #12094 尊敬的论坛用户，请指教，因为懒得看1200页，这里有没有人尝试过根据专家顾问的平仓订单的交易结果来实现机器学习？ Renat Akhtyamov 2018.12.15 23:49 #12095 马丁-切格瓦拉。 请教，因为懒得看1200页，这里有没有人尝试过根据封闭式EA的交易结果来实现机器学习？ 哈，这是第2个问类似问题的人了:https://www.mql5.com/ru/forum/140716/page434#comment_9897350答案是：如果一个人输了，另一个人拿了，这有点明显，没有MO。 Igor Makanu 2018.12.16 03:40 #12096 Martin Cheguevara: 亲爱的论坛用户，请你告诉我，因为我懒得看1200页，这里有没有人尝试过根据封闭式EA的交易结果来实现机器学习？我不这么认为，通常情况下，如果有人认真处理这种情况，他/她有一个单独的网站来维护他/她的创作或开发它供个人使用。 在过去，NeuroShell DayTrader可以把你给它的一切（你的交易历史）变成一个训练有素的系统，然后这个项目 就沉寂了，现在我不知道，我没有看到这样的东西。 CHINGIZ MUSTAFAEV 2018.12.16 05:34 #12097 我不太确定我的意思......问题是，我的机器人是这样做的，它总是在上升趋势上交易。它同时使用了净值交易和趋势交易的原理，但诀窍是它一次只开一个订单。所以我需要知道机器人什么时候可能做得比平时差......因为风险有限，我的利润纯粹是一个时间问题......有时你必须等待一个星期......。而在一个星期内，如果没有这样的缩水，你可以赚得更多......从本质上讲，有一种依赖性，例如平缓趋势的市场状态对交易表现（例如一天中最后一笔交易的累积量或最后30笔交易）...问题出在神经网络......问题出在神经网络......。问题是在神经网络中...我对一些动手能力强的讲座表示同情......但他们是可以理解的......你有手册或动手能力强的教程吗？) 我为什么要吃抽筋？因为 "宽松 "的正负交易意味着更多的风险，无论是哪种方式... CHINGIZ MUSTAFAEV 2018.12.16 05:41 #12098 我正在将交易和价格图表转换为神经网络可以接受的形式进行处理，它应该可以工作... CHINGIZ MUSTAFAEV 2018.12.16 05:42 #12099 伊戈尔-马卡努。我不这么认为，通常如果有人认真地做，他/她要么有一个独立的网站来支持他/她的创作，要么是为个人使用而做。 NeuroShell DayTrader曾经能够把你给它的一切（你的交易历史）变成一个训练有素的系统，后来这个项目沉寂了，现在我不知道，我没有看到这样的东西。 嗯...所以它毕竟是可能的... CHINGIZ MUSTAFAEV 2018.12.16 05:47 #12100 我将只有两个变量作为输入）和一个神经网络老师--牛的股权稳定。 1...120312041205120612071208120912101211121212131214121512161217...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
好吧，那么也许你应该直接使用Python或R......这样你就可以得到MO而不需要麻烦了。
而如今，当船只在宇宙中航行时，你无法摆脱MO...
你不能从夏普到Python脱身。有一些带夏普的Python特殊版本，但它们支持所有的Python包并不是一个事实。
VS 2017开箱即用
这个问题是关于包装的。现在还不能确定MS Python with Sharp是否支持所有的东西。我不会断言，但有传言说它确实如此。
在模型创建上确定盈利模型（1）的初步结果（因为我还没有做所有的预测器）并不是那么糟糕，这里是按y--独立抽样的利润和按x--1--TP+FP和0--TN+FN的分类。
目标是2000年的利润，好在到目前为止还没有实现，但只有3个模型从960点进入亏损区，这不是一个坏结果。
共轭表
未分类的平均财务结果是1318.83，分类后1-2221.04，0-1188.66，所以分类后模型的平均财务结果增加了68%，这还不错。
然而，这个模型是否能与建立在其他数据上的模型一起工作，还有待观察。
Logloss训练--令人惊讶的是，测试样本（模型是自动采样的--不是训练样本）和独立的（考试）Logloss_e几乎完美收敛。
召回也是如此。
而精确性指标让我感到惊讶，因为默认情况下，它通常用于模型选择，我没有训练，因为它在第一棵树上立即等于1。
但是测试和考试的不同指标--结果让我非常吃惊--一个非常小的三角洲。
当然，从图中可以看出，模型是过度训练的，可以在3500棵树时停止训练，甚至更早，但我没有调整模型，数据实际上是用默认设置。
请教，因为懒得看1200页，这里有没有人尝试过根据封闭式EA的交易结果来实现机器学习？
答案是：如果一个人输了，另一个人拿了，这有点明显，没有MO。
亲爱的论坛用户，请你告诉我，因为我懒得看1200页，这里有没有人尝试过根据封闭式EA的交易结果来实现机器学习？
我不这么认为，通常情况下，如果有人认真处理这种情况，他/她有一个单独的网站来维护他/她的创作或开发它供个人使用。
在过去，NeuroShell DayTrader可以把你给它的一切（你的交易历史）变成一个训练有素的系统，然后这个项目 就沉寂了，现在我不知道，我没有看到这样的东西。
我不这么认为，通常如果有人认真地做，他/她要么有一个独立的网站来支持他/她的创作，要么是为个人使用而做。
NeuroShell DayTrader曾经能够把你给它的一切（你的交易历史）变成一个训练有素的系统，后来这个项目沉寂了，现在我不知道，我没有看到这样的东西。