交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 133 1...126127128129130131132133134135136137138139140...3399 新评论 Alexey Burnakov 2016.09.06 11:51 #1321 弗拉基米尔-佩雷文科。LSTM我们将在后面看。目前,我和我的同事已经得出了R^2 0.2的测试结果。几个卷积滤波器和全连接层中的几个神经元。我们的想法是,那里不需要复发。需要适当的特征提取。 Alexey Burnakov 2016.09.06 11:52 #1322 mytarmailS: 我对这个概念越来越明智了,从目前历史上的模式 "B "中,我们寻找与 "A "相似的模式。使用DTW算法,我们寻找相似性...可悲的是,我们不知道 "B "和 "A "最终可能是什么尺寸。而这导致了很多头痛的问题。你不仅需要搜索本身,而且还需要动态地扩展/收缩这些模式...如果任何人有任何想法,如何使这种搜索尽可能有效的兴趣,我会听... 我曾经使用过一个指标,通过欧氏距离搜索价格模式,并画出一个带有置信区间 的未来延续线。但它没有X轴的缩放功能,而且效果不是很好。 Alexey Burnakov 2016.09.06 11:59 #1323 Dr.Trader:MT中的标准 "Bill Williams Fractals "指标也是在寻找某种模式,没有DTW,只是按条形来搜索。它曾经运作得相当好,直到由于它的流行而失败(在D1的一些符号上,它仍然可以使用,虽然利润很小)。但使用该指标的交易策略比 "在1个柱子上买入/卖出 "更复杂。它使用了挂牌,tp和sl,所以除了寻找模式,你还需要寻找它们适用的交易策略。交易系统的任务可以表述如下。在发生重新计算的每个条形图上,执行两个动作。1)在 "向上 "和 "向下 "之间选择2)选择交易量(从0到一定的最大值)。其结果大约如下。上升0.1上0上升0.13上0下降0.23下降0.3...这是一项极难优化的任务。 首先,你可以通过对整个历史进行相当繁重的计算,对这些简单的行动进行 "完美 "的交替,导致最大的利润和最小的缩减。在第二步,通过选择训练小说,你可以尝试在之前选择的行动上训练机器。例子。FICHA1, FICHA2, ...itch10: 0fich1,fich2,...痒10: 0.4...fich1,fich2,...fich10: -0.25经典形式的回归。即使是第一点,也不容易实施。数学家朋友们,有什么想法吗? Machine learning in trading: 学习如何基于 ATR 设计交易系统 利用迪纳波利 (DiNapoli) 等级进行交易 Andrey Dik 2016.09.06 12:56 #1324 阿列克谢-伯纳科夫。 交易系统的任务可以表述如下。在发生重新计算的每个条形图上,执行两个动作。1)在 "向上 "和 "向下 "之间选择2) 选择交易量(从0到某个最大值)。其结果大约如下。上升0.1上0上升0.13上0下降0.23下降0.3...这是一项非常困难的优化任务。 在什么方面有困难? mytarmailS 2016.09.06 14:37 #1325 阿列克谢-伯纳科夫。 我曾经使用过一个指标,通过欧氏距离搜索价格模式,并画出一个带有置信区间 的未来延续线。但它在X轴上没有缩放功能,而且不是很好。 我也做过,我花了大约一年的时间,我们在大约50页之前有过关于它的谈话,但显然你的记忆力很差,因此对它没有兴趣。 Alexey Burnakov 2016.09.06 14:57 #1326 安德烈-迪克 复杂在什么方面?在计算方面。想象一下,你有2,000,000个5分钟的交易。对于每一个你需要优化的值从-1到1,增量为0.01。目标是获得一个完美的,完美的交易。例如,在上升趋势中,没有必要每分钟都买入--这是对价差的损失。在趋势刚开始的时候,有必要一次买进很多。而它将是这样的。上一页 1上0上0... 上0...... 下一页 1而不是一个低效的计划上升0.02上升0.02...上升0.02..下一页 1 Alexey Burnakov 2016.09.06 14:58 #1327 mytarmailS: 我也做过,我花了大约一年的时间,我们在大约50页之前有过关于它的谈话,但显然你的记忆力很差,因此没有兴趣这不是一个很有逻辑的建议。我记得,但没有兴趣。但不是因为它是一个妄想的想法,也不是因为我不尊重你的想法。这是因为我现在正忙于另一个想法。 Andrey Dik 2016.09.06 15:09 #1328 阿列克谢-伯纳科夫。在计算方面。想象一下,你有2,000,000个5分钟的交易。对于每一个你需要优化的值从-1到1,增量为0.01。目标是获得一个完美的,完美的交易。例如,在上升趋势中,没有必要每分钟都买入--这是对价差的损失。在趋势刚开始的时候,有必要一次买进很多。而且将是如此。 你需要找到理想ZZ的点,我说得对吗? Alexey Burnakov 2016.09.06 15:10 #1329 安德烈-迪克 你需要找到一个理想ZZ的点,我说的对吗? 确切地说,是一个理想的。就是说,不妥协。如果有可能完美地优化每个酒吧的行动,这将是你理想的人字形。 Andrey Dik 2016.09.06 15:12 #1330 阿列克谢-伯纳科夫。 完全理想。就是说,没有妥协。但是,如果你能在理想情况下为每一个酒吧优化行动,这将是你理想的人字形。 你有没有试着阅读我的文章?在那里,只是这样的之字形被认为是复杂优化问题的一个例子。 1...126127128129130131132133134135136137138139140...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
LSTM我们将在后面看。
目前,我和我的同事已经得出了R^2 0.2的测试结果。几个卷积滤波器和全连接层中的几个神经元。我们的想法是,那里不需要复发。需要适当的特征提取。
我对这个概念越来越明智了,从目前历史上的模式 "B "中,我们寻找与 "A "相似的模式。使用DTW算法,我们寻找相似性...
可悲的是,我们不知道 "B "和 "A "最终可能是什么尺寸。而这导致了很多头痛的问题。
你不仅需要搜索本身,而且还需要动态地扩展/收缩这些模式...
如果任何人有任何想法,如何使这种搜索尽可能有效的兴趣,我会听...
MT中的标准 "Bill Williams Fractals "指标也是在寻找某种模式,没有DTW,只是按条形来搜索。它曾经运作得相当好,直到由于它的流行而失败(在D1的一些符号上,它仍然可以使用,虽然利润很小)。
但使用该指标的交易策略比 "在1个柱子上买入/卖出 "更复杂。它使用了挂牌,tp和sl,所以除了寻找模式,你还需要寻找它们适用的交易策略。
交易系统的任务可以表述如下。
在发生重新计算的每个条形图上,执行两个动作。
1)在 "向上 "和 "向下 "之间选择
2)选择交易量(从0到一定的最大值)。
其结果大约如下。
上升0.1
上0
上升0.13
上0
下降0.23
下降0.3
...
这是一项极难优化的任务。
首先,你可以通过对整个历史进行相当繁重的计算,对这些简单的行动进行 "完美 "的交替,导致最大的利润和最小的缩减。
在第二步,通过选择训练小说,你可以尝试在之前选择的行动上训练机器。例子。
FICHA1, FICHA2, ...itch10: 0
fich1,fich2,...痒10: 0.4
...
fich1,fich2,...fich10: -0.25
经典形式的回归。
即使是第一点,也不容易实施。数学家朋友们,有什么想法吗?
交易系统的任务可以表述如下。
在发生重新计算的每个条形图上,执行两个动作。
1)在 "向上 "和 "向下 "之间选择
2) 选择交易量(从0到某个最大值)。
其结果大约如下。
上升0.1
上0
上升0.13
上0
下降0.23
下降0.3
...
这是一项非常困难的优化任务。
我曾经使用过一个指标,通过欧氏距离搜索价格模式,并画出一个带有置信区间 的未来延续线。但它在X轴上没有缩放功能,而且不是很好。
复杂在什么方面?
在计算方面。想象一下,你有2,000,000个5分钟的交易。对于每一个你需要优化的值从-1到1,增量为0.01。目标是获得一个完美的,完美的交易。
例如,在上升趋势中,没有必要每分钟都买入--这是对价差的损失。在趋势刚开始的时候,有必要一次买进很多。而它将是这样的。
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而不是一个低效的计划
上升0.02
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我也做过,我花了大约一年的时间,我们在大约50页之前有过关于它的谈话,但显然你的记忆力很差,因此没有兴趣
这不是一个很有逻辑的建议。
我记得,但没有兴趣。但不是因为它是一个妄想的想法,也不是因为我不尊重你的想法。这是因为我现在正忙于另一个想法。
在计算方面。想象一下,你有2,000,000个5分钟的交易。对于每一个你需要优化的值从-1到1,增量为0.01。目标是获得一个完美的,完美的交易。
例如,在上升趋势中,没有必要每分钟都买入--这是对价差的损失。在趋势刚开始的时候,有必要一次买进很多。而且将是如此。
你需要找到一个理想ZZ的点,我说的对吗?
完全理想。就是说,没有妥协。但是,如果你能在理想情况下为每一个酒吧优化行动,这将是你理想的人字形。