交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1479 1...147214731474147514761477147814791480148114821483148414851486...3399 新评论 Yuriy Asaulenko 2019.05.17 19:04 #14781 mytarmailS:好吧，看看我在上一页展示的图片，有一个假设，交叉点可以预测反转。 就像现在这样，交叉点经常超过转弯点，所以不急于求成，最好是选择最好最准确的参数（（...）。我已经看到了这幅画。有交叉点的系统和世界一样古老。 我不认为这能行。一切都只有在图片上才是美丽的。我一直与MACHAS合作，并将继续这样做，我已经看到了这一切。穿越不是与MAchkas合作的最佳方式。但是，这取决于主人。 Yuriy Asaulenko 2019.05.17 19:10 #14782 Alexander_K::))拉娜。这都是胡说八道。 不是胡说八道的是，你是错的。市场有一定的周期性，选择平均时期（形象地说）是极其重要的。好吧，你的这个选择会让你输钱。+/- 30%不会影响任何事情。因此，一些正交MA就足够了，你可以做你想做的事情。 现在，思考一下正交MA的含义。)) Alexander_K 2019.05.17 19:17 #14783 尤里-阿索连科。好吧，你会因为这个选择而把自己烧死的。+/- 30%对任何事情都没有影响。因此，你所需要的只是一系列正交MA，你可以做你喜欢的事情。 现在，思考一下正交MA的含义。))那么，其中的积的积分，在某个时期，=0。好吧，它对应的是最大值的交集的主题...那么？ Yuriy Asaulenko 2019.05.17 19:23 #14784 Alexander_K:那么，其中的积的积分，在某个时期，=0。嗯，这与相交MA的主题有关...那么？没有什么。通过选择，所有的参数都在移动，而通过一些固定的MAs，一切都如愿以偿，它们的参数毫不含糊地决定了一切，整个可能的变化范围都被这个数字所覆盖。 Alexander_K 2019.05.17 19:25 #14785 Yuriy Asaulenko: 这没关系。你所有的参数都在交错选择，而对于一些固定的MAs，一切都站得住脚，它们的参数毫不含糊地决定了一切。我认为，尤里，有一个相同的图形 想法，我们有绝对不同的方法来实现它:) Yuriy Asaulenko 2019.05.17 19:30 #14786 Alexander_K:在我看来，尤里，手中有相同的圣杯想法，我们在如何实现它方面绝对有分歧:)只有我有17年11-12月的执行情况。我没有任何分歧）。 Alexander_K 2019.05.17 19:34 #14787 尤里-阿索连科。只有我有17年11-12月的执行情况。我没有和任何人或任何地方分过手）。我很想听听--神经网络在你的TC中扮演什么角色。就是这样！于是...并不有趣。 Yuriy Asaulenko 2019.05.17 19:37 #14788 Alexander_K:我很想听听神经网络在你的TC中扮演什么角色。现在，这是一个肯定！否则...并不有趣。它被用作可训练的可编程逻辑矩阵（PLM），我曾经写过关于它的文章。 但无论是否有趣--反正不会有任何信息）。 Женя 2019.05.17 21:55 #14789 圣杯。嗯，这是一个经典的流派，我已经在上面写了关于预测TC属性和结果的最优性（equitability/pnl...）。 如果我们直截了当，其原理与回撤或波动相同，对于每个样本，我们将样本分为 "之前 "和 "之后"，通过某个移动点price(t)，计算任何固定装置{price(t-N),price(t)}和目标{price(t+1),price(t+K)}，并通过整个系列运行t。在这种情况下，目标将是未来某个窗口的{价格(t+1),价格(t+K)}上的波动最优，而特征基本上可以是任何东西，从随机指数或不同时期的动量，到前一时期{价格(t-N),价格(t)}的波动最优或其他TS。但这并没有什么意义。 尤里-阿索连科。不，我想说的是，没有必要调整什么。MA期的选择对策略没有什么影响。该策略可以在足够宽的范围内 使用任何周期，而且不会影响任何东西。也就是说，如果你选择12和16或10和14的MAs，这对策略本身没有任何区别，一切都将保持在其位置上，进入参数将是不同的，但这就像测量一英寸或一厘米的尺子 - 数字是不同的，但结果是相等的。 如果你想使用大范围的频率，你需要几个固定周期的MAs，它们将覆盖整个范围，同样你不需要调整参数。 其他指标也是如此。 确切地说，指标策略的输出不是取决于指标的周期，而是取决于市场的阶段--趋势或平坦，有效值的范围很广，但要找出趋势/平坦的开始/结束时间是一个挑战，那么哑巴改成脉冲交易和反向交易，只有交易的频率取决于平滑化的参数。 Forester 2019.05.18 08:26 #14790 吉安尼。但这并没有什么意义。 确切地说，指标策略的输出不取决于指标周期，而是取决于市场阶段，趋势或平淡，有效值的范围很广，但要找出趋势/平淡开始/结束的时间是一个挑战，那么哑巴改成脉冲交易和反向交易，只有交易的频率取决于平滑参数。我对脚手架的实验显示了同样的情况。 2017年6个月的培训，2017年10月/12月的测试 - 错在测试/前进42%。如果我们按照valking forward方法，当转移到2018年时（2018年6个月的培训，2018年10/12月的tes），误差是55%，而且是快速消耗。 如果你看一下年线图，2017年出现了全球性的上涨，回调时间长达40天，无论是盘面还是测试。而在2018年，还有一些增长，全球开始下降。 所以我们可以得出结论，如果2个月的回调还没有停止，那就是一个新的反向趋势。莱斯没有意识到这一点，在学习曲线的三分之一时间里，虽然仍有增长，但他为这种增长进行了训练，这就是为什么他在测试中输了。 1...147214731474147514761477147814791480148114821483148414851486...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，看看我在上一页展示的图片，有一个假设，交叉点可以预测反转。
就像现在这样，交叉点经常超过转弯点，所以不急于求成，最好是选择最好最准确的参数（（...）。
我已经看到了这幅画。有交叉点的系统和世界一样古老。
我不认为这能行。一切都只有在图片上才是美丽的。我一直与MACHAS合作，并将继续这样做，我已经看到了这一切。穿越不是与MAchkas合作的最佳方式。但是，这取决于主人。
:))拉娜。这都是胡说八道。
不是胡说八道的是，你是错的。市场有一定的周期性，选择平均时期（形象地说）是极其重要的。
好吧，你的这个选择会让你输钱。+/- 30%不会影响任何事情。因此，一些正交MA就足够了，你可以做你想做的事情。
现在，思考一下正交MA的含义。))
好吧，你会因为这个选择而把自己烧死的。+/- 30%对任何事情都没有影响。因此，你所需要的只是一系列正交MA，你可以做你喜欢的事情。
现在，思考一下正交MA的含义。))
那么，其中的积的积分，在某个时期，=0。好吧，它对应的是最大值的交集的主题...那么？
那么，其中的积的积分，在某个时期，=0。嗯，这与相交MA的主题有关...那么？
没有什么。通过选择，所有的参数都在移动，而通过一些固定的MAs，一切都如愿以偿，它们的参数毫不含糊地决定了一切，整个可能的变化范围都被这个数字所覆盖。
这没关系。你所有的参数都在交错选择，而对于一些固定的MAs，一切都站得住脚，它们的参数毫不含糊地决定了一切。
我认为，尤里，有一个相同的图形 想法，我们有绝对不同的方法来实现它:)
在我看来，尤里，手中有相同的圣杯想法，我们在如何实现它方面绝对有分歧:)
只有我有17年11-12月的执行情况。我没有任何分歧）。
只有我有17年11-12月的执行情况。我没有和任何人或任何地方分过手）。
我很想听听--神经网络在你的TC中扮演什么角色。就是这样！于是...并不有趣。
我很想听听神经网络在你的TC中扮演什么角色。现在，这是一个肯定！否则...并不有趣。
它被用作可训练的可编程逻辑矩阵（PLM），我曾经写过关于它的文章。
但无论是否有趣--反正不会有任何信息）。
嗯，这是一个经典的流派，我已经在上面写了关于预测TC属性和结果的最优性（equitability/pnl...）。
如果我们直截了当，其原理与回撤或波动相同，对于每个样本，我们将样本分为 "之前 "和 "之后"，通过某个移动点price(t)，计算任何固定装置{price(t-N),price(t)}和目标{price(t+1),price(t+K)}，并通过整个系列运行t。在这种情况下，目标将是未来某个窗口的{价格(t+1),价格(t+K)}上的波动最优，而特征基本上可以是任何东西，从随机指数或不同时期的动量，到前一时期{价格(t-N),价格(t)}的波动最优或其他TS。
但这并没有什么意义。
不，我想说的是，没有必要调整什么。MA期的选择对策略没有什么影响。该策略可以在足够宽的范围内 使用任何周期，而且不会影响任何东西。也就是说，如果你选择12和16或10和14的MAs，这对策略本身没有任何区别，一切都将保持在其位置上，进入参数将是不同的，但这就像测量一英寸或一厘米的尺子 - 数字是不同的，但结果是相等的。
如果你想使用大范围的频率，你需要几个固定周期的MAs，它们将覆盖整个范围，同样你不需要调整参数。
其他指标也是如此。
确切地说，指标策略的输出不是取决于指标的周期，而是取决于市场的阶段--趋势或平坦，有效值的范围很广，但要找出趋势/平坦的开始/结束时间是一个挑战，那么哑巴改成脉冲交易和反向交易，只有交易的频率取决于平滑化的参数。
但这并没有什么意义。
确切地说，指标策略的输出不取决于指标周期，而是取决于市场阶段，趋势或平淡，有效值的范围很广，但要找出趋势/平淡开始/结束的时间是一个挑战，那么哑巴改成脉冲交易和反向交易，只有交易的频率取决于平滑参数。
我对脚手架的实验显示了同样的情况。
2017年6个月的培训，2017年10月/12月的测试 - 错在测试/前进42%。如果我们按照valking forward方法，当转移到2018年时（2018年6个月的培训，2018年10/12月的tes），误差是55%，而且是快速消耗。
如果你看一下年线图，2017年出现了全球性的上涨，回调时间长达40天，无论是盘面还是测试。而在2018年，还有一些增长，全球开始下降。
所以我们可以得出结论，如果2个月的回调还没有停止，那就是一个新的反向趋势。莱斯没有意识到这一点，在学习曲线的三分之一时间里，虽然仍有增长，但他为这种增长进行了训练，这就是为什么他在测试中输了。