交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1516

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Biqvi:

下午好。

有一种模式是我用眼睛看到的，但由于它的复杂性和对我所看到的不太清楚，我无法给它编码。 核心是被理解和形式化的，但有一些细节被 "侧视 "抓住了，被考虑到了，但没有传送到意识中。这个模式已经在 我手上成功交易了很多年。


我想教神经学，看它（或者说是设置1的那部分）来解决两个问题。

1）把她看到的东西拿出来，了解她在设置中 "迷上了什么"，并通过这个更好地理解我看到的东西，以及图表的重要特征到底是什么。

2）将交易转移到它身上或（最低限度的选择）放一个铃铛。

向专业人员提问，请告知问题是否设置正确，去哪里解决？

P.S. 我很容易接受的事实是，它将不得不花一两年的时间来做决定，甚至更轻松地与一个专业人员合作。

我现在已经直观地分析了5年的图表，TF D1

我没有见过这些图案。

请给我一个真实图表的例子

 
亲爱的会员们，有没有人有一台Windows 7 64x的电脑--真的需要检查CatBoost 的最新控制台版本是否有效--只要下载并运行exe即可。我已经停止工作的最后两个版本 - 开发人员声称他们应该工作，但像他们有所有的机器在Windows 10和一切工作在那里。
 
阿列克谢-维亚兹米 金。
亲爱的参与者，是否有Windows 7 64x的电脑 - 非常有必要检查CatBoost的最后一个控制台版本的工作能力 - 它是足够的，只是下载和运行exe。我已经停止工作的最后两个版本 - 开发人员声称他们应该工作，但像他们的所有机器都在Windows 10上，一切都在那里工作。
我有一个老山毛榉，有一个64专业版，让我检查一下链接。
 
伊万-涅里什尼。
有一个老的山毛榉，有一个64英寸的显示器。

这里有一个下载的链接

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

以下是下载链接

好的下载，如果有任何复杂的问题，请告知...

1.下载保护后骂人

2.启动时出现0xc0000005错误

也许文件被破坏了，我的文件大小是148 395 520 catboost-0.15.2.exe
 
伊万-涅里什尼。

好的下载，如果有一个棘手的部分，那么提示...

1.下载后，保护骂人

2.启动时出现0xc0000005错误

也许文件被破坏了，我有148 395 520 catboost-0.15.2.exe的大小。

谢谢你--是的，在使用Windows 7工作时出现错误--我也有同样的麻烦--如果你有机会在这里 回信确认错误。

 
凯沙-鲁托夫。

需要神经网络（MLP）和其他分类器（随机森林、SVM、kNN等）以 自动地 来寻找这种和更多的非琐碎的模式。 对于你的问题，一个简单的卷积（滑动标量积）就可以了，它可以在一个小时内从头开始编程，而且有现成的工具，几分钟就可以完成，你不需要年。

但我可以事先让你失望，成功的概率接近零，因为所有这样的简单结构 都是通过自动机毫无问题地找到的，如果你成功地在交易中获利，这意味着除了模式之外，你还依赖一些辅助条件，这些条件对你来说可能是 "显而易见 "的，但却大大影响了结果。 还记得那个关于 "斧头汤 "的故事吗？对于手动交易者的许多蜡烛图形状来说也是如此，它似乎是一个简单的模式，但在此之前，交易者看所有的新闻，所有的市场，听八卦，交易或不交易他的简单模式）））。

任务如下。

1）我有一个已知的模式。我想提供一组数据：第2节（设置后的结果镜头）和之前的N个条形图，让它在这N个条形图中找到自己的东西。 我的意思是同样的自动搜索，但在预先选择的部分，我知道它在那里，而不是在整个图表上。

2）观察神经元的内部，了解它的发现。

图案很复杂，给出图片只是为了了解有面积1和面积2。

 

我有一些理论-哲学问题，几乎是关于这个主题的。

我希望听到更多或更详细的答案，而不是匆匆忙忙地出生。

 

问题01.

以下指标只有一个外部输入参数

  • 指数平滑法--周期/系数。
  • PriceChannel（每个区间的最高和最低价格）--区间的大小。
  • ZigZag - 最小膝盖的大小。

我选择这些指标正是因为其外部输入参数最少。

是否有可能在MO方法的帮助下重现他们的算法。也就是说，采取任何历史，以任何参数运行指标，并将其送入MO。是否有可能在输出中获得适当的指标算法？

 

问题02.

让有四个输入参数的TS在某个区间进行成千上万次交易。我们增加了两个可能变体数量较少的输入参数作为过滤器。在输出中，我们有一个直线图，上面有大约1000个交易。而且所有这些都或多或少地均匀地分布在整个测试区域。


在OOS上损失初始区间的5%的高概率是什么原因？巨大的间隔和仅有的六个输入给了真正大量的交易一个直接的结果。而出来的是一个赤裸裸的配合。

这是否意味着有六个以上的参数？这有点像对第一个问题 的参考--对我们来说简单的算法，其实在本质上并不复杂？

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