交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 1558 1...155115521553155415551556155715581559156015611562156315641565...3399 新评论 Maxim Dmitrievsky 2019.10.25 13:22 #15571 弗拉基米尔-佩雷文科。 把别人的代码拆开是一件很麻烦的事。我们只看custom_tester()函数,而且只看高亮部分。 计算结果的误差是多少?你在每次迭代时计算结果,将结果+=testpr[i] - lastpr 加到前一个值上。 它是当前条形图的收盘价与前一个条形图的收盘价之间的差异。理想情况下,最好使用关闭-打开,但这并不重要。重要的是,在当前条形图的收盘处收到信号后,你将把它视为同一条形图的diff(Close)信号。这是不正确的。 当前柱状图的信号溢价是下一个 柱状图的diff(Close)。 信号必须向右移动一格才能正确计算出结果。 p = model.predict_proba(X) 向右移动一 格。我将在R上显示进一步的计算,因为这对我来说比较容易。 在第一行,将预测值转换为名义值(1,-1),向右移动 一格,去除NA,得到一个信号向量。第二行累积总结了信号向量和diff(Close)向量的乘积,之前已经将其与信号向量的长度对齐。这将给我们带来正确的结果。 祝好运 当开仓时,当前价格被保存。在循环中,如果信号没有改变,我们继续向前推进价格,保持开放的交易。 如果信号在下一个条形图上发生变化,则逆转交易(lastdeal),并从当前价格中减去交易的开盘价,差额=盈利或亏损,加入到总的累积余额中。 如果是买入,用当前价格减去开盘价,如果是卖出,反之亦然。那里没有错误 由于信号是针对当前条形的,所以不应该被移位。 1 - 卖出,0 - 买入。传说。该测试器非常简单 也许代码可以缩短,我没有去管它 Vladimir Perervenko 2019.10.25 16:52 #15572 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 当打开一个交易时,当前的价格被保留。在循环中,如果信号没有改变,我们继续将价格向前推进,保持开放交易。 如果信号在下一个条形图上发生变化,则逆转交易(lastdeal),并从当前价格中减去交易的开盘价,差额=盈利或亏损,加入到总的累积余额中。 如果是买入,用当前价格减去开盘价,如果是卖出,反之亦然。那里没有错误 由于信号是针对当前条形的,所以不应该被移位。 1 - 卖出,0 - 买入。传说。该测试器非常简单 也许代码可以缩短,我没有去管它 这是另一种方法。有了这个变体,它似乎真的很正确。我收回我的话。 祝好运 Maxim Dmitrievsky 2019.10.26 10:03 #15573 对于那些对回归者感兴趣的人来说--在营地的一些信息 https://smart-lab.ru/blog/569692.php#comments Тестирование модели на машинном обучении. Часть четвертая. smart-lab.ru Тестирование модели на машинном обучении. Часть четвертая. Mihail Marchukajtes 2019.10.26 12:53 #15574 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 对于那些对回归者感兴趣的人来说--在营地的一些信息 https://smart-lab.ru/blog/569692.php#comments 光是这个名字就让人害怕了 :-) Mihail Marchukajtes 2019.10.26 13:16 #15575 伙计,我像往常一样被卡住了。谁能想到,在Java中制作一个独特的数组会是如此的痛苦。:-( Leozx 2019.10.27 07:14 #15576 格里戈里-乔宁。 用于连接Python和MT5的新版本库已经发布。回顾链接 https://github.com/RandomKori/Py36MT5 但也有问题。在Visual Studio中,测试项目可以正常工作,但在MT中却有一些不明确的问题。现在该库在Python脚本所在的目录下工作正常。我不知道如何调试与MT的链接。MT被保护起来,不受调试器影响。也许有人知道如何进行调试? 你好。 请告知如何连接图书馆。 脚本可以位于任何目录中?根据代码,它被硬连接到 "C:\local\Scripts\"。 当把dll放在 "MQL5\Libraries "文件夹中时,该库被包括在内,但所有其他的库,"python36.dll,kernell32.dll等 "都不可见。 在Path中规定了通往Python的路径。 如何正确连接pymt.dll? Maxim Dmitrievsky 2019.10.28 08:02 #15577 Maxim Dmitrievsky 2019.11.09 15:02 #15578 Mihail Marchukajtes 2019.11.09 18:22 #15579 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 从表面上看,明显存在过度训练的情况。你可以看到,他们今天的行为和昨天一样。 因此,他们在培训过程中所谓获得的200年的经验,远远没有达到需要的程度 :-( Maxim Dmitrievsky 2019.11.09 21:06 #15580 Mihail Marchukajtes: 从表面上看,明显存在过度训练的情况。你可以看到,他们今天的行为和昨天的行为是一样的。 因此,据说他们在训练过程中获得的200年的经验并不是你所需要的--唉 :-( 是的,智力为零 1...155115521553155415551556155715581559156015611562156315641565...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
把别人的代码拆开是一件很麻烦的事。我们只看custom_tester()函数,而且只看高亮部分。
计算结果的误差是多少?你在每次迭代时计算结果,将结果+=testpr[i] - lastpr 加到前一个值上。 它是当前条形图的收盘价与前一个条形图的收盘价之间的差异。理想情况下,最好使用关闭-打开,但这并不重要。重要的是,在当前条形图的收盘处收到信号后,你将把它视为同一条形图的diff(Close)信号。这是不正确的。 当前柱状图的信号溢价是下一个 柱状图的diff(Close)。 信号必须向右移动一格才能正确计算出结果。 p = model.predict_proba(X) 向右移动一 格。我将在R上显示进一步的计算,因为这对我来说比较容易。
在第一行,将预测值转换为名义值(1,-1),向右移动 一格,去除NA,得到一个信号向量。第二行累积总结了信号向量和diff(Close)向量的乘积,之前已经将其与信号向量的长度对齐。这将给我们带来正确的结果。
祝好运
当开仓时,当前价格被保存。在循环中,如果信号没有改变,我们继续向前推进价格,保持开放的交易。
如果信号在下一个条形图上发生变化,则逆转交易(lastdeal),并从当前价格中减去交易的开盘价,差额=盈利或亏损,加入到总的累积余额中。
如果是买入,用当前价格减去开盘价,如果是卖出,反之亦然。那里没有错误
由于信号是针对当前条形的,所以不应该被移位。
1 - 卖出,0 - 买入。传说。该测试器非常简单
也许代码可以缩短,我没有去管它
当打开一个交易时,当前的价格被保留。在循环中,如果信号没有改变,我们继续将价格向前推进,保持开放交易。
如果信号在下一个条形图上发生变化,则逆转交易(lastdeal),并从当前价格中减去交易的开盘价,差额=盈利或亏损,加入到总的累积余额中。
如果是买入,用当前价格减去开盘价,如果是卖出,反之亦然。那里没有错误
由于信号是针对当前条形的,所以不应该被移位。
1 - 卖出,0 - 买入。传说。该测试器非常简单
也许代码可以缩短,我没有去管它
这是另一种方法。有了这个变体,它似乎真的很正确。我收回我的话。
祝好运
对于那些对回归者感兴趣的人来说--在营地的一些信息
https://smart-lab.ru/blog/569692.php#comments
对于那些对回归者感兴趣的人来说--在营地的一些信息
https://smart-lab.ru/blog/569692.php#comments
光是这个名字就让人害怕了 :-)
用于连接Python和MT5的新版本库已经发布。回顾链接 https://github.com/RandomKori/Py36MT5 但也有问题。在Visual Studio中,测试项目可以正常工作,但在MT中却有一些不明确的问题。现在该库在Python脚本所在的目录下工作正常。我不知道如何调试与MT的链接。MT被保护起来,不受调试器影响。也许有人知道如何进行调试?
你好。
请告知如何连接图书馆。
脚本可以位于任何目录中?根据代码,它被硬连接到 "C:\local\Scripts\"。
当把dll放在 "MQL5\Libraries "文件夹中时,该库被包括在内,但所有其他的库,"python36.dll,kernell32.dll等 "都不可见。
在Path中规定了通往Python的路径。
如何正确连接pymt.dll?
从表面上看,明显存在过度训练的情况。你可以看到,他们今天的行为和昨天一样。 因此,他们在培训过程中所谓获得的200年的经验,远远没有达到需要的程度 :-(
从表面上看,明显存在过度训练的情况。你可以看到,他们今天的行为和昨天的行为是一样的。 因此,据说他们在训练过程中获得的200年的经验并不是你所需要的--唉 :-(