交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1644

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标签 Konow:

我说错话了。找到进入/退出的 "最佳点"（在历史上）。 你可以 这需要定义 "好交易 "的标准，并编写一个特殊的算法，在动态背景下分析历史。它将为交易选择合适的贸易区和最佳进入/退出点。然后，在这些点上，我们将测试指标参数，如果它们的值在这些点上重复出现，这意味着它们真的 "跟随 "市场并 能带来利润。然后在TS信号中包括这些参数。

我想我们都想赚取利润，我们希望指标的工作方式与事后观察相同，比如ZZ，但我们如何做到这一点？

 
标签 Konow:

事实上，你建议根据历史记录选择和调整指标参数，并在飞行中优化其数值。在该主题中，任务是类似的--你需要为信号自动选择成功的参数（来自准备好的样本），检查它们在历史上 "理想点 "的值。如果参数中的值在各点上重复，就意味着它们对TS来说是好的。


问题是：没有找到 "理想点 "的标准。因此，不可能在历史上找到这些点，因此也不可能为TS信号选择 "适当的 "参数。

僵局。

嗯......也许不是正确的方式来看待？;)

你使用了指标吗？

我想是的。

什么类型？

随机指数什么的......（最原始的过滤器），了解它们的人都不曾使用。

指标的参数是否固定？

是啊...

市场是静止的还是不断变化的？

它改变了...

你是否考虑到了这一点？

不...

而市场是一个复杂的环环相扣的分层过程，还是一个常规的 "二维"？

我想复杂...

你如何解释这种复杂性？

你不...

..................

........

...

对不起，忘乎所以了...

 
凯沙-鲁托夫。

我想我们都想赚取利润，我们希望指标的工作方式与事后观察相同，比如ZZ，但我们如何做到这一点？

在我看来，ZZ是一个完全无用的指标。

历史本身就是可能的最佳指标。

  1. 有了可训练的神经网络，通过扬声器来解析它并不难。
  2. 然后，在最佳指标里面，将搜索应用于优质交易的 标准--找到最佳的进入/退出点。
  3. 然后利用这些点测试指标的参数。
  4. 找到合适的后，建立TS信号。

(这个概念很简单）。

 
罗夏。

有趣的是

遗憾的是()。
BitForex不允许 "自动交易和剥头皮"。现在把它们作为正确引语的来源。
 
叶夫根尼-迪尤卡。
遗憾的是()
BitForex不允许 "自动交易和剥头皮"。现在把它们作为正确引语的来源。

奇怪的要求，对于真正的交易所来说，但对于各种厨房骗局来说是合理的，当目标 - 客户的存款，可能也会走BTC-e的路，或其他类似的骗局。

 
mytarmailS:

市场是静止的还是不断变化的？

它改变了...

没有人争论这个问题。我只是认为，你提出的 "无线电爱好者 "方法不适合处理价格的非平稳性问题。在我看来，主要原因如下。

1）价格不是某个线性系统的输出，其行为要复杂得多。

2）没有 "正确 "的方法将价格分为有用的信号和噪音--任何这样的划分都是任意的。

 
阿列克谢-尼古拉耶夫。

没有人争论这个问题。我只是认为，你提出的 "业余无线电 "方法不适合解决价格不稳定的问题。在我看来，主要原因如下。

1）价格不是某个线性系统的输出，其行为要复杂得多。

2）没有 "正确 "的方法将价格分成有用的信号和噪音 - 任何这样的划分都是任意的。

不幸的是，这里很少有人理解并同意这一点。

 
阿列克谢-尼古拉耶夫。


2）没有 "正确 "的方法将价格分为有用的信号和噪音 - 任何这样的划分都是任意的。

这就是为什么没有人知道尼古拉耶夫，并将整个数学统计学与计量经济学 一起埋葬......

 
迪米特里。

就这样，不知名的尼古拉耶夫把所有的数学统计学和计量经济学 一起带走并埋葬了。

呃...他最近埋葬了辩证法，连同科学院对它的评论）。

 
sibirqk:

不幸的是，这里很少有人理解并同意这一点。

公平地说，在傅里叶分解/傅里叶变换对价格不适用的问题上，这里明显存在一些共识。从这里不难理解，"业余无线电 "的方法不适用于一般的价格。

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