交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1741

新评论
 
请允许我插一句，如果我没有理解错的话，这个群组是发现的相同价格行为吗？如果是这样，为什么这种行为会在搜索目标--趋势上被搜索到？你应该搜索之前和之后。在我看来，这就是问题的埋藏之处。我尊重按时间和搜索的分离，但这不是任务的答案，尽管利润肯定是有的。
 
瓦列里-亚斯特雷姆斯基。
如果我没有理解错的话，这个组群是被发现的相同价格行为？如果是这样，为什么这种行为会在搜索目标上被搜索到--一种趋势？你应该搜索之前和之后。在我看来，这就是问题的埋藏之处。我尊重按时间和搜索的分离，但这不是任务的答案，尽管利润肯定是有的。

这就是根据给定的特征，将其分为若干条件状态

比方说各州--增长、下降、持平

为每个州编写了一份战略。当你切换集群时，策略会在新的数据上发生变化

 

我想调换，分配的类型重要吗？

这是不是一种预言的方式？

int size 10000;
double A[]; ArrayResize(A,size);
for(int i=0;i<size;i++)
  {for(int j=0;j<15;j++)
     {rand();
     }
   A[i]=rand();
  }

据我所知，2个系数的简单回归就足以预测？

我认为，这是在窥视某处，你无法预测这样的异常值，还是说这是个笑话？这是一个圣杯，然后。

 
mytarmailS:
Mihail Marchukajtes:

现在，当我们在期货的末端得到一个完美的圆时，整个依靠频率变换的交易策略的讽刺性就发生了，在那里，任何傻瓜都可以建立它。你只是在最后一周得到了一个工作良好的TS，在开始时你几乎必须在上午做，然后在下午也要做。这是工作，好吧，如果我有机会至少跑去寻找这些数字。我很乐意。

对我来说，这是由于波浪的正确性，从波浪理论来看，正确的波浪会正确消退，所以我们有一个短期预测。不规则的曲线内部有很多波浪，所以不劈开波浪就不能进行预测。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

这就是根据给定的特征，将其分为若干条件状态

比方说各州--增长、下降、持平

为每个州写了一份战略。当我们切换集群时，策略会改变，在新的数据上。

基本上，我的理解是正确的。你能否详细说明一下这些属性。增加（到目前为止，我只在这里看到过），速度，在多少个柱子上，我们可以在较高的TF的柱子内观察较低的价格行为？

相反的任务离我更近。一般策略：具有不够正确的聚类规则的期权EA总是会有流失区，不够正确的规则无法准确地检测到这些流失区的开始。

选择聚类规则，或者说是参数，是比较正确的，我们通过它来划分状态。确定历史上的状态，看看在稳定状态的开始和结束时可以发明的所有参数，并定义哪些参数有相同的变化，或者不是一个一个地观察参数，而是成对或成三地观察。

 
罗夏。

我想调换，分配的类型重要吗？

这是不是一种预言的方式？

据我所知，2个系数的简单回归就足以预测？

我认为，这是在偷看某处，你无法预测这样的异常值 ，还是说这是在偷看？这是一个圣杯，然后。

这里是前一小时的预测，也是稀疏的......也就是说，那里也有。

在上一篇文章中搜索 "所有集群时钟的参数都很接近"

 
瓦列里-亚斯特雷姆斯基。

对我来说，这是由于波浪的正确性，从波浪理论来看，正确的波浪会正确地衰减，所以我们有一个短期预测。错误的曲线里面有很多波浪，所以不能做没有波浪分离的预测。

在波浪理论中，有一个正确和错误的波浪概念？



我试图用频谱分析来做预测器。

我在eurodolyer上试了一下，想把我的结果与尊敬的弗拉基米尔-佩雷弗诺克的结果进行比较。

就我所看到的他的文章而言，如果我没记错的话，他的最大成绩是76%的正确预测。 我得到了80-82%，但我想说的是，我是在托盘交叉鉴定中得到的，我无法在测试中检查，因为目标是以特殊方式建立的，我根本无法在新数据上使用任何标记。

但从图表上看，误差也在相同的范围内。

我还想指出，我有一个怀疑，我已经成功地在训练后杀死了模型的死亡影响。


这是训练后800条OOS时预测图的样子

欧洲制表商

我不知道我是否能从中获利，但它就是这样的。

 
mytarmailS:

在波浪理论中，是否有正确和错误的波浪概念？

这是训练后的800条OOS的预测图，是这样的

我不知道你是否能从中获利，但它就是这样的。

正弦波通常也算）））。然后圈子就出来了)))

这是一个不错的图表，你应该试试）。

 
瓦列里-亚斯特雷姆斯基。

这是一个不错的图表，我们应该试试)

有很多错误的信号，我应该争取达到95%。

我也有其他想法来提高质量，但我不知道如何实施它们。

 
罗夏。

我们看到的是，越是稳定的时期，越是圆润。所以我可以拿小波来举例，得到同样的画面。

而且一般来说，它的效果并不好。在下图中，我可以看到良好的周期（2和3），但它们不是很光滑，使圆圈散开。

这里 说，cssa是建立在神经网络预测基础上的ssa。这就是我之前写的，滞后性只能通过预测来消除。在常规的ssa中，它可能会复制最后的已知价格，而不是预测，而在cssa中，它在神经网络的帮助下建立了预测。
非常感谢你提供的信息，以及作为一个总结。你是自己制作这些图片还是从别的地方拉来的，如果是这样，与OOS合作的结果是什么？
1...173417351736173717381739174017411742174317441745174617471748...3399
新评论