交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1809 1...180218031804180518061807180818091810181118121813181418151816...3399 新评论 Evgeny Dyuka 2020.06.12 07:19 #18081 mytarmailS: 几乎每一篇文章的结尾都有一个关于新数据的测试 好吧，我只是想，有一个总结，把所有这些变成一个具体的产品，有明显的效果（不一定是好的效果）。 mytarmailS 2020.06.12 07:26 #18082 弗拉基米尔-佩雷文科。 弗拉基米尔，你能不能建议一下，如何在分类或回归中不教AMO，而是教一些更模糊的东西？ 我不知道它应该是什么 样子，应该取什么值；这对我来说并不重要，我所能做的就是描述一个主导 函数，并让AMO在主导函数中最大化 一个主导标准，这是它创造的 还是说这纯粹是一个优化问题，与AMO没有关系？ Evgeny Dyuka: ok，我只是想，在一个特定的产品中，有一个对所有这些的总结，有明显的（不一定是好的）结果。 嗯，这是一篇文章，是对一个产品的总结，一个信息产品 :) Evgeny Dyuka 2020.06.12 07:51 #18083 mytarmailS: 我们毕竟能更接近地面吗？ 关于真正的市场实施的思考： 最好的清醒是先做一个非常简单的测试。 有一个著名的二元期权（谷歌），有一个伟大的API和MetaTrader5。你可以下载他们的真实原生报价，在上面训练神经元网，然后在他们的模拟账户上测试。一切都是透明的，可以理解的，关于他们的二元交易平台不可能有任何废话，因为一切都在MT5中。 通过神经网络，我们解决了一个简单的任务 "高于/低于"，看看结果。如果我们不经过这个阶段，讨论由神经元网管理的起飞和停止是不严肃的。此外，回测的漂亮图表也没有意义。 任何一个神经元网每天都会给出大约十个短期预测的信号，也就是说，一周收集200-300个结果并不困难。对数月和数年测试的必要性的考虑只对 "人类 "战略有意义。如果一个神经网络经过了长期的训练，它在任何市场上都能充分工作，只是信号的数量会发生变化。当市场变得不充分时，一个神经元就会简单地停止识别合法模式，并不发出信号。 如果有人有真实的经验，我建议按照这种方式，结果如何并不重要，主要的是这种结果是真实的，可以理解的，积极的，不需要很多时间来测试，技术上也不复杂。 要在二元期权上开始赢利，你只需要56%的成功交易，难道我们这里所有的神经网络学者在真实的市场上不能得到这样的结果吗？ mytarmailS 2020.06.12 08:19 #18084 Evgeny Dyuka: 我们能不能更接近地面？ 关于真正的市场实施的思考： 一个非常简单的测试是最好的清醒的开始。 有一个著名的二元期权（谷歌），有一个伟大的API和MetaTrader5。你可以下载他们的真实原生报价，在上面训练神经元网，然后在他们的模拟账户上测试。一切都是透明的，可以理解的，关于他们的二元交易平台不可能有任何废话，因为一切都在MT5中。 我从来没有试过，我绝不会那样做。 叶夫根尼-迪尤卡。 我们用神经元网解决一个简单的任务 "上面/下面"，并看到结果。如果没有通过这个阶段，讨论由神经元网管理的起飞和停止是不严肃的。漂亮的回测图也是无用的。 由于市场特征的不断变化，你不能用固定的参数来工作，你的 "提高/降低 "在一定时期内是相同的，例如10根蜡烛。谁说这个时期对市场来说是充分的？ 什么时期是充分的？ 我们只谈论目标和标志？ 这是同样的故事，同样的问题，只是标志的数量增加了--那100+......所以你的 "高于/低于 "很快就和标志一起对市场变得不充分......而一切几乎都会立即崩溃 当然，你可以尝试用数百个不同时期的数据来解决分形问题，就像你做的那样，或者用数百个不同时期的数据来训练一个模型，就像我做的那样，但这只是一个拐杖和粗心，这不是一个有效的解决方案... 我希望网络能够自己找到最佳状态，让它自己决定 目前 的最佳目标是什么，目前 的最佳特质是什么，这将比我们现在的拐杖有效得多。 Evgeny Dyuka: 当市场变得不充分时，神经网络就会简单地停止识别合法模式，并不发出警报。 市场总是充分的，模式是不充分的，原因如上所述!!!! Evgeny Dyuka 2020.06.12 08:25 #18085 mytarmailS: 为什么要在演示版上浪费时间测试？ 你不能在自己的代码中模拟交易吗？ 这不是最佳选择，我绝不会这样做。 我不想抱有任何幻想。二元期权是一个不会对你有利的平台。 现在整个神经网络和交易的话题已经看起来像手淫了，也许是时候用一个真正的女人来试试了？ mytarmailS 2020.06.12 08:40 #18086 Evgeny Dyuka: 也许是时候和一个真正的女人试试了。 我有...我宁愿不要））。 但说真的，你想在一个演示上比赛一周/一个月，而不是写5行代码并在历史上测试？ 如果我的机器人不能工作，我必须使用一个月的演示来解决这个问题？ 如果我想在5年后测试它，我将不得不在演示中玩它5年？ 不幸的是，某种死胡同式的对话... Evgeny Dyuka 2020.06.12 08:42 #18087 典型的例子是... 在我的回测中，我在 "高于/低于 "测试中的神经结果为95%。然后我发现一个错误，是67%。然后我在二进制上运行它，结果是55%。在这种压力下，我发现了另一个更根本的错误，并在二进制中得到了66%。 结论是，你需要一个独立的法官，否则你将在你的幻想中飘飘然。 Evgeny Dyuka 2020.06.12 08:43 #18088 mytarmailS: 不得不...我宁愿不要））。 但说真的，你是在建议在一个演示上与一周/一个月的机器人比赛，而不是写5行代码并在历史上测试？ 是的！这就是方法，没有其他方法。 Evgeny Dyuka 2020.06.12 08:45 #18089 mytarmailS: 如果它不工作，我是否必须在演示中运行一个月才能搞清楚？ 通常3天后，一切都会变得清晰。 Valeriy Yastremskiy 2020.06.12 08:47 #18090 最好是在没有情绪的情况下进行测试））））。更有理由进行交易))))))) 坦率地说，预测器的主题没有被涵盖。以及模型的逻辑，哪些模型应该在什么时候应用，选择模型的标准是什么。 关于如何准备数据的建议与结果毫无关系。尽管没有这一点，就不可能启动)))))。 1...180218031804180518061807180818091810181118121813181418151816...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
几乎每一篇文章的结尾都有一个关于新数据的测试
弗拉基米尔，你能不能建议一下，如何在分类或回归中不教AMO，而是教一些更模糊的东西？
我不知道它应该是什么 样子，应该取什么值；这对我来说并不重要，我所能做的就是描述一个主导 函数，并让AMO在主导函数中最大化 一个主导标准，这是它创造的
还是说这纯粹是一个优化问题，与AMO没有关系？
ok，我只是想，在一个特定的产品中，有一个对所有这些的总结，有明显的（不一定是好的）结果。
嗯，这是一篇文章，是对一个产品的总结，一个信息产品 :)
我们毕竟能更接近地面吗？
关于真正的市场实施的思考：
最好的清醒是先做一个非常简单的测试。
有一个著名的二元期权（谷歌），有一个伟大的API和MetaTrader5。你可以下载他们的真实原生报价，在上面训练神经元网，然后在他们的模拟账户上测试。一切都是透明的，可以理解的，关于他们的二元交易平台不可能有任何废话，因为一切都在MT5中。
通过神经网络，我们解决了一个简单的任务 "高于/低于"，看看结果。如果我们不经过这个阶段，讨论由神经元网管理的起飞和停止是不严肃的。此外，回测的漂亮图表也没有意义。
任何一个神经元网每天都会给出大约十个短期预测的信号，也就是说，一周收集200-300个结果并不困难。对数月和数年测试的必要性的考虑只对 "人类 "战略有意义。如果一个神经网络经过了长期的训练，它在任何市场上都能充分工作，只是信号的数量会发生变化。当市场变得不充分时，一个神经元就会简单地停止识别合法模式，并不发出信号。
如果有人有真实的经验，我建议按照这种方式，结果如何并不重要，主要的是这种结果是真实的，可以理解的，积极的，不需要很多时间来测试，技术上也不复杂。
要在二元期权上开始赢利，你只需要56%的成功交易，难道我们这里所有的神经网络学者在真实的市场上不能得到这样的结果吗？
我们能不能更接近地面？
关于真正的市场实施的思考：
一个非常简单的测试是最好的清醒的开始。
有一个著名的二元期权（谷歌），有一个伟大的API和MetaTrader5。你可以下载他们的真实原生报价，在上面训练神经元网，然后在他们的模拟账户上测试。一切都是透明的，可以理解的，关于他们的二元交易平台不可能有任何废话，因为一切都在MT5中。
我从来没有试过，我绝不会那样做。
我们用神经元网解决一个简单的任务 "上面/下面"，并看到结果。如果没有通过这个阶段，讨论由神经元网管理的起飞和停止是不严肃的。漂亮的回测图也是无用的。
由于市场特征的不断变化，你不能用固定的参数来工作，你的 "提高/降低 "在一定时期内是相同的，例如10根蜡烛。谁说这个时期对市场来说是充分的？ 什么时期是充分的？ 我们只谈论目标和标志？ 这是同样的故事，同样的问题，只是标志的数量增加了--那100+......所以你的 "高于/低于 "很快就和标志一起对市场变得不充分......而一切几乎都会立即崩溃
当然，你可以尝试用数百个不同时期的数据来解决分形问题，就像你做的那样，或者用数百个不同时期的数据来训练一个模型，就像我做的那样，但这只是一个拐杖和粗心，这不是一个有效的解决方案...
我希望网络能够自己找到最佳状态，让它自己决定 目前 的最佳目标是什么，目前 的最佳特质是什么，这将比我们现在的拐杖有效得多。
当市场变得不充分时，神经网络就会简单地停止识别合法模式，并不发出警报。
市场总是充分的，模式是不充分的，原因如上所述!!!!
为什么要在演示版上浪费时间测试？ 你不能在自己的代码中模拟交易吗？ 这不是最佳选择，我绝不会这样做。
我不想抱有任何幻想。二元期权是一个不会对你有利的平台。
现在整个神经网络和交易的话题已经看起来像手淫了，也许是时候用一个真正的女人来试试了？
也许是时候和一个真正的女人试试了。
我有...我宁愿不要））。
但说真的，你想在一个演示上比赛一周/一个月，而不是写5行代码并在历史上测试？
如果我的机器人不能工作，我必须使用一个月的演示来解决这个问题？
如果我想在5年后测试它，我将不得不在演示中玩它5年？
不幸的是，某种死胡同式的对话...
典型的例子是...
在我的回测中，我在 "高于/低于 "测试中的神经结果为95%。然后我发现一个错误，是67%。然后我在二进制上运行它，结果是55%。在这种压力下，我发现了另一个更根本的错误，并在二进制中得到了66%。
结论是，你需要一个独立的法官，否则你将在你的幻想中飘飘然。
不得不...我宁愿不要））。
但说真的，你是在建议在一个演示上与一周/一个月的机器人比赛，而不是写5行代码并在历史上测试？
是的！这就是方法，没有其他方法。
mytarmailS:
如果它不工作，我是否必须在演示中运行一个月才能搞清楚？
通常3天后，一切都会变得清晰。
最好是在没有情绪的情况下进行测试））））。更有理由进行交易)))))))
坦率地说，预测器的主题没有被涵盖。以及模型的逻辑，哪些模型应该在什么时候应用，选择模型的标准是什么。
关于如何准备数据的建议与结果毫无关系。尽管没有这一点，就不可能启动)))))。