交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1889

新评论
 
mytarmailS:

阿列克谢，你还记得我们在一起强奸一个日期集的时候，我们设法从人字形中挤出了多少阿库拉西吗？

0.71？ 或者多少？

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交易中的机器学习：理论、实践、交易及其他

Aleksey Vyazmikin, 2020.05.17 18:45

但如果我们将样本增加到一年（2019年），我们至少会看到2018年的趋势


从两个样本的合并中，我们得到准确率=68.06261099940409

而且，从图中可以看出，新树的趋势已经走到了侧面。


决定对两个样本分别进行训练，因为我必须对它们进行修剪，正如你所说的结果。

Ваша Accuracy=65.46896295378517


我的准确度=68.03370090447281。



 
阿列克谢-维亚兹米 金。

谢谢你

设法得到

 Accuracy 
0.82

但这不是准确的))))，代码是疯狂的繁琐，有出错的概率。

在此期间，我可以听到喊叫声，市场是随机的 ))

 
Petros Shatakhtsyan:

不要编造这种情况!

我从来没有说过体育彩票的组织者如何定期改变球、乐透机的旋转速度、旋转次数等来排除模式。

同样的事情发生在外汇中，这里没有MO的帮助。价格运动，是一个随机的过程，取决于人为因素。

而且市场行为 和货币对一直在变化，这取决于市场和政治条件。不可能预测运动的方向。

人的诞生也是偶然的，整个世界都是体育彩票的。
 

现在，f-i被解析为cment中的所有统计数据。可以通过查看功能，立即了解哪个集群负责什么。

此外，还有一个想法是一次形成.mqh文件和所有需要的时钟的f文件。而在一般情况下，为了简化随后对它们的引用

double decision_tree(double &features[]) {
/*
      cl 0 mean  cl 0 std  cl 1 mean  cl 1 std  cl 2 mean  cl 2 std
0      0.000007  0.000195   0.000739  0.000732  -0.000528  0.000344
1      0.000009  0.000187   0.000789  0.000693  -0.000538  0.000326
2      0.000013  0.000179   0.000810  0.000651  -0.000583  0.000344
3      0.000010  0.000190   0.000829  0.000645  -0.000630  0.000392
4      0.000017  0.000187   0.000824  0.000625  -0.000654  0.000403
5      0.000026  0.000195   0.000832  0.000651  -0.000688  0.000438
6      0.000025  0.000196   0.000839  0.000602  -0.000703  0.000437
7      0.000023  0.000199   0.000865  0.000615  -0.000717  0.000459
8      0.000016  0.000202   0.000905  0.000630  -0.000730  0.000469
9      0.000007  0.000215   0.000931  0.000659  -0.000738  0.000478
10     0.000006  0.000232   0.000928  0.000716  -0.000765  0.000480
11     0.000007  0.000255   0.000934  0.000782  -0.000783  0.000549
mean   0.000014  0.000203   0.000852  0.000667  -0.000671  0.000426
*/
    if ( features[10] <= 0.00035 )  {
        if ( features[10] <= -0.000315 )  {
            if ( features[11] <= -0.000385 )  {
                if ( features[8] <= -6.5 e-05 )  {
                    if ( features[9] <= -0.000595 )  {
                        if ( features[11] <= -0.00054 )  {
                            if ( features[6] <= -5 e-05 )  {
                                return 2; }
                            if ( features[6] > -5 e-05 )  {
                                return 0; } }
                        if ( features[11] > -0.00054 )  {
                            return 0; } }
                    if ( features[9] > -0.000595 )  {
                        return 2; } }
                if ( features[8] > -6.5 e-05 )  {
                    return 0; } }
            if ( features[11] > -0.000385 )  {
                if ( features[5] <= -0.000265 )  {
                    return 0; }
                if ( features[5] > -0.000265 )  {
                    if ( features[3] <= -1 e-05 )  {
 
Maxim Dmitrievsky:

什么主题？ 没有任何工作，我们检查过了。

你应该学习python......学习它。这对你有好处。但不要依赖神经网络的利润。

该死的麦克斯，你只是不知道如何烹饪它们，是的，它们最多增加80%的聊天次数。对于BO来说，这就是触发阈值或稍高一些。从字面上看是5%，但即使这样也足够了.....。问题是这样的。你不能随便扔掉任何手表，你必须要有具体的....。Secesh????
 
mytarmailS:

谢谢你!

设法得到

从之字形，但Tssss......这不是准确的))))，代码是疯狂的古怪的，有可能出错。

在此期间，你可以听到市场是随机的呐喊））。

如果没有错误，那就是一个好的结果--可能也会提前显示出逆转。

 
Aleksey Vyazmikin:

如果没有错误，这是一个很好的结果--也许它还能更早地显示出反转。

逆转显示完美的0.8在之字形上是绝对足够赚钱的...

这是在新的数据上的预测，acurasi 0.83。

但我们应该模拟真实的交易，那些每隔5分钟就有一个柱状物进入系统的交易。我真的希望不会发现任何错误。:)否则就会和以前一样。）

 
Mihail Marchukajtes:
Geez Max，你只是不知道如何烹饪它们，是的，它们最多提高80%的shats。对于BOs来说，这就是触发阈值或稍高一些。从字面上看是5%，但即使这样也足够了.....。问题是这样的。你不能随便扔掉任何手表，你必须得到具体的....。????

好吧，mytarmails给你写了，他能做到。

学习Python...
 
mytarmailS:

逆转显示伟大的0.8在之字形上是绝对足够赚钱的...

这是在新的数据上的预测，acurasi 0.83。

但我们需要模拟真实的交易，那些当每5分钟就有一个条形图被送入系统的交易。我真的希望不会发现任何错误。:) 否则就会像往常一样))

这不是很清楚吗，动态地确定低点和高点是不可能的。

如果它甚至做得更远一点，有一个延迟，就不能保证它不是一个假逆转。

 
mytarmailS:

逆转显示伟大的0.8在之字形上是绝对足够赚钱的...

这是在新的数据上的预测，acurasi 0.83。

但我们需要模拟真实的交易，那些当每5分钟就有一个条形图被送入系统的交易。我真的希望不会发现任何错误。:) 否则就会像往常一样))

它看起来不错，你发明了新的预测器吗？

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