交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2031 1...202420252026202720282029203020312032203320342035203620372038...3399 新评论 Aleksey Vyazmikin 2020.10.22 13:17 #20301 mytarmailS: 我们可以尝试用更复杂的方式来表达目标，即同时用4个参数的形式来表达比方说，我们决定购买...而电网并不只是告诉我们要买或卖它告诉我们以什么价格买入，以什么价格收盘，多长时间后买入，多长时间后收盘你也可以添加一个止损 在我看来，这样精确而遥远的预测是很难学的。 对于起飞，我认为我们应该用不同的获利方式做分类，模型应该选择最有利可图的方式。 这类似于ZZ，但模型应该从某个点开始在每个柱状上工作，但这个点不会出现在从开仓 开始的每个价格运动上。 进场的好地方是可能获得最小损失的地方，即必须立即知道适合设置SL的出场点，如果SL与一些水平指标挂钩，那么进场点就很容易找到并筛选出来，它们是相似的，因此培训效果应该更好。 因此，问题是如何找到这样的点... Rorschach 2020.10.22 15:01 #20302 Aleksey Vyazmikin: 祝愿成功的人在那里 :)那么，你需要回归吗？我对这种模式没有什么经验。我对这个概念很熟悉--有一些人在做这件事--问题是如何创建策略--在引擎本身... 那么对于分类，目标是什么？我将留下表格的第一部分，即关于进场、SL、TP和最后一列+-1作为交易的结果。例如，如果我有一个出口，最后一列应该是+-1。 我们谈论的是什么引擎？以自家的野蛮人或遗传学为例，首先。 Aleksey Vyazmikin 2020.10.22 15:22 #20303 Rorschach: 然后对目标进行分类？我将留下表格的第一部分，即关于进场、SL、TP和最后一列+-1作为交易的结果。我认为我不应该提供关于出口的信息，因为有可能会被偷窥。我们谈论的是什么引擎？以自家的野蛮人或遗传学为例，首先。 你可以做回归，一个模型可以做，只要是研究，我的理解是，它只是研究。但是评估质量就比较复杂了--需要评估与计划的偏差，我不知道你是否可以立即评估偏差的矢量或有模数--不搞。 关于一个引擎，它将明智地采取正确的数据，以便不产生明显无意义的交易条件--策略生成过程本身，之后我们可以考虑遗传学或其他一些方法来改进模型。 Rorschach 2020.10.22 15:43 #20304 Aleksey Vyazmikin: 回归也可以做，模型也可以做，只要是研究，我的理解就是这样。但是质量估计就比较复杂了--我们将需要估计与计划的偏差，我不知道是否可以估计偏差向量或模数--我没有做过。关于引擎，将明智地采取必要的数据，以便不产生明知无意义的交易条件--策略生成过程本身，之后我们可以考虑用遗传学或其他东西来训练模型。 事实上，看到分组是很有趣的，它将如何分组，是否会有任何逻辑。 我们可以从马丁、反马丁和推翻开始。然后ifelse：如果交易以负数收盘，下一笔交易以双倍手数开盘，或者只是相反的方向，或者两者都有。很难想出比从头开始更复杂的东西。 Aleksey Vyazmikin 2020.10.22 15:46 #20305 Rorschach: 实际上，看到聚类是很有趣的，它将如何被分组，那里是否会有任何逻辑。我们可以从一个马汀、一个反马汀和一个反转开始。然后ifelse：如果一笔交易以亏损收盘，那么下一笔交易就会以双倍手数开盘，或者只是朝相反的方向，或者两者都是。很难想出从头开始的更复杂的东西。 我可以提供资源，目前我不能做更多。 Rorschach 2020.10.22 16:27 #20306 Aleksey Vyazmikin: 我可以提供资源，目前不能做更多。 Catbust有 feature_importances，能够查看集群，如森林？ 你的机器能消化14号表的180,000,000吗？ Aleksey Vyazmikin 2020.10.22 16:33 #20307 Rorschach: catbust是否有 feature_importances，即查看集群的能力，就像在脚手架中一样？你的机器能消化14号表的180,000,000吗？ "Feature_importances " 是特征的重要性，它与集群有什么关系？还是我错过了什么。有这样的功能，但我不怎么用它，因为这种重要性基本上是按树顶来计算的，这不符合我的概念。 我在6千兆字节的表格上训练模型。而且，在我现在的记忆中，它消耗的内存不超过2个千兆字节。 Rorschach 2020.10.22 16:46 #20308 Aleksey Vyazmikin: "feature_importances " 是特征的重要性，它与集群有什么关系？还是我错过了什么？有这样的功能，但我不怎么用它，因为这种重要性基本上是按树顶来计算的，这不符合我的概念。我在6千兆字节的表格上训练模型。在我现在的记忆中，它消耗的内存不超过2千兆字节。对于森林来说，可以看到其重要性和集群。在catbust中，它可能是plot_tree。数据将被准备好，并将公布。 做了一个6列的测试版本，花了11GB。Notepad++无法打开它，说文件太大。用于SQLite 的BD浏览器已经挂起了大约20分钟。 Forester 2020.10.22 19:49 #20309 Rorschach: 对于一个森林，有一个选项可以查看重要性和集群。在catbust中，它可能是plot_tree。我将准备好数据并公布。 做了一个6列的测试版本，花了11GB。Notepad++无法打开它，说文件太大。用于SQLite的BD浏览器已经挂起了大约20分钟。 全部命令查看器需要大文件，这使得Notepad++挂起了。 Forester 2020.10.22 19:54 #20310 Aleksey Vyazmikin: "feature_importances " 是特征的重要性，它与集群有什么关系？还是我错过了什么？有这样的功能，但我不怎么用它，因为这种重要性基本上是按树顶来计算的，这不符合我的概念。我在6千兆字节的表格上训练模型。在我现在的记忆中，它消耗的内存不超过2千兆字节。 我想知道他们是如何在不把所有数据纳入内存的情况下训练树的。如果我们有一个6千兆字节的表，大约也应该使用6千兆字节的内存。一棵树必须把每一列作为一个整体来排序。如果我们不把所有东西放进内存，而是每次都从磁盘上读取数据，那就太慢了。 唯一的变体是将内存中的数据保持为浮点类型而不是双倍，但这将降低精确度。对我们来说，5位数的精度可能还不错，但catbust是一个通用软件，我认为物理和数学问题应该用双精度解决。 1...202420252026202720282029203020312032203320342035203620372038...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
我们可以尝试用更复杂的方式来表达目标，即同时用4个参数的形式来表达
比方说，我们决定购买...
而电网并不只是告诉我们要买或卖
它告诉我们
以什么价格买入，以什么价格收盘，多长时间后买入，多长时间后收盘
你也可以添加一个止损
在我看来，这样精确而遥远的预测是很难学的。
对于起飞，我认为我们应该用不同的获利方式做分类，模型应该选择最有利可图的方式。 这类似于ZZ，但模型应该从某个点开始在每个柱状上工作，但这个点不会出现在从开仓 开始的每个价格运动上。
进场的好地方是可能获得最小损失的地方，即必须立即知道适合设置SL的出场点，如果SL与一些水平指标挂钩，那么进场点就很容易找到并筛选出来，它们是相似的，因此培训效果应该更好。
因此，问题是如何找到这样的点...
祝愿成功的人在那里 :)
那么，你需要回归吗？我对这种模式没有什么经验。
我对这个概念很熟悉--有一些人在做这件事--问题是如何创建策略--在引擎本身...
那么对于分类，目标是什么？我将留下表格的第一部分，即关于进场、SL、TP和最后一列+-1作为交易的结果。例如，如果我有一个出口，最后一列应该是+-1。
我们谈论的是什么引擎？以自家的野蛮人或遗传学为例，首先。
然后对目标进行分类？我将留下表格的第一部分，即关于进场、SL、TP和最后一列+-1作为交易的结果。我认为我不应该提供关于出口的信息，因为有可能会被偷窥。
我们谈论的是什么引擎？以自家的野蛮人或遗传学为例，首先。
你可以做回归，一个模型可以做，只要是研究，我的理解是，它只是研究。但是评估质量就比较复杂了--需要评估与计划的偏差，我不知道你是否可以立即评估偏差的矢量或有模数--不搞。
关于一个引擎，它将明智地采取正确的数据，以便不产生明显无意义的交易条件--策略生成过程本身，之后我们可以考虑遗传学或其他一些方法来改进模型。
回归也可以做，模型也可以做，只要是研究，我的理解就是这样。但是质量估计就比较复杂了--我们将需要估计与计划的偏差，我不知道是否可以估计偏差向量或模数--我没有做过。
关于引擎，将明智地采取必要的数据，以便不产生明知无意义的交易条件--策略生成过程本身，之后我们可以考虑用遗传学或其他东西来训练模型。
事实上，看到分组是很有趣的，它将如何分组，是否会有任何逻辑。
我们可以从马丁、反马丁和推翻开始。然后ifelse：如果交易以负数收盘，下一笔交易以双倍手数开盘，或者只是相反的方向，或者两者都有。很难想出比从头开始更复杂的东西。
实际上，看到聚类是很有趣的，它将如何被分组，那里是否会有任何逻辑。
我们可以从一个马汀、一个反马汀和一个反转开始。然后ifelse：如果一笔交易以亏损收盘，那么下一笔交易就会以双倍手数开盘，或者只是朝相反的方向，或者两者都是。很难想出从头开始的更复杂的东西。
我可以提供资源，目前我不能做更多。
我可以提供资源，目前不能做更多。
Catbust有 feature_importances，能够查看集群，如森林？
你的机器能消化14号表的180,000,000吗？
catbust是否有 feature_importances，即查看集群的能力，就像在脚手架中一样？
你的机器能消化14号表的180,000,000吗？
"Feature_importances " 是特征的重要性，它与集群有什么关系？还是我错过了什么。有这样的功能，但我不怎么用它，因为这种重要性基本上是按树顶来计算的，这不符合我的概念。
我在6千兆字节的表格上训练模型。而且，在我现在的记忆中，它消耗的内存不超过2个千兆字节。
"feature_importances " 是特征的重要性，它与集群有什么关系？还是我错过了什么？有这样的功能，但我不怎么用它，因为这种重要性基本上是按树顶来计算的，这不符合我的概念。
我在6千兆字节的表格上训练模型。在我现在的记忆中，它消耗的内存不超过2千兆字节。
对于森林来说，可以看到其重要性和集群。在catbust中，它可能是plot_tree。
数据将被准备好，并将公布。
做了一个6列的测试版本，花了11GB。Notepad++无法打开它，说文件太大。用于SQLite 的BD浏览器已经挂起了大约20分钟。对于一个森林，有一个选项可以查看重要性和集群。在catbust中，它可能是plot_tree。
我将准备好数据并公布。
做了一个6列的测试版本，花了11GB。Notepad++无法打开它，说文件太大。用于SQLite的BD浏览器已经挂起了大约20分钟。"feature_importances " 是特征的重要性，它与集群有什么关系？还是我错过了什么？有这样的功能，但我不怎么用它，因为这种重要性基本上是按树顶来计算的，这不符合我的概念。
我在6千兆字节的表格上训练模型。在我现在的记忆中，它消耗的内存不超过2千兆字节。
我想知道他们是如何在不把所有数据纳入内存的情况下训练树的。如果我们有一个6千兆字节的表，大约也应该使用6千兆字节的内存。一棵树必须把每一列作为一个整体来排序。如果我们不把所有东西放进内存，而是每次都从磁盘上读取数据，那就太慢了。
唯一的变体是将内存中的数据保持为浮点类型而不是双倍，但这将降低精确度。对我们来说，5位数的精度可能还不错，但catbust是一个通用软件，我认为物理和数学问题应该用双精度解决。