交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 2058

 
现在你打开买入,然后关闭买入并打开卖出,在平仓期间,你会得到负的交易,当平仓期间有两个退出时,网络会学习不做任何事情。
 
Maxim Dmitrievsky:

只是坐下来,写了一个分析器。

这是模型,你需要向它输入15个最后的增量,在每个栏中。增量是以价格减去5期斜线平均数来计算的。函数double catboost_model(const double &features[])应该被写在

如果信号超过0.5,则买入,如果低于0.5,则卖出。时间范围是15分钟。

我从9月1日开始接受培训,直到现在。

反正没人愿意做......我就把它放在这里吧 ))

这个班级Aliaksandr Hryshyn 发布的班级 有什么不同?

CatBoost bin continuous
CatBoost bin continuous
  • www.mql5.com
Библиотека предназначена для чтения и применения моделей CatBoost. Модели должны быть представляться в виде исходников C++. gradient boosting Поддерживаются модели только с непрерывными переменными, бинарная классификация...
 
Расширение возможностей алгоритмов Машинного Обучения с помощью библиотеки daal4py
Расширение возможностей алгоритмов Машинного Обучения с помощью библиотеки daal4py
  • habr.com
Каждый человек, который когда-либо сталкивался с алгоритмами машинного обучения знает, что даже простые ML модели на большом объёме данных могут обучаться непозволительно долго. Задачи восстановления зависимостей, классификации объектов оборачиваются минутами, а то и часами обучения сети. Данная статья продемонстрирует, как на примере...
 
Aleksey Vyazmikin:

这门课Aliaksandr Hryshyn 发布的内容有什么不同?

模型计算功能被原封不动地复制了,它在任何地方都是一样的

 
Maxim Dmitrievsky:

如果你在小说中加入天数小时等内容,它就没有任何作用。

bestTest = 0.4918224299

我把它扔在那里,所以没有人可以用它来捣乱。


这很复杂。普通系统显示出一种模式。

 
Rorschach:

这很复杂。普通系统显示出一种模式。

什么是传统系统

 
Maxim Dmitrievsky:

模型计算功能按原样复制,到处都一样

它是从哪里复制的?如果能把那里的回归功能和多分类功能也复制过来就好了。而且出现了建造不对称的树木的可能性,我也想这样做。

 
Maxim Dmitrievsky:

通常有哪些系统

一周中 的某一天 和某一小时买入,有不同的SL和TP。在10年中,有一些系统在加,其中的利润是最大缩水的几倍。

同一系统一直在按年和按月运行。我们可以看到,一些参数的组合比其他参数出现得更频繁。


向专家顾问提问:亲爱的专家顾问,我想 "科学地 "证明这个结果的意义。为此,我使用了大数法则和4*sko。我可以用它来做SL和TP不相等的TS吗,我需要多少次交易?

 
Rorschach:

我们在一周的一天 和某一小时买入不同的SL和TP。在10年中,有的系统在正方的利润是最大缩水的几倍。

没有发现这样的事情。他们最多只能活一年。

 
Maxim Dmitrievsky:

没有发现这样的事情。最多,他们能活一年。

在其纯粹的形式中,它几乎没有任何意义

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