交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2061 1...205420552056205720582059206020612062206320642065206620672068...3399 新评论 Rorschach 2020.10.31 10:36 #20601 罗夏：我想 "科学地 "证明这个结果的意义。为了做到这一点，我使用了大数法则和4*sko。这是否可以用于SL和TP不相等的TS，以及需要多少次交易？ 对档案中的第一个系统进行模拟 。红线是100000次迭代的最差和最佳结果。在2500次交易（40年）之后，下限就变成了正数。 使用公式sqrt(1/572*(514*(29.95-6.64)^2+58*(-200-6.64)^2)) = 69.4 3796.3/69.4=54.7，这似乎是一个有意义的结果。 还是我必须用预期报酬除以sko？ 我在模型中加入了sko。 10000-3754=6246 //100000次迭代中572次交易的最大偏差 69.4*sqrt(572)=1659.8 //572次交易的SCO 6246/1659.8=3.76 看来我根本就算错了 模拟的期望值=0。一般来说，结果是在误差范围内。 Aleksey Vyazmikin 2020.10.31 12:44 #20602 mytarmailS: 解决办法是这样的：做一个极值形态，看一下当前价格 和该形态之间的相关性... 图案的两边有多少条？你有没有计算过，在确定模式之后，直到下一个极值ZZ之前，还有多少运动百分比？ Aleksey Vyazmikin 2020.10.31 12:48 #20603 Evgeniy Chumakov: 对于 "之 "字形，只需教导神经网络预测肩部的长度--比前一个长或短（因为目标需要长的）。 这就是我的系统的工作方式，当一个新的ZZ段出现时，就给出预测。像所有的系统一样--财务结果在很大程度上取决于市场条件，即是否会有许多ZZ超过一个特定的阈值。如果阈值很小，盈利的交易会很多，但在止损方面有一个问题--我把它们放在一个新的区间ZZ的发生点上，到目前为止，我还没有发现任何其他的初始入口的变体。 mytarmailS 2020.10.31 12:59 #20604 Aleksey Vyazmikin: 图案的两边有多少条？计算出在确定模式到下一个ZZ极值后，还剩下多少运动百分比？ 每侧10个（BALDA）。 不，我没有，你可以顺便算一下，这很有趣...... 到目前为止，我还停留在我的模式上，这很有趣。 Aleksey Vyazmikin 2020.10.31 13:47 #20605 mytarmailS: 每侧10个（我从BALDA那里拿的）。不，我没有，你可以顺便算一下，这很有趣......我仍然停留在我的模板上，有趣的事情变成了 如果我设法确定修正的深度占以前ZZ的百分比，可能会很有趣。同时，我应该考虑在MA（96-128）或ZZ的新区间出现时出场。 当我忙着整顿马赫上的策略时--我是为了这篇文章。 mytarmailS 2020.10.31 14:16 #20606 Aleksey Vyazmikin: 如果我们设法确定修正的深度占以前ZZ部分的百分比，可能会很有趣。同时，我们应该考虑在MA（96-128）或在ZZ的新区间出现时退出点。当我正忙着整顿我的面具上的策略时--我是为了这篇文章。 我根本不使用ZZ Aleksey Vyazmikin 2020.10.31 15:12 #20607 mytarmailS: 我根本不使用ZZ。 你识别小的运动也是可以理解的，但本质上是同样的ZZ，数值更小。 Maxim Dmitrievsky 2020.11.01 03:50 #20608 mytarmailS: 受过训练的...灰色是原始数据，蓝色是来自模型的数据还插入了一段Trayne，以说明模型在新数据上是如何淡出的 已经做了一些事情。我想要一个兰巴，我对它爱不释手。在工厂里没有钱买的😔 Maxim Dmitrievsky 2020.11.01 05:54 #20609 如果你非常需要的话，通常会用蒙特卡罗来测试策略。 Maxim Dmitrievsky 2020.11.01 06:38 #20610 mytarmailS: 哦，shit.....如果你知道我脆弱的灵魂里有什么))))，我自己都不相信什么......这顶帽子理解平坦，但它对这一趋势感到悲伤。 尝试按时间过滤，例如在亚洲/太平洋时段，它在平坦的地方工作。 1...205420552056205720582059206020612062206320642065206620672068...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
对档案中的第一个系统进行模拟 。红线是100000次迭代的最差和最佳结果。在2500次交易（40年）之后，下限就变成了正数。
使用公式sqrt(1/572*(514*(29.95-6.64)^2+58*(-200-6.64)^2)) = 69.4
3796.3/69.4=54.7，这似乎是一个有意义的结果。
还是我必须用预期报酬除以sko？
我在模型中加入了sko。
10000-3754=6246 //100000次迭代中572次交易的最大偏差
69.4*sqrt(572)=1659.8 //572次交易的SCO
6246/1659.8=3.76
看来我根本就算错了
模拟的期望值=0。一般来说，结果是在误差范围内。
解决办法是这样的：做一个极值形态，看一下当前价格 和该形态之间的相关性...
图案的两边有多少条？你有没有计算过，在确定模式之后，直到下一个极值ZZ之前，还有多少运动百分比？
对于 "之 "字形，只需教导神经网络预测肩部的长度--比前一个长或短（因为目标需要长的）。
这就是我的系统的工作方式，当一个新的ZZ段出现时，就给出预测。像所有的系统一样--财务结果在很大程度上取决于市场条件，即是否会有许多ZZ超过一个特定的阈值。如果阈值很小，盈利的交易会很多，但在止损方面有一个问题--我把它们放在一个新的区间ZZ的发生点上，到目前为止，我还没有发现任何其他的初始入口的变体。
图案的两边有多少条？计算出在确定模式到下一个ZZ极值后，还剩下多少运动百分比？
每侧10个（BALDA）。
不，我没有，你可以顺便算一下，这很有趣......
到目前为止，我还停留在我的模式上，这很有趣。
每侧10个（我从BALDA那里拿的）。
不，我没有，你可以顺便算一下，这很有趣......
我仍然停留在我的模板上，有趣的事情变成了
如果我设法确定修正的深度占以前ZZ的百分比，可能会很有趣。同时，我应该考虑在MA（96-128）或ZZ的新区间出现时出场。
当我忙着整顿马赫上的策略时--我是为了这篇文章。
如果我们设法确定修正的深度占以前ZZ部分的百分比，可能会很有趣。同时，我们应该考虑在MA（96-128）或在ZZ的新区间出现时退出点。
当我正忙着整顿我的面具上的策略时--我是为了这篇文章。
我根本不使用ZZ
我根本不使用ZZ。
你识别小的运动也是可以理解的，但本质上是同样的ZZ，数值更小。
受过训练的...
灰色是原始数据，蓝色是来自模型的数据
还插入了一段Trayne，以说明模型在新数据上是如何淡出的
哦，shit.....如果你知道我脆弱的灵魂里有什么))))，我自己都不相信什么......
这顶帽子理解平坦，但它对这一趋势感到悲伤。
尝试按时间过滤，例如在亚洲/太平洋时段，它在平坦的地方工作。