交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 2062 1...205520562057205820592060206120622063206420652066206720682069...3399 新评论 mytarmailS 2020.11.01 06:56 #20611 Maxim Dmitrievsky: 试着按时间过滤,例如亚洲/大洋洲的会议,如果在平坦的地方可以使用的话。 不,它不工作,它不工作(!) 总之,我认为我们的问题是......我们的TS设置不适合新的价格变动......。 1)我们需要开发一个模块,将市场的客观特征 "模块ОХ"... 2)应该为每个 "模块ОХ "状态制定适合当前状态的行为规则。 有可能产生以下数据 Х -"模块ОХ " 的状态 Y(目标)--适当的行为 3)训练模型,使其对每个状态产生足够的行为 看起来像一个经典的RL? Maxim Dmitrievsky 2020.11.01 07:29 #20612 mytarmailS: 不,它不工作,它不工作(()。总之,我认为我们的问题是......我们的TS设置不能满足新的价格变动......。1)我们需要开发一个模块,将市场的客观特征 "模块ОХ"...2)应该为每个 "模块ОХ "状态制定适合当前状态的行为规则。有可能产生以下数据Х -"模块ОХ " 的状态Y(目标)--适当的行为3)训练模型,使其对每个状态产生足够的行为那么,什么东西变成了经典的RL? RL并不是在一个随机的环境中取出来的。你需要专门寻找设置,挑选出像季节性的模式 Aleksey Nikolayev 2020.11.01 07:59 #20613 Maxim Dmitrievsky: RL在随机环境中不起作用。有必要寻找套路,找到季节性模式。 日内波动率的波动阻碍了对日内模式的搜索。需要以某种方式摆脱它们。可能的方式。 1)重新调整增量,以考虑到日内波动性。 2)切换到一个新的日内时间,在这个时间内,方差均匀 增长。 3)使用 "之 "字形图案。膝盖的价值不取决于波动率的波动。顶级时间当然取决于波动率(在波动率高的地方它们更常见),但在过渡到统一时间时,这些集群会消失。 mytarmailS 2020.11.01 08:11 #20614 阿列克谢-尼古拉耶夫。 1)重新调整增量,以考虑到一天中时间的波动性。 你怎么看? Aleksey Nikolayev 2020.11.01 09:44 #20615 mytarmailS: 你怎么看? 寻找Di--一天中第i分钟的增量的平均平方。然后用所有的增量除以其相应的di=sqrt(Di)。我们将增量的平方相加,在新的系列中寻找与SB的偏差。价格是扭曲的,但时间并没有改变。 mytarmailS 2020.11.01 09:56 #20616 Aleksey Nikolayev: 寻找Di--一天中第i分钟的增量的平均平方。然后用所有的增量除以其相应的di=sqrt(Di)。将增量的平方相加,寻找新系列中与SB的偏差。价格被扭曲了,但时间并没有改变。 给我看看代码和图表上的结果,因为它不是很清楚 Evgeniy Chumakov 2020.11.01 09:58 #20617 Aleksey Nikolayev: 寻找Di--一天中第i分钟的增量的平均平方。然后用所有的增量除以其相应的di=sqrt(Di)。将增量的平方相加,寻找新系列中与SB的偏差。价格会被扭曲,但时间不会改变。 但在计算平均值时,结果不会因取样数量的不同而改变? Evgeniy Chumakov 2020.11.01 09:59 #20618 mytarmailS: 在图表上显示代码和结果,这不是很清楚 我理解你在计算特定分钟的平均数,但平均数会有所不同--一周、一个月、一年。 Aleksey Nikolayev 2020.11.01 10:24 #20619 Evgeniy Chumakov: 难道结果不会随着计算平均值的样本数而改变吗? 当然会的。在我们感兴趣的区间内进行计算,但不要太小(两个月以上)。 Aleksey Nikolayev 2020.11.01 10:29 #20620 mytarmailS: 在图表上显示代码和结果,这不是很清楚 这并不难,我相信你可以做到。唯一的一点是--最好采取close[i]-open[i]而不是close[i]-close[i-1] 作为增量,以应对间隙和辍学的情况。 1...205520562057205820592060206120622063206420652066206720682069...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
试着按时间过滤,例如亚洲/大洋洲的会议,如果在平坦的地方可以使用的话。
不,它不工作,它不工作(!)
总之,我认为我们的问题是......我们的TS设置不适合新的价格变动......。
1)我们需要开发一个模块,将市场的客观特征 "模块ОХ"...
2)应该为每个 "模块ОХ "状态制定适合当前状态的行为规则。
有可能产生以下数据
Х -"模块ОХ " 的状态
Y(目标)--适当的行为
3)训练模型,使其对每个状态产生足够的行为
看起来像一个经典的RL?
不,它不工作,它不工作(()。
总之,我认为我们的问题是......我们的TS设置不能满足新的价格变动......。
1)我们需要开发一个模块,将市场的客观特征 "模块ОХ"...
2)应该为每个 "模块ОХ "状态制定适合当前状态的行为规则。
有可能产生以下数据
Х -"模块ОХ " 的状态
Y(目标)--适当的行为
3)训练模型,使其对每个状态产生足够的行为
那么,什么东西变成了经典的RL?
RL在随机环境中不起作用。有必要寻找套路,找到季节性模式。
日内波动率的波动阻碍了对日内模式的搜索。需要以某种方式摆脱它们。可能的方式。
1)重新调整增量,以考虑到日内波动性。
2)切换到一个新的日内时间,在这个时间内,方差均匀 增长。
3)使用 "之 "字形图案。膝盖的价值不取决于波动率的波动。顶级时间当然取决于波动率(在波动率高的地方它们更常见),但在过渡到统一时间时,这些集群会消失。
1)重新调整增量,以考虑到一天中时间的波动性。
你怎么看?
你怎么看?
寻找Di--一天中第i分钟的增量的平均平方。然后用所有的增量除以其相应的di=sqrt(Di)。我们将增量的平方相加,在新的系列中寻找与SB的偏差。价格是扭曲的,但时间并没有改变。
寻找Di--一天中第i分钟的增量的平均平方。然后用所有的增量除以其相应的di=sqrt(Di)。将增量的平方相加,寻找新系列中与SB的偏差。价格被扭曲了,但时间并没有改变。
给我看看代码和图表上的结果,因为它不是很清楚
寻找Di--一天中第i分钟的增量的平均平方。然后用所有的增量除以其相应的di=sqrt(Di)。将增量的平方相加,寻找新系列中与SB的偏差。价格会被扭曲,但时间不会改变。
但在计算平均值时,结果不会因取样数量的不同而改变?
在图表上显示代码和结果,这不是很清楚
我理解你在计算特定分钟的平均数,但平均数会有所不同--一周、一个月、一年。
难道结果不会随着计算平均值的样本数而改变吗?
当然会的。在我们感兴趣的区间内进行计算,但不要太小(两个月以上)。
在图表上显示代码和结果,这不是很清楚
这并不难,我相信你可以做到。唯一的一点是--最好采取close[i]-open[i]而不是close[i]-close[i-1] 作为增量,以应对间隙和辍学的情况。