交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 224

新评论
 

三个智者走在路上，一个傻瓜在路上遇到他们，傻瓜问智者--生命的意义是什么？

....... 两个智者走在路上，而两个愚者只能猜测生命的意义。

 
ivanivan_11:

当你说话的时候，听起来就像你有妄想症。

你有任何语言的答案吗？ R与此有什么关系？

还是你有一个关于MCL的格局？

如果R语言没有内置的模式识别算法（如MQL），那么它的特殊优势是什么？事实上，创建这样的算法据说更容易？那么为什么他们还没有被创造出来呢？如果他们被创造了，他们在哪里？

也许问题的关键在于，R只是在交易中成为了潮流，但不是因为他的特殊优点，而是因为 交易观念的改变？也就是说，经典的技术分析已经成为过去，而 "复杂 "和 "奇特 "的数据分析方法已经非常流行。

高等数学和统计学已经成为分析市场数据和做出交易决定的工具。在这里，R作为一种适合这类计算的语言出现在现场。在交易中使用这种分析方法的效果如何--这是一个开放的问题。没有人证明这一点。

在统计学和高等数学的帮助下，没有发现市场规律的铁证。只是这些方法变得很时尚，因此R也变得很时尚。

然而，对分析市场数据和寻找其模式的数学和统计方法的有效性进行真正的统计研究，可能会发现经典的技术分析要好得多，因此，与MQL相比，R在algotrading中的好处并没有得到证实。

如果你愿意，让我们用机器学习和其他 "技巧 "来研究新的 "潮流 "分析方法的有效性，并与MQL中的传统技术分析（支撑线，禁忌，破位和反弹，趋势等）的交易结果进行比较。

让我们对R语言在自动交易中的好处得出最后的结论。

 

最后，为了把 "肉片和苍蝇 "分开，我要说的是，R可能确实有优势，但它们在交易中的价值有多大，是一个开放的问题。

如果这些优势不能为策略提供更多的盈利能力，那么它们对自动交易就没有价值。

至于写代码和使用现成的模板的便利性--这只是用户的 "优势"。

对于开发人员来说，最好能详细了解他们的代码。

 
标签 Konow:

至于写代码和使用现成的模板的便利性，--这只是用户的 "优势"。

开发人员最好能详细了解他们的代码。

那就自己写交易平台吧，你要MT5和MQL干什么，你是个开发者，不是用户，对吗？)))

你为什么要接受别人的代码，这很愚蠢，你在自相矛盾))))

 
mytarmailS:

那么自己写交易平台，为什么要用MT5和MQL？)))

你为什么要采用别人的代码，这是愚蠢的，你自相矛盾))))。

我对用户没有任何不敬之意。你让它听起来像是白费力气。

用户就是不明白，现成的解决方案、模板和标准只对他们有利。开发人员需要的是打破它们并建立自己的模板和标准的能力。这使你能够改变发展方向，开辟新的视野。

否则，--只能在既定的框架内遵循。

 
ReTeg Konow:

我对用户没有任何不敬之意。你不应该让它听起来像那样。

用户就是不明白，现成的解决方案、模板和标准只对他们有利。开发人员需要的是打破它们并建立自己的模板和标准的能力。这使你能够改变发展方向，开辟新的视野。

否则，就只能遵循框架。

1）好吧，谁禁止破译？ 在P-KA中，所有的代码都是开放的，你可以随意破译它们。

2）如果你已经有一个适合你的解决方案，而且你想使用它，不管你是专家还是用户，都很难与你争论。

 
mytarmailS:

那么自己写交易平台，为什么要用MT5和MQL？)))

你为什么要采用别人的代码，这很愚蠢，你自相矛盾))))。

他的话中没有任何矛盾之处。例如，可以用自己的C语言编写的交易程序通过FIX连接到经纪商，甚至根本不使用MT进行交易，从而在你的C语言创作中进行所有的技术征集。但问题是，在MT中做这件事更容易，不是用R或C语言，而是用MT中的MQL编写的程序。对于MT来说，代码库中有堆积如山的特殊交易 "砖块"，绿色交易员可以从这些砖块中创造他的幻想。有一个专家顾问的生成器，如果你愿意，你可以进入代码，详细了解一切是如何运作的（不需要像SanSanych那样，阅读创建这个模块的院士们的大量科学文献）。
 
标签 Konow:

1.我有说过别的吗？我在哪里谈到了贸易订单？你是什么意思？

2.那么，寻找未来将与历史数据相同的证据 不是很无知 吗？)统计数据收集数据作为识别模式的基础，但不能作为模式的 "证明"。统计数据所揭示的模式是推测性的。你能看到这个模式，我却看不到。反之亦然。因此，你基于统计数字的 "证明 "是一个错误的结论，是把主观设想当作客观现实的接受。

在交易中，统计是一种与指标、模式和其他类型的模式检测相提并论的分析工具。每个人都自己决定如何使用它。对许多人来说，统计只是为了评估他们的交易结果，对其他人来说，是为了寻找市场动态的重复，对其他人来说，是为了检查指标信号的质量等等。然而，根据收集到的统计数据对未来作出任何明确的结论都会产生误导。因此，不要把统计数据 "偶像化"--它们在预测复发方面的价值也应该得到统计学上的验证。所以，--收集关于你的统计预测的准确性的统计数据，然后对这些统计数据进行统计，等等...)

现在关于机器学习：其成效的成果在哪里？你能写一个通用的R代码来检测经典价格形态吗？我需要该算法能够无误地找到趋势、絮状物、水平、破损、反弹、修正、抛物线曲线、通道和许多其他东西。所有这些都是技术分析。如果R最初是为交易而设计的，那么这种算法必须在默认情况下实施。他们在哪里？如果它们在那里，我们还争论什么呢？- R是最好的交易语言!

因此，传说中的机器学习：神经元网络必须能够轻松识别价格数字，并且在这项技能上不屈服于人类。他们能做到吗？证据在哪里？给我看一个能识别所有模式的R型机器人，然后我会说你说的都是对的。

3.R我不知道，我的无知肯定是有的。但是，如果你在实践中向我证明它的效率（通过展示交易结果，或可以解决上述问题的机器人），那么我很乐意研究R。

但是，当R说 "为什么要重新发明自行车？"的支持者建议使用拐杖时，MQL的信徒们将制造他们自己的自行车，这肯定会超过蹒跚的对手））。

TA和MO的区别在于，许多 "指标 "是经典的统计学，它们的窗口版本，而TS对指数的优化是MO的一个特殊情况，例如，很容易将它们简化为神经网络，TA和MO的区别首先在于后者更 "科学"。也就是说，它的方法没有经过严格的数学证明，至少是数字证明，经验证明，在TA中，有很多毫无根据的假设和不同的方法，只诉诸于 "常识"，这在交易中往往只有伤害而没有帮助。

 
mytarmailS:

1）好吧，谁禁止破译？ 所有代码在R-KA中都是开放的，你可以随意破译。

在r-code中，你必须先打破，然后再建立，而在MQL中，你甚至不需要打破任何东西--你可以马上建立））。
 
安德烈-迪克
他的话中没有任何矛盾之处。例如，你可以用你自己的交易程序（用C语言 编写）通过FIX连接到经纪人，甚至根本不使用MT进行交易，并在你的C语言创建中进行整个技术分析。但问题是，在MT中做这件事更容易，不是用R 或C语言，而是用MT中的MQL编写的程序。对于MT来说，代码库中有堆积如山的特殊交易 "砖块"，绿色交易员可以从这些砖块中创造他的幻想。有一个专家顾问的生成器，如果你愿意，你可以进入代码内部，详细了解一切是如何运作的（不需要像SanSanych那样，阅读大量创建该模块的院士的科学文献）。

好吧，是的，我同意，我也不会争论...

但是，如果你想检查市场的一些机器学习算法，10种流行算法中的一种，并在这之前以50种已知的方式对数据进行预处理，那么R-ka就可以了，这个主题就是关于它的....。

每种语言都有自己的任务，有什么好争论的呢......。

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