交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2265

新评论
 
Rorschach:

配对交易也是如此，你寻找一个漂亮的价差，但在盎司上，它马上就没劲了。

怎么办？

 
Rorschach:

在配对交易中也是如此，你寻找一个很好的价差，而在卖出时，它马上就会耗尽。

艾娃和奇夫，10天


 
Renat Akhtyamov:

他们已经在上面解释了

MO是最酷的配合，一个测试员无法做到这一点

尚无其他解释
可理解的，2600页是为配合而写的
 
弗拉基米尔-巴斯卡科夫：
伙计们，向新人们解释一下，国防部和外汇有什么关系，联系在哪里？

他们已经在上面解释过了。

专家顾问是最适合的，测试员不能这样做。

关于交易、自动交易系统和测试交易策略的论坛

交易中的机器学习：理论、实践、交易及其他

mytarmailS, 2020.12.24 11:08

我不知道如何在策略测试器中使用自动选择参数，它是一种原始的机器学习。

尚无其他解释
 
Renat Akhtyamov:

艾娃和奇夫，10天大

而在这之前，它正在向外扩散。如果你在历史上建立一个从7到16的价差，在16之后，价差会扩散。


 
Rorschach:

在这之前，它正在向外扩散。如果你在历史上建立一个从7到16的价差，在16之后，价差会扩散。


好的

让我们看看

 
mytarmailS:

我正在慢慢继续我的实验，用健身函数训练神经网络....。

我想出了这种描述健身函数的方法，我没有教网络实现利润最大化，而是试图教网络 "最大化一个漂亮的收入图"。

什么是 "最好看的利润图"？ 它被定义为线性增长线和利润图的相关系数。

追踪20K

测试20K

标准 - "最美丽的收入图表"（如上所述）+双倍佣金


神经网络的训练很差，对于这么大的样本来说，神经元太少了

但该标准显然比最大收入更好地描述了模型的公平性。


 
Rorschach:

在这之前，它正在向外扩散。如果你在历史上建立一个从7到16的价差，在16之后，价差会扩散。


谢谢你!你让三个帖子变得非常有趣，发自内心的!

特别是触动了我的灵魂。

"然后幻想的构思......

"黑暗。黑暗。工厂"。

 
mytarmailS:

20公里的火车

测试20K

标准 -"最美丽的收入图"（如上所述）+双倍佣金


神经元的训练很差，这么大的样本，神经元太少了

但该标准显然比最大利润更好地描述了模型的权益。


建议--将20千米的轨迹再分成三个部分，并

标准--"最大限度的美丽收入图"（如上所述）+双倍佣金--作为补充+在所有三个部分最大限度地相似

也就是说，不仅三个地块的平均 "美丽 "应该更好，而且三个地块的最小和最大 "美丽 "之间的差异也应该最小化。

 
mytarmailS:

20公里的火车

测试20K

标准 -"最美丽的收入图"（如上所述）+双倍佣金


神经元的训练很差，这么大的样本，神经元太少了

但该标准显然比最大利润更好地描述了模型的权益。


没关系，去每月有一万亿营业额的市场。

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