Привет, Хабр! Сегодня рассказываем о наших трех крутых мероприятиях для разработчиков в марте, которые связаны с технологиями Microsoft Azure. Среди тем: основы искусственного интеллекта , DevOps с GitHub и основы работы с данными . Ну и без бесплатных возможностей по сдаче сертификационных экзаменов Microsoft как обычно не обойдется...
只找到一个参考资料，说他在AQR（管理约1500亿）担任过六个月的首席打字员。
总之，这本书只是作为整个过程的一个大纲，是有用的。
我有一个曾祖父，他是一个首席机械师，有一个不错的庄园，在市中心有一栋房子。可能是遗传记忆。
是否有人已经用非价格数据进行了实验，但以基本面为例？
大约是这样的--输入所有主要国家和世界经济 在一天（小时）开始时的所有可能的基本指标，一个当天（小时）的价格运动的分类器或回归器。
是否有人已经用非价格数据进行了实验，但以基本面为例？
像这样--输入所有主要国家和世界经济 在一天（小时）开始时的所有可能的基本面，一个当天（小时）价格变动的分类器或回归器。
我们最近一直在研究普拉多的作品）。因此，我将用他书中的一段话来回答："基本面数据是极其规律化的，而且是低频的。鉴于市场上的公开供应，它们不太可能有任何可开发的价值。"
我用TP和SL的标记摆弄了很久的模型。
我把TP=SL=50作为一个基础。这样一来，你就可以立即看到培训的成功，只是错误的。起初，它在OOS上约为45%。我通过许多可以在实际交易中使用的技巧，将其提高到40%。在13000笔交易中，有5300笔在8个月内亏损，即约2500笔交易净利润为50点。缩减是指连续进行100次交易，也就是说，我每次交易的花费不超过存款的1%，或者最好是0.5%。
但事实证明实验成功的部分是2017年2月至9月，当时欧元不断上涨。
向前或向后移动半年或将OOS图增加到1-2年会导致49%的误差......。OOS上的55%。
误差为0和调节为10、20、30、40%的跟踪都试过。总是50%的反馈（2017年的幸运除外）。
也就是说，不可能简单地预测价格上涨或下跌50点比50%好。 我已经对价格脱钩进行了训练。ZigZags。增加CME的交易量 会增加2-3%（在2017年），但在其他时期，CME的交易量没有任何作用。
在重新计算时，TP！=SL的变体也导致零利润。
总的来说，我认为TP和SL标记的工作是没有希望的。
现在我打算改成没有老师的培训（有随机的老师标记）。但显然，在六个月到一年的时间里，几乎有同样的成功率，有缩减的情况（从最近的文章来看）。
我现在打算改成无师自通的培训（偶尔会有教师加码）。但显然，在六个月到一年的时间里，几乎有同样的成功率，有缩减的情况（从最新的文章来看）。
这也是没有用的...它甚至比与教师（更 "昂贵"）有相同或更糟糕的削减更糟糕。
一般来说，我有另一个寻找模式和提取模式的方法，但要获得这样的视野必须经过1000+模型的训练......。
我认为（肯定的）秘密是拓宽功能空间，模型有 "信息饥渴症"，它们太简单，太原始......。他们（模型）是我们的反映，我们的模型太原始了，因为我们看到了市场（还能怎样？）
一个愚蠢的人说："那些特征怎么办，他们有回返者，其他都是衍生品。
有思想的人明白，即使是在本地找到的东西也需要很大的力量......我说的不是10层的神经元（这只是傻瓜的流行歌曲），我说的是常识......
发明了一个带有交互式可视化和滑块的模式搜索器（到目前为止只是在我的脑海中）。也就是说，我可以快速找到像季节性模式一样的模式（如果有的话），但是是一个扩展版本（有条件的季节性模式）。
我发现了一个用于可视化的很酷的库（Python），我将不得不学习
如果发现了什么，你可以立即生成机器人。这种搜索背后的意义/逻辑是什么？
搜索是一种预搜索。我们用小部队搜索，如果发现了什么，我们就拉起部队。我想做一个测试器，它将从OHLC计算MO模型内的交易利润（不向测试器输出）。
我一直在考虑我的想法，在开仓买入的时候，如果有的话，在价格上加上点差和佣金，如果开仓卖出的话，则在收盘时加上点差和佣金。
标准字段存储的是每个柱子的最小点差。 唯一的选择是对所有的真实点差进行测试，找到这个真实点差。但这很漫长，而且必须储存在文件中，这将使整个系统变得复杂。
也许只是用点差+佣金+另外10点。测试器中成功交易的数量将减少，直至完全找不到成功的模型。
另一方面，10点将涵盖本地经纪公司的滑点和另一家经纪公司的更差的点差条件。
你有什么建议？
我想做一个测试器，它将从OHLC计算MO模型内的交易利润（不向测试器输出）。
我一直在考虑我的想法，在开仓买入的时候，如果有的话，在价格上加上点差和佣金，如果开仓卖出的话，则在收盘时加上点差和佣金。
标准字段存储的是每个柱子的最小点差。 唯一的选择是对所有的真实点差进行测试，找到这个真实点差。但这很漫长，而且必须储存在文件中，这将使整个系统变得复杂。
也许只是用点差+佣金+另外10点。测试器中成功交易的数量将减少，直至完全找不到成功的模型。
另一方面，10点将涵盖本地经纪公司的滑点和另一家经纪公司的更差的点差条件。
你有什么建议？
是的，你可以，但你指的是什么酒吧？每小时、每天或可能是一个刻度线？
你可以提供建议，但你指的是哪个酒吧？每小时、每天或可能是一个刻度线？
M1-M5