交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 2419

 
Maxim Kuznetsov:

- 我想要一辆能保证赢得比赛的车!

- 这是给你的一辆法拉利!

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- 你的车是垃圾,它很糟糕。没能到达终点,车毁人亡,尸横遍野......勉强从警察手中逃脱,说 "车太烂了!!"

- 白痴!环法自行车赛...

PS/ 我只是在看这个主题,但我忍不住想说......

马克西姆,这个笑话很有趣,但不在主题上)

 
Renat Akhtyamov:

算法不可能被打破,算法只能随着时间的推移成为一种消耗,因为这是它的命运。

所以,如果不可抗力的稳定问题没有得到解决,最好不要执行

你对童话的看法是正确的,你最终会理解这些话的深度。

雷纳特,你可能是对的。

我有一个问题要问你:你有一个巨大的分支,有几千页关于机器学习的内容,但在实践中,所有使用机器学习的机器人在正向测试中立即迷失,也就是说,在那里它被训练,它是一个神,但当你战斗时它停止工作。为什么这么说?

 
YURY_PROFIT:

雷纳特,你可能是对的。

我有一个问题要问你:你有一个巨大的分支,有几千页关于机器学习的内容,但实际上所有的机器学习机器人都是在正向测试中立即失去了作用,也就是说,在它被训练的地方,它是一个神,只是在战斗中,算法停止工作。为什么这么说?

好问题,根本。期待从专家那里得到答案 )
 
YURY_PROFIT:

雷纳特,你可能是对的。

我有一个问题要问你:你有一个巨大的分支,有几千页关于机器学习的内容,但实际上所有的机器学习机器人都是在正向测试中立即失去了作用,也就是说,在它被训练的地方,它是一个神,只是在战斗中,算法停止了工作。为什么这么说?

这不是我的主题,这是个论坛。

任何统计策略/理论,也就是它是什么,都是使用一个工具的一小部分历史数据,简单地说就是一个样本。

什么是统计学?

模式的发展

所以答案很简单--没有任何模式

那么我们发现了什么?

在选定的间隔时间内的某种模式,并不总是相同的,这真是一场惨败。

市场上有一个模式

买入等于卖出,但不是在一个货币对上,而是在至少三个货币对的组合中。

随着货币对数量的增加,情况也是如此。

在那里挖。

 
Renat Akhtyamov:

这不是我的主题,这是一个论坛

任何统计策略/理论,也就是它的本质,都是使用单一工具的一小部分历史数据,简单地说就是一个样本。

什么是统计学?

模式的发展

所以答案很简单--没有任何模式

那么我们发现了什么?

在选定的时间间隔内的某种模式,并不总是相同的,这真是一场惨败。

市场上有一个模式

买入等于卖出,但不是在一个货币对上,而是在至少三个货币对的组合中。

随着货币对数量的增加,情况也是如此。

在那里挖。

雷纳特,我只想说,没有一个机器训练的EA在训练期之外不输。

有一些使用其他原则的有利可图的EA,但没有基于机器学习的有利可图的EA。

如果我记得关于Max的事情,我还应该提到他已经发布了关于机器学习的EA,他现在甚至没有暂停,就已经失去了利润)。

Maksim有几十篇关于机器学习的文章,他的文字非常聪明,让人无法阅读。你真的可以看到,他对这个主题有很深的研究。

而且什么都没有,什么都没有。

也许他应该承认,机器学习在交易中只是一个死胡同的发展方式,既不能误导初学者--程序员,也不能误导交易者。

 
YURY_PROFIT:

Renat, ....

也许我们应该承认,机器学习在交易中只是一个死胡同的发展方式,不要误导新手程序员或交易员。

你不理解我的帖子,我理解你的帖子

在外汇市场上感知信息的标准情况。

该测试不是市场上的真实交易,而且永远不会是。

首先自己找出问题的答案--真实交易和模拟交易的区别是什么?

 
Renat Akhtyamov:

你误解了我的帖子,我也误解了你的。

这是在外汇市场上感知的标准情况。

测试不是一个真正的贸易,也不会成为一个真正的贸易

首先自己找出问题的答案--真实交易和模拟交易的区别是什么?

雷纳特,我非常理解你。

我的意思是,如果这些关于机器学习的数千页巧妙文字只是对程序员新手和产品消费者的误导,那么这些文字的意义何在?

实际上,在真实的交易中,没有一个在此基础上盈利的专家顾问的例子。

你这样做不是为了好玩,而是为了最终的结果,也就是一个有利可图的专家顾问。

这就是为什么一个程序员,一个初学者,开始读你的花言巧语,花了成千上万的时间,他的大脑似乎在发展,他很忙,但结果是什么都没有。

你可以创建一个名为 "交易中的机器学习--它是未来还是一条死胡同?

雷纳特,我相信你是一个非常有经验的程序员。

请给我一个使用机器学习的盈利专家顾问的例子,它在真实市场上至少工作了3个月,没有任何再培训就能盈利。

 
YURY_PROFIT:

雷纳特,我非常理解你。

我的意思是,如果这些数千页关于机器学习的巧妙文字只对程序员新手和你的产品的消费者产生误导,那么它们的意义何在?

实际上,在真实的交易中,没有一个在此基础上盈利的专家顾问的例子。

你这样做不是为了好玩,而是为了最终的结果,也就是一个有利可图的专家顾问。

这就是为什么一个程序员,一个初学者,开始读你的花言巧语,花了成千上万的时间,他的大脑似乎在发展,他很忙,但结果是什么都没有。

你可以创建一个名为 "交易中的机器学习--它是未来还是一条死胡同?

雷纳特,我相信你是一个非常有经验的程序员。

请给我一个使用机器学习的盈利专家顾问的例子,该专家顾问在真实市场中至少工作了3个月,没有进行再培训就获得了盈利。

这样说吧

在欧元兑瑞郎或美元兑瑞郎上试一下,用几个月的时间模拟一下。

如果你不喜欢它,就把它扔掉。

你不能真的谈论它,这是规则。

我没有神经元;)

 
而且,没有神经元的说法是对的,这是一个死胡同。如果EA内部没有交易算法,仅仅从历史数据中学习是一个死胡同,是在浪费时间!
 
你是在错误的一端。这里的讨论是关于有趣的事情,包括与交易有关的话题。标准的TS是稳定的千分之一或更多,神经网络的数量相对较少。因此,声称MO不起作用是一个幸存者的错误。如果没有这个主题,论坛上肯定就没有什么可看的了。
雷纳特在边上,卖猴子。