交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2468

新评论
 
有趣的主题，虽然几乎毫无用处，这么多信息却几乎都是无用的。谁动了价格，为什么，为了什么，这些都是不必要的问题，以及使用什么数据进行分析。神经网络、机器学习、神...首先，你需要了解你在寻找什么。
 
Evgeniy Ilin#:
有趣的主题，虽然几乎没有用处，这么多信息，但几乎都是无用的。谁在动价格，为什么，这些问题都是多余的， 还有 用什么数据来分析。神经网络、机器学习、神...首先，你需要了解你在寻找什么。

如何？

 
elibrarius#:
一张3-5个交易的照片说明不了什么。100-200次的实际交易（或在3-4个月内）将显示统计数字。还有缩水。

为什么你要把神经网络和资金管理混为一谈？ 一个神经网络会给你一个信号（如果它被正确地训练--它所训练的只是概率，它仍然在推动市场），但你如何把你的资金管理和交易管理与它联系起来（一个有信号的指标）是你对风险的个人态度。

p.s. Evgeny Dyuka 感谢你提供的例子链接，但代码中的 逻辑总是更有趣)

 
mytarmailS#:

怎么说呢？

你怎么能在这里理解你呢？- 这条线5年了，什么都没有得到证明。

屏幕截图 2021-10-25 203101 屏幕截图 2021-10-25 203305

 
JeeyCi#:

为什么你要把神经网络和资金管理混为一谈？ 神经网络会给你一个信号（如果它被正确地训练过的话--而且它被训练过的东西很可能仍然会影响市场），但你如何把你的资金管理和交易管理与它联系起来（有信号的指标）是你自己对风险的态度。

p.s. Evgeny Dyuka，感谢你提供的例子链接，但代码中的逻辑总是更有趣)

你去吧。如果你无条件地相信这个指标。
发出信号吧。

我们会看到...

 
elibrarius#:
你转了一圈。如果你无条件地相信这个指标。
发出信号吧。

我们会看到...

你的问题是什么？
如果你去看前5个指标，看看评论中是否有要求先交易3个月，然后再发布。
如果你不擅长某件事情，你不必诉诸于扯皮。
MQL5 Code Base: Индикаторы
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Maxim Dmitrievsky#:
有一个计划，或者说可能有两个。
...

2.通过任何分类器搜索策略，分析其内部结构（特征重要性、转变值和不同指标）。可以自动化，接近一些人工智能的模样。输出是一个黑盒子，但希望选择标准能发挥作用。

递归网络和贝叶斯方法，就其本身而言，既没有表现出从金融时间序列中提取 "记忆 "的能力，也没有得到关于新数据的最稳健模型的结论。

是的，有一些--我会看看的，谢谢...或者在这里。

(PDF) Variance-Based Feature Importance in Neural Networks
(PDF) Variance-Based Feature Importance in Neural Networks
  • www.researchgate.net
PDF | This paper proposes a new method to measure the relative importance of features in Artificial Neural Networks (ANN) models. Its underlying... | Find, read and cite all the research you need on ResearchGate
 
Evgeny Dyuka#:
你有一些问题吗？
他们没有任何问题。 进入前5个指标，查看是否有交易3个月的要求，然后发布。
如果你有不擅长的事情，你就不必去扯皮。
你的指标是否成功？
 
elibrarius#:
它对你的指标有作用吗？
在这里，你显然错过了这5年 开始时的恐惧和贪婪主题......可能是因为你选择了递归式发展而不是递增式发展......？
 

没有人对10家经纪公司的交易者平均头寸的图表感兴趣？


没有人对价格与交易者的情绪呈反比关系的事实感兴趣吗？

cor(cl,av)

[1]

-0.74


这难道不能解释为什么模型对新数据不起作用，为什么交易者总是输，为什么市场机制本身揭示......没有？

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