交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2572

新评论
 
elibrarius#:

谢谢你。我会看一看，作为开始。也许我会想出一个办法来使用它们。

不客气，或者说是有原因的)))我花了几天时间找到所有这些链接:)))有些没有显示，论坛屏蔽了它们(

看是没有意义的，我需要解析和分析的是一系列的

 
Aleksey Vyazmikin#:

我认为首先要做的是计算统计数据，看看它是否有意义，然后将其纳入训练过程。

因此，问题仍然是如何正确地做到这一点。

假设我有3个这样的二进制序列，在可比的时间间隔内有10个测量点。

A[]={1,0,0,1,1,1,1,1,0,1};

B[]={1,1,1,1,1,1,1,0,0,1};

C[]={1,1,0,1,1,1,0,1,0,1};

因此，我想了解/绘制一个单位的概率是如何随着单位的增加而连续变化的。

我明白，我应该先计算序列的数量，但同样，我应该把长序列算作一个，还是应该分别计算，例如1111分成1,11,111和1111，还是只算11？

然后该怎么做--如何评估这个过程是有规律的还是随机的？

说实话，我不太明白。问题是，这个概率会随着时间的推移而变化吗？为了研究这一点，你可以简单地构建一个关于时间的逻辑回归（并检查系数与零之间的差异的显著性）。

如果除了时间之外，还研究影响概率的其他因素，也可以尝试将它们加入到逻辑回归中。

 
mytarmailS#:

不客气，或者说你是）））我花了好几天时间才找到所有这些链接：）））有些没有显示出来，论坛屏蔽了它们（）。

看是没有意义的，你需要解析和分析一些怎样的

我看了看所有的人。EurUsd大部分时间都是短线，其中有两个是长线。当然，它更短。但据我所知，是按交易员的数量计算的。

比如说

  • 37% 146名交易员--短线。
  • 251名交易员63%--多头 。

这些信息最好用地段来表达。因为1个有100手的交易员可能等于100个有1手的仓鼠。

当然是可以解析的，但没有历史数据。

米哈伊尔在他的文章中似乎使用了OM与SME。而且似乎这个OM可以找到很多年。这可能更有希望，因为你可以一次收集多年的信息。而且似乎有很多人在那里。我们必须去再读一遍。

而要自己收集，你至少需要几个月的时间，这样你就有东西可以学习。

 
Aleksey Nikolayev#:

说实话，我不太明白。问题是，这个概率会随着时间的推移而变化吗？为了调查这一点，你可以简单地建立一个关于时间的逻辑回归（并检查系数与零之间的差异的显著性）。

或者，也许做另一个预测器更容易--数据字符串与当前字符串的距离。森林本身可以计算出，超过8个月的数据对当前的预测是不利的。而且会有一个简单的分割：8个月前（有更好的叶子），8个月后有更差的叶子。
当然，在托盘上他们都学得很好。在测试/交叉验证中，我们应该检查。但怎么做呢？这一点并不清楚。这甚至不是预测器的重要性，而是分裂的重要性。

 
elibrarius#:

看了看所有的人。EurUsd大部分时间是空头，有两个是多头。当然，它更短。但据我所知，是按交易员的数量来计算的。

比如说

  • 37% 146名交易员--短线。
  • 251名交易员63%--多头 。

这些信息最好用地段来表达。因为1个有100手的交易员可能等于100个有1手的仓鼠。

当然是可以解析的，但没有历史数据。

米哈伊尔在他的文章中似乎使用了OM与SME。而且似乎这个OM可以找到很多年。这可能更有希望，因为你可以一次收集多年的信息。而且似乎有很多人在那里。我们必须去再读一遍。

而要自己收集，你至少需要几个月的时间，这样你就有东西可以学习。

这是正确的，你应该做容易的事，而不是你必须做的事。

 

vladavd# :

elibrarius#:

WallStreetTrader在pillion上查找，我不会给它的链接，他们会把评论擦掉的
 
Rorschach#:
我不会给出链接。

))))

见我在前页的帖子。

 
elibrarius#:


米哈伊尔在他的文章中似乎使用了OM与SME。而这种OM似乎可以在许多年中找到。这可能更有希望，因为你可以一次性收集多年的信息。而且似乎有很多人在那里。我们必须去再读一遍。

而要自己收集，你至少需要几个月的时间，这样你就有东西可以学习。

OI很有趣，但问题是，期权是非常复杂的东西--要真正理解净多头与净空头，是一个沉重的负担。此外，还有暗池--场外清算，在那里的交易有时占到30-50%的交易量（甚至可能更多--谁知道呢）。

一般来说，我将让你知道一个重要的秘密--几乎所有的零售市场都是按照大多数人的反向定位原则来运动。这就是为什么这个统计数字永远不会被零售业看到。订单流的销售也是出于这个原因

 
Max B#:

这就是为什么零售业将永远不会看到这些统计数据

我是这样做的，尽管我是一个零售商。

 
Rorschach#:
WallStreetTrader on pillion look it up, I'm not giving the link, you'll get a comment.

他们给的是什么？他们不就是把CME的信息复制到他们的指标中吗？
据我所知，他们的主要诀窍是识别基金和其他大玩家大概做的大批量。我很好奇，他们是如何区别于其他行业的？

我找到了一个解释如何使用它的视频。他们说的是：可能是，可能在这里卖掉了，因为价格下降了，等等。在我看来--这是废话，我们将看到同样的50/50%。搜索说这里曾有一个同名的信号，但已经关闭了，显然是合并了。

但指标商的主要视频解释得更漂亮，但显然他们在图表上挑选了好的时刻。

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