交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2645

新评论
 
Aleksey Nikolayev #:

情况很可能就是这样。不过，在比较/选择特征和优化元参数方面，这似乎是一种更容易解释的方法。

关联规则是怎么回事？
 
mytarmailS #:
联营规则不可行怎么办？

思路大致是清晰的。无论如何，我们首先需要想出一种算法，将连续的预测项集合划分为离散项，并据此形成规则。如果真的存在并找到了这种好的预测项及其好的分区，剩下的就是技术问题了。

 
Aleksey Nikolayev #:

总的来说，思路是清晰的。无论如何，我们首先需要想出一种算法，将一组连续的预测项划分为离散项，并从中形成规则。如果真的存在并找到了这种好的预测项及其好的分区，剩下的就是技术问题了。

我一开始写错了，我想错了。
这完全取决于你想做什么。如果你想找一些清晰的水平，我只是将价格归一化，再四舍五入一下，就能找到反弹模式，但搜索空间很大，重复性很小。 但如果是其他事情，正常的聚类是一个很好的解决方案。
 

符号回归实验...

从根本上说，实现的是顺序关联规则，但不是静态项，而是逻辑规则。这使得算法更有深度，可以更巧妙地理解其观察结果。这一概念使得描述任何类型的规律性成为可能，因为规则的复杂性和类型不受任何限制。

有一勺焦油，算法无法研究大型数据数组，因为由于其架构的特殊性，数据数组非常长。

因此，我想出了一些降低搜索维度的方法。

1) 我只对极端值感兴趣，集中研究极端值可以将搜索空间缩小 10-20 倍，而我们真正需要从市场中了解的是它是否是反转、趋势-趋势、平滑-平滑......这些主观的废话让我们无法集中精力做主要的事情。

2) 在我看来，我发明并实现了类似于 "一次学习 "的东西，现在我不需要计算整个历史就能学到东西，这不是什么很酷的诀窍，这更像是一种无奈之举，因为学习整个历史是行不通的，至少现在还不行。

到目前为止，我们只进行了第一次实验，但我可以肯定地说，这种算法并不完全是愚蠢的，是值得学习的。


交易算法本身由模式组成，模式是针对特定情况的一套规则。

这是一种情况下的模式。

规则很原始，但我们才刚刚开始热身）。

该模式的交易方式就像觅食，模式中有许多规则，如果触发了规则的某个临界值，URAH 就会识别出反转并进行交易。

看起来是这样的。

是这样的


该算法的魅力何在？

1) 可以说，它能深入挖掘形态。

2) 它与指数无关，也不使用表格数据，因此可以抵御非平稳性以及关联规则的影响。

 

顺便说一句，也许有人会对此感兴趣。

很多时候，如果反弹不起作用，阻力就会变成支撑。

如图所示。

这也是可以解释的，所以水平线就在那里，不可能不在那里。

 
Aleksey Nikolayev #:

我正在考虑将我的想法 与PRIM 算法 的想法结合起来的可能性。我没什么好炫耀的。

奇怪的是，这个 PRIM 包含的想法与我试图实现的想法相同。

我读了这篇文章，但有一些困惑：

1.边界划分的量化过程是怎样的？是有一定步骤的统一分割吗？

2.边界很清楚--我自己也是这么做的，但图片中还有一个额外的剪切--第二个剪切是愚蠢的排除采样吗？

3.如果我没理解错的话，他们和我一样，也是单独考虑每个预测因子--找到所谓的 "框"，但我不明白他们是如何将这些不同的预测因子结合起来的。

这种方法的缺点是，它通过引导 取样（从整个样本中随机抽取一定比例的样本）来评估指标的稳定性，这无法了解指标稳定性的动态变化，而这反过来对交易又很重要，因为模式可能在样本开始时存在，但到样本结束时就完全消失了。

您对这种方法有什么改进意见吗？

 
mytarmailS #:

尝试符号回归.....

从根本上说，实现的是顺序关联规则，而不是静态项--逻辑规则。这使得算法更有深度，可以更巧妙地理解其观察结果。这一概念使得描述任何类型的规律性成为可能，因为规则的复杂性和类型不受任何限制。

我的理解是否正确，即这是同一个带有预测因子的表格，但不等式不仅由预测因子得分构建，还由预测因子本身之间的不等式构建？

mytarmailS#:


2) 在我看来，我发明并实现了一种类似于 "一次学习 "的方法，现在我不需要计算整个历史记录来学习某些东西了，这不是什么很酷的诀窍，这更像是一种无奈之举，因为在整个历史记录上学习是不可能的，至少现在还不可能。

也就是说，取一个例子，生成许多由不等式组成的叶子（模式）的变体，然后在更大的样本上进行测试，那些结果可以接受的--就留下，对吗？

mytarmailS#:

算法的魅力何在？

1) 如果我可以这么说的话，它深入到了模式中。

2) 它不与指数挂钩，也不处理表格数据，因此可以抵御非平稳性以及关联规则的影响。

在这里我不明白，如果数据不在表格中，那你给它提供什么数据？

 
Aleksey Vyazmikin #:
1.一切皆有可能，幻想的极限
2.是
3. 以及联想规则，但更深刻
 
mytarmailS #:
1.一切皆有可能，幻想的极限
2.是的
3.与联想规则相同，但更深入

1.你可以说得更具体--比如还可以是什么。

2.这些规则的生成速度如何？也许将它们上传到 MQL5 并通过历史记录运行会更有意义--由于代理的存在，这样可能会更快。我已经做过类似的工作，很久以前写过，但我是从遗传树上摘取树叶的。

3.我不明白答案--你输入了什么--这才是问题所在。

 
secret "圣杯"，作者也会开始解释 自己是个傻瓜。）

这种解释有一定道理，因为 "交易中的圣杯 "这一概念没有定义，所以我们所有人都同意这一定义.....。

如果没有定义，那么 "天鹅、小龙虾和梭子鱼 "就开始....。

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