交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2662 1...265526562657265826592660266126622663266426652666266726682669...3399 新评论 mytarmailS 2022.07.16 08:58 #26611 Uladzimir Izerski #:市场上不断出现类似的模型："大象"、"骆驼"、"兔子"。但它们都大小不一。但这些模型在现实中存在，并不断重复。 人类可以看到这些模型，但原始算法却看不到。 因为原始算法对大小、坡度、弯曲等没有不变性....但大脑有 粗略地说，无论你怎么教人工智能，它仍然只知道它以前见过的东西，只期待它以前见过的东西，市场永远不会完全重复自己。 但这可以通过在算法中加入不变性来纠正，而且我在上文也展示了这样的算法...但这对我这样的人文主义者来说太难了。 Uladzimir Izerski 2022.07.16 09:38 #26612 mytarmailS #: 但人类可以看到它们，而原始算法却看不到。 因为原始算法对大小、倾斜度、弯曲度等.....。但大脑可以。 粗略地说，无论你怎么教人工智能，它仍然只知道它以前见过的东西，只期待它以前见过的东西，市场永远不会完全重复自己。 但这可以通过在算法中加入不变性来纠正，而且我在上文也展示了这样的算法...但这对我这样的人文主义者来说太难了。 当然，市场上的大象与现成的大象并不相同，后者是被拆散后分块摆放在货架上的。 其构造原理本身就很有趣。 市场图表由节点和部件组成。我们的任务是正确地构建模型。而模型必须事先知道。我已经建立了二维模型。我需要建立一个体积模型。我找不到对此感兴趣的人。对模型有一定的了解，但在软件执行方面却没有这样的技能。 mytarmailS 2022.07.16 10:04 #26613 Uladzimir Izerski #:当然，市场上的大象与现成的大象不同，后者是被拆解成零件摆放在货架上的。其构造原理本身就很有趣。 是的，我的帖子只是想说拆解的大象非常糟糕，我认为线性 rsa 会好得多，但遗憾的是没有大象的数据（......）。 Uladzimir Izerski#： 市场图由节点和部分组成。我们的任务是正确建立模型 是的，任务... Uladzimir Izerski#: 我已经建立了 2D 模型。我需要建立一个体积模型。 为什么？如果一切正常，为什么？模型中有第三个维度吗？有必要吗？.... ... ........ Uladzimir Izerski#: 我找不到对此感兴趣的人。对模型有一定的理解，但在软件执行方面却没有这样的技能。 如果你已经做出了你所拥有的产品，你就已经拥有了足够的技能， 没有 欲望去钻研新的东西....。 而且，没有人会比提出一个复杂想法的人做得更好，甚至除了第一个....。 Uladzimir Izerski 2022.07.16 10:30 #26614 mytarmailS #:...如果一切正常，为什么？模型中有第三个维度吗？有必要吗？ .... ... .... ........ 需要。 二维模型并不完整。 mytarmailS 2022.07.16 10:36 #26615 Uladzimir Izerski #:需要。 2d 不是一个完整的模型。 好吧，如果你愿意，可以告诉我，我们会考虑的。 mytarmailS 2022.07.16 11:03 #26616 是啊......算法太差了......（也许我漏掉了什么......）。 如果不失真，还是很不错的。 Maxim Dmitrievsky 2022.07.16 11:22 #26617 mytarmailS #:是啊......算法太糟糕了（（或者我遗漏了什么......）。如果不失真，那就差不多了。 好吧，预测一匹马太复杂了：D我想要的是雷雨，但我得到的是山羊。 mytarmailS 2022.07.16 11:27 #26618 Maxim Dmitrievsky #: 这匹马太复杂了，无法预测 :D 我想要一场雷雨，却得到了一只山羊 不幸的是我，幸运的是世界上其他人，我不知道如何编写任何程序))我利用聪明人所做的，因为我可以.... Aleksei Stepanenko 2022.07.16 11:40 #26619 Uladzimir Izerski #:2d 不是一个完整的模型。 我可能说错了，但据我理解，这是交易者将任何系统与历史相匹配的主要问题。 假设我们有一组 1000 笔交易。如果我们打开所有交易，例如买入，我们将得到 47% 的盈利交易。 现在，让我们按照某种特征（模式）将总计 500 笔交易分成两部分，在一部分中打开买入，在另一部分中打开卖出，结果可能会改善，例如，达到 49%。 现在，我们有了一个拼图，在这个拼图中，我们打开买入或卖出，1000 笔交易的总体结果非常好。 看来，分割符号的选择是正确的，但每个 "拼凑 "中的数字在统计上并不显著。这就是再培训。 Uladzimir Izerski 2022.07.16 12:12 #26620 Aleksei Stepanenko #:我可能会说错话，但在我看来，这就是交易者将任何系统与历史相匹配的主要问题所在。假设我们有一组 1000 笔交易。如果我们打开所有交易，例如买入，我们将得到 47% 的盈利交易。现在，让我们按某种特征（模式）将总计 500 笔交易分成两部分，在一部分中买入，在另一部分中卖出，结果可能会提高，例如，达到 49%。现在，我们有了一个拼图，在这个拼图中，我们打开买入和卖出，1000 笔交易的总体结果非常好。 看来，分割符号的选择是正确的，但每个 "拼凑 "中的数字在统计上并不显著。这就是再培训。 你需要历史。 你需要它来理解模型。价格是如何随时间变化的。 但测试本身就是对历史的调整。 MA 无法预测事件，只能依靠历史上的平面图表。 我们需要看到价格的未来。未来是由过去的砖块构成的，与过去的形态大小会有很大不同。它将取决于基本面数据或 MA 尚不了解的随机事件。 价格模型本身不会改变，但图形的大小和形状会发生变化，就像大象转弯一样。 因此，最好使用三维图表。 但在这里，必须要有特殊的视角或非标准的市场眼光。就是这样。 在我看来，市场的可预测性远远超过 50%，但在手动交易中仍会出现心理问题。 1...265526562657265826592660266126622663266426652666266726682669...3399 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
市场上不断出现类似的模型："大象"、"骆驼"、"兔子"。但它们都大小不一。但这些模型在现实中存在，并不断重复。
但人类可以看到它们，而原始算法却看不到。
当然，市场上的大象与现成的大象并不相同，后者是被拆散后分块摆放在货架上的。
其构造原理本身就很有趣。
市场图表由节点和部件组成。我们的任务是正确地构建模型。而模型必须事先知道。我已经建立了二维模型。我需要建立一个体积模型。我找不到对此感兴趣的人。对模型有一定的了解，但在软件执行方面却没有这样的技能。
当然，市场上的大象与现成的大象不同，后者是被拆解成零件摆放在货架上的。
其构造原理本身就很有趣。
是的，我的帖子只是想说拆解的大象非常糟糕，我认为线性 rsa 会好得多，但遗憾的是没有大象的数据（......）。
市场图由节点和部分组成。我们的任务是正确建立模型
是的，任务...
我已经建立了 2D 模型。我需要建立一个体积模型。
为什么？如果一切正常，为什么？模型中有第三个维度吗？有必要吗？.... ... ........
我找不到对此感兴趣的人。对模型有一定的理解，但在软件执行方面却没有这样的技能。
如果你已经做出了你所拥有的产品，你就已经拥有了足够的技能， 没有 欲望去钻研新的东西....。
而且，没有人会比提出一个复杂想法的人做得更好，甚至除了第一个....。
...
如果一切正常，为什么？模型中有第三个维度吗？有必要吗？ .... ... .... ........
需要。
二维模型并不完整。
需要。
2d 不是一个完整的模型。
好吧，如果你愿意，可以告诉我，我们会考虑的。
是啊......算法太差了......（也许我漏掉了什么......）。
如果不失真，还是很不错的。
是啊......算法太糟糕了（（或者我遗漏了什么......）。
如果不失真，那就差不多了。
这匹马太复杂了，无法预测 :D
不幸的是我，幸运的是世界上其他人，我不知道如何编写任何程序))我利用聪明人所做的，因为我可以....
2d 不是一个完整的模型。
我可能说错了，但据我理解，这是交易者将任何系统与历史相匹配的主要问题。
假设我们有一组 1000 笔交易。如果我们打开所有交易，例如买入，我们将得到 47% 的盈利交易。
现在，让我们按照某种特征（模式）将总计 500 笔交易分成两部分，在一部分中打开买入，在另一部分中打开卖出，结果可能会改善，例如，达到 49%。
现在，我们有了一个拼图，在这个拼图中，我们打开买入或卖出，1000 笔交易的总体结果非常好。
看来，分割符号的选择是正确的，但每个 "拼凑 "中的数字在统计上并不显著。这就是再培训。
我可能会说错话，但在我看来，这就是交易者将任何系统与历史相匹配的主要问题所在。
假设我们有一组 1000 笔交易。如果我们打开所有交易，例如买入，我们将得到 47% 的盈利交易。
现在，让我们按某种特征（模式）将总计 500 笔交易分成两部分，在一部分中买入，在另一部分中卖出，结果可能会提高，例如，达到 49%。
现在，我们有了一个拼图，在这个拼图中，我们打开买入和卖出，1000 笔交易的总体结果非常好。
看来，分割符号的选择是正确的，但每个 "拼凑 "中的数字在统计上并不显著。这就是再培训。
你需要历史。
你需要它来理解模型。价格是如何随时间变化的。
但测试本身就是对历史的调整。
MA 无法预测事件，只能依靠历史上的平面图表。
我们需要看到价格的未来。未来是由过去的砖块构成的，与过去的形态大小会有很大不同。它将取决于基本面数据或 MA 尚不了解的随机事件。
价格模型本身不会改变，但图形的大小和形状会发生变化，就像大象转弯一样。
因此，最好使用三维图表。
但在这里，必须要有特殊的视角或非标准的市场眼光。就是这样。
在我看来，市场的可预测性远远超过 50%，但在手动交易中仍会出现心理问题。