交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2726

[Maxim Dmitrievsky]

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https://www.mql5.com/ru/docs/constants/io_constants/enum_file_property_integer

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[Evgeny Dyuka]

这些我都做了，我猜错误出在另一个地方，我正在进一步调试......

感谢您的建议

[Aleksey Nikolayev]

不过，最好还是参考市场、信号和自由职业等版块。有一些重要的理论问题需要不断讨论，而除了论坛之外，在其他任何地方都不可能做到这一点。

就我个人而言，我仍然 对构建一种算法来确定用于训练的历史样本长度的问题 非常 感兴趣。"取 N 年（月、日）"的方法似乎不太合适。例如，为什么不是 N+1？

[Aleksey Vyazmikin]

Aleksey Nikolayev #:

不过，最好还是参考市场、信号和自由职业等版块。有一些重要的理论问题需要不断讨论，而除了论坛之外，在其他任何地方都不可能做到这一点。

就我个人而言，我仍然 对构建一种算法来确定用于训练的历史样本长度的问题 非常 感兴趣。"取 N 年（月、日）"的方法似乎不太合适。例如，为什么不是 N+1？

答案就在你所遵循的理论中：

1.市场在变化

2.市场没有变化

变异性是指已识别的概率模式。

在第一种情况下，应寻找这样的细分市场，而在第二种情况下，则应采取一切可用的方法。

我坚持第二种方法，这就是为什么MOEX交易时段的变化会让我痛不欲生，失去参与MOEX的欲望。

但我还是采用 2014 年的报价，因为那时市场的交易量和走势发生了很大变化。

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Nikolayev #:

不过，最好还是参考市场、信号和自由职业等版块。有一些重要的理论问题需要不断讨论，而除了论坛之外，在其他任何地方都不可能做到这一点。

就我个人而言，我仍然 对构建一种算法来确定用于训练的历史样本长度的问题 非常 感兴趣。"取 N 年（月、日）"的方法似乎不太合适。例如，为什么不是 N+1？

最简单的理解方法是将该工具的图表与 TS 的余额叠加。这样您就能知道它何时会崩溃以及崩溃的原因。通常，TS 的崩溃发生在趋势发生变化或价格超出它所训练的范围时。

[Aleksey Nikolayev]

Aleksey Vyazmikin #:

答案就在你所持的理论中：

1.市场在变化

2.市场没有变化

也许我的理论更接近于第一点--市场有时会发生变化，尽管它并没有以任何规律的方式发生变化。否则我就不会问这个问题了。

[Aleksey Nikolayev]

Maxim Dmitrievsky #:

最简单的理解方法是将仪器的图表和 TS 的平衡叠加在一起。这样您就能知道它何时断裂以及断裂的原因

我们可以对已经训练好的模型进行后验分析。我想在选择训练样本的阶段补充先验分析。

马克西姆-德米特里耶夫斯基#:

通常 TC 破裂发生在趋势变化或价格超出模型训练的范围时。

我也这么认为。为了简单起见，我不再使用 "之 "字形最后形成的顶部，但我希望使用更精细的顶部。

[Aleksey Vyazmikin]

Aleksey Nikolayev #:

也许我的理论更接近于第一点--市场有时会发生变化，尽管它并不是以任何固定的方式发生变化。否则我就不会问这个问题了。

那么你就必须学会预测类似的市场阶段，当然不是，你必须学会预测市场可能会如何变化。

如果每个趋势都与新趋势不相似，那么这是唯一的方法。

我认为，趋势有几种不同的形式，趋势和持平的趋势也有几种不同的形式，而且变化不大。

如果将图表切割成不同的趋势，并做适当的标记，也许可以用某种方法进行检查。

[Aleksey Nikolayev]

Aleksey Vyazmikin #:

然后，你必须学会预测类似的市场阶段，当然不是，你必须学会预测市场可能发生的变化。

如果每个趋势都与新趋势不相似，那么这是唯一的方法。

我倒是认为，趋势有几种不同的形式，有趋势和持平两种，它们的变化并不大。

如果将图表切割成不同的趋势，并做适当的标记，也许可以用某种方法进行检查。

你的假设似乎太强了。从这个意义上说，如果有可能实现它们，那几乎就是圣杯了。我想解决的是一个更微小、更具体的问题--找到一种通用方法，在足够的托盘长度和没有过时的示例之间找到折中。

在我看来，这个问题是 MO 和 matstat 在我们领域应用的根本问题。

[Aleksey Nikolayev]

Aleksey Nikolayev #:

在足够的托盘长度和没有过时的例子之间找到一种折中的方法。

我们还可以从经常表达的观点出发，即 "我们不应试图预测未来的市场，而应确定其现在的状态"。我们需要一种有意义的方法来确定这种 "现在"。此外，这样的 "现在 "可以有多个（"现在 "的不同尺度）--最重要的是，这样的 "现在 "不应该太多，而且每个 "现在 "的选择都应该是有意义的。