交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2771

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顺便提一下，关于窗口的困难--您可以使用等量窗口。 例如，一个总钩量为 1000 条的窗口。这比固定时间（条数）的窗口更接近物理过程。

同样，tick 图表的情况就更复杂了--如果 tick 对报价的影响超过 tickSize，或者同时改变了买入价和卖出价，就必须修正 tick_volume。

但要将其纳入 NN 并不容易。

 

从 2021.03.01,00:00 接收欧元兑美元信号的结果。

没有训练样本，也没有 "训练外 "样本。

模型在 H1 上运行。

每小时对模型进行数据挖掘和训练。

初始预测因子数量约为 170 个。

使用 5 至 10 个数据化预测因子的 MO= 3 个模型。

运行 1000 条。计算时间 = 6.78 小时。

预测空头、多头和离场 - 三元模型

预测结果：

提前 1 小时预测

short_er <- 0.8947

多头 <- 0.9285


提前 2 小时预测

short_er <- 0,6578

long_er <- 0,8928

提前 3 小时预测

short_er <- 0, 5789

long_er < -0,6785


 

未来 5 小时（！！！）的准确预测：汇率不会变化......没有交易。

 
Maxim Dmitrievsky #:

支持桑尼奇再训练和口吃窗口的奇特说明

https://medium.com/towards-data-science/ai-in-industry-why-you-should-synchronize-features-in-time-series-f8a2e831f87

众所周知：周一的前几个小时最好不要交易。顺便说一句，周五的最后几个小时也是如此。

顺便说一下，您的 EA


 
СанСаныч Фоменко #:

自2021.03.01,00:00:00以来欧元兑美元的信号结果

没有训练样本，也没有 "训练外 "样本。

模型在 H1 上运行。

每小时对模型进行数据挖掘和训练。

初始预测因子数量约为 170 个。

使用 5 至 10 个数据化预测因子的 MO= 3 个模型。

运行 1000 条。计算时间 = 6.78 小时。

预测空头、多头和离场 - 三元模型

预测结果：

提前 1 小时预测

short_er <- 0.8947

long_er <- 0.9285


提前 2 小时预测

short_er <- 0,6578

long_er <- 0,8928

提前 3 小时预测

short_er <- 0, 5789

long_er <- 0, 6785


我可以查看交易吗？
 
mytarmailS #:
我们能看到交易吗？

没有现成的，你必须动手。更重要的是彻底缩短时间。1000 块钱不算什么。这就是当今的主要问题。


我把它说出来，是为了宣传预测器的预测能力。

 
mytarmailS #:
我们能看到交易吗？

我想看看，这对我来说不容易，但真的很有趣。

 
СанСаныч Фоменко #:

没有现成的东西，必须自己动手。更重要的是彻底缩短时间。1000 块钱不算什么。这是当今的主要问题。


我把它放在那里，是为了促进预测器的预测能力。

有什么是不可用的？
 
mytarmailS #:
什么还没准备好？

与报价表绑定。

 
СанСаныч Фоменко #:

与报价表绑定。

是否有任何交易正在进行？ 还是所有交易都是在 r-ke 测试层面上进行的？

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