交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 282

[TheXpert]

mytarmailS:
谢谢，但对MT一点也不熟悉，也许有办法直接在某个文件中获得历史记录？

历史是一组具有一定格式的二进制文件。整个系统是专门为MT接地的，没有它就很难做到。

我没有所有的历史记录，下载比率和Marketbook的所有数据，我想至少需要一天时间。似乎有几个缺口。 比率并不那么有趣，可以从市场手册中近似地看出。

对于mt来说，有一个处理历史数据的基础设施，确切地说，它是线性和方便的。

如果你想分析数据，最有可能的是为MT写一个脚本，将数据提炼成方便你使用的格式，如果你想在交易中使用这些数据，根本没有其他选择，你必须在MT上写一个交易引擎，因为到服务器的API格式是封闭的，不会开放。

[mytarmailS]

组合器。

谢谢你清晰简洁的回答

[toxic]

mytarmailS:

你是预测价格，还是通过运动来工作？MO是在预测未来的价格走向，还是算法在追随趋势？

一系列视野的回报{1,2,5,10,30,60,120,300,600,3600}秒的提前量，价差，不同视野的逆转，提前10分钟和一小时的 波动，元市场状态（趋势/平坦/崩溃等），数十种其他技术元特征等等。

[СанСаныч Фоменко]

挥发性。

...几种类型的动荡

那是什么？

[Mihail Marchukajtes]

桑桑尼茨-弗门科。

这正是我所写的，我的理解是，我们谈论的是同一件事。

以反转做空（卖出）。卖出的老师不是反转之后的事情，而是反转之前和反转之后的事情，这是由橙色的线切断的。与长线类似。

采取长 - 紫色线。它切断了预测未来反转的价格线以下的一切，这将是某个固定值--潜在利润。也就是说，我们不预测趋势，而是预测利润。

R 如果你采取人字形窗口，交易的哪一部分会出现在你的屏幕截图上？

[toxic]

桑桑尼茨-弗门科。
那是什么？

提前10分钟和1小时

[СанСаныч Фоменко]

Mihail Marchukajtes:
R 如果你采取人字形窗口，交易的哪一部分会出现在你的屏幕截图上？

从预测的条形图来看，老师会有很大的滞后性：ZZ的最后一个环节，被重新绘制，倒数第二个环节，有可能继续，还有一个环节，因为截止线是在前一个环节上绘制的。

我们曾试图按照这个思路建立模型--结果是零，我们找不到预测因素。

[СанСаныч Фоменко]

下面是一个关于前进方向的例子。
提前10分钟和1小时

我对 "波动性 "一词的含义很感兴趣。你到底把什么作为衡量波动性的标准？

[Vladimir Perervenko]

妈的......你们真的很蠢......。

当你使用例如Sign(Rt+1)作为目标时，你必须移位，在微不足道的情况下，你有N个 过去的回报作为fiches，{Rt-n,...,Rt} 和未来的Sign(Rt+1)作为目标，然后你向左移。但ZZ ，已经被转移了！他在打喷嚏!

窥视指数不需要移位，你再教分类器领先于已经的未来，你可以这样做，但那是更糟糕的。

我认为没有必要解释这种世俗的真相。

1.有一个ZigZag和一个ZigZag。你必须看一下指标的输出情况。通常，MT4的 "ZigZag"（以及许多其他转世）有3个输出缓冲区 - 一个是顶部和底部的值，根据该指标按段绘制，第二个缓冲区只包含顶部，第三个缓冲区只包含底部。换句话说，我们将得到应该改变符号的条数（顶部）。而当把这个数据作为目标数据时，就不需要再转移。顺便说一下，在顶部之间，指标没有定义（或等于零）。

在我们的案例中（我指的是在R中），"ZigZag "产生了一个定义在断裂曲线的所有条上的值。我们计算出第一个差值diff(zz)，并想预测这个差值的符号sign(diff(zz))。我们需要将这个系列转移到哪里？

我引用一下。"当使用例如sign(Rt-n,...,Rt}作为目标时，你需要移位，在琐碎的情况下，有N个过去的回报作为fics，{Rt-n,...,Rt}和未来的Sign(Rt+1)作为目标，然后你向左移"

向右，向左一格。

俗称 "之字形 "的指标不会在任何地方偷看或转移。他们使用某些算法，计算时间序列图（不仅是OHLC，也包括任何其他）上的峰值（几何 或正统），即信号变化的时刻，或者像我们的情况那样，确定连接这些峰值和谷底的断裂曲线。下图显示了几个可以作为信号发生器的指标的例子。

https://www.mql5.com/ru/charts/6616591/eurusd-m15-alpari-international-limited

2.在测试训练过的模型的预测结果时，我们定义几个指标来估计模型。

• 预测精度（准确率、F1等）。我们比较测试集的目标和模型的预测。这个指标是一个二级评价指标。
• 预测质量。
• 例如，质量系数=n条上的总回报率/n条。即在n个柱子的历史区间内，每个柱子的平均利润点数。
• 在这个历史区间的最大缩水
• 职位的平均寿命

重要的是要记住，在计算定性指标时，预测器必须向右移动一格。否则，你会得到一个与现实相去甚远的结果。

祝好运

[Vladimir Perervenko]

至于在训练中使用哪种ZigZag值，有三个选项。

1. 所有
2. 峰值周围的例子权重都增加了（如果模型允许使用例子权重的矢量）。
3. 只有峰值附近的几个值

根据所使用的模型，你可以使用一个，或者如果模型允许预学习，可以使用两个或所有三个依次使用。

祝好运