交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2922

新评论
 
lynxntech #:

取消对马克西姆的禁令


我没看到禁言的原因。

如果你看一下未被禁言帖子的历史以及那里的总体情况，你会得到一个不好的印象，即挑衅者侥幸逃脱了一次惊吓，并在暂停后积极地在主题中制造垃圾。最后几页就是由这些 "ML/DL/NN 专家 "直接引导的。

 
Maxim Kuznetsov #:

如果你看一下未受质疑的帖子的历史以及那里的总体情况，你就会得到一个不好的印象，即挑衅者侥幸逃脱了一次惊吓，在暂停之后又积极地在该主题上发送垃圾邮件。最后几页就是由这些 "ML/DL/NN 专家 "直接引导的。

好吧。冷静下来。

他被禁言是因为不体面地侮辱了版主。说得温和点。可能要很长时间了

 
哦，ONNX 来了。我们现在会过得比以前更好）。
 
Aleksey Nikolayev #:
哦，ONNX 来了。现在我们将生活得比以往更好（We'll live better than ever now)。
下一个是 Chatgpt 和 NLP)
 
Valeriy Yastremskiy #:
下一个是 ChatGPT 和 NLP）。

通过OpenAI API 可以实现 ChatGPT，通过 ONNX 可以实现 NLP。

 
我想提请您注意 TC 对 R 的测试结果。
 

TS 基于在 R 上预测下一个条形图，然后在 MKL4 的智能交易系统中使用该预测。

R 上的模型。

它在 H1 上运行，教师是趋势 (ZZ)，预测下一个条形图。不使用 OutOfSampe，因为每个条形图都会重新计算模型。

预测下一个条形图的效率为 78-80

对接下来 8 个条形图之一的正预测率超过 95%。

获得的模型非常出色。

但是

我们获得了大约 78% 的盈利交易，但这些交易规模很小。但损失要大得多。

在 EA 中，我们减少损失，让利润增长。这导致盈利交易的数量随着盈利交易的增加和亏损交易的减少而减少。但这仍然不能解决问题。

以下是 TR 和 SL 演习的众多结果之一。




如果我们看一下有交易的图表，我们就会发现，错误的预测落在了强烈的市场波动上，也就是说，由于某种原因，模型错误地预测了强烈市场波动的方向。原因尚不清楚，因为模型本身就是根据样本获得的样本训练出来的。

典型图表。


很难看清楚，我用竖线标出了交易情况

 
Aleksey Nikolayev #:

通过OpenAI API 可以实现 ChatGPT，通过 ONNX 可以实现 NLP。

API GPT 很好，但黑盒 GPT 并不适合管理钱)))))。NLP 似乎更好。或隔离 GPT 的逻辑))))

顺便提一下，2001 年或第二年，雷恩人每天在 8000000 种金融工具上进行 30 万笔交易，而这并不被视为高频交易，因为大多数交易都是对市场影响不大的拆分式大额交易）。

 

我有几个问题

СанСаныч Фоменко #:

它在 H1 上工作，教师是趋势 (ZZ)，预测下一个条形图。没有使用 OutOfSampe，因为模型在每个条形图上都要重新计算。

如果它能预测下一个条形图，为什么ZZ 能做到？

SanSanych Fomenko#：

在接下来的 8 个条形图中，正预测的效率超过 95%。

如果模型只预测一个条形图，即下一个条形图，那么 8 个条形图是什么意思？

 
mytarmailS #:

我有几个问题

如果预测下一个条形图，ZZ 值是多少？

如果模型只预测一个柱状图，即下一个柱状图，那么8 个 柱状图意味着什么？

例如，8 条中有 1 条是白色的：-)

总之，这里有很多奇怪的东西--模型正在接受测试，但抛物线和 AMA 也包含在机器人中。我们强烈怀疑，如果去掉 R 和其他东西，结果并不会发生根本变化--抛物线和 AMA 成对出现的结果是相似的。

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