交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 2969 1...296229632964296529662967296829692970297129722973297429752976...3399 新评论 Maxim Dmitrievsky 2023.03.17 12:26 #29681 mytarmailS #:因为这不是它的用途。为什么没人用 C++ 写网站?我只是选择了更熟悉、更类似于 mql 的东西,而不那么熟悉(不熟悉)的东西叫做 jerky。你应该学... 学什么都不难。但理性的谷粒认为,他们的手艺没有任何意义和优势。我几乎没学就开始用 Python 写代码。后来需要几个基本库,就这样。没有什么任务是 R 能胜任的。统计学只是一个神话。有些人就是这样为自己的选择辩护的,比如 Sanych。 mytarmailS 2023.03.17 12:35 #29682 Maxim Dmitrievsky #:我一开始就用 Python 写代码,几乎没怎么学过。然后需要几个基本库,仅此而已。 好吧,没关系,它就是这么设计的....。 它是最适合其任务的语言,这就是它的设计初衷、 Python 是一门通用语言,自诩易学...... 最重要的不是这些,而是在算法的帮助下做出漂亮的交易。 Maxim Kuznetsov 2023.03.17 12:40 #29683 mytarmailS #:因为这不是它的用途。为什么没人用 C++ 写网站?每种语言都有自己的任务,这就是为什么有这么多语言的原因。我只是选择了比较熟悉的、与 mql 比较相似的,而不那么熟悉(不熟悉)的就叫 jerky。而且你应该学习... 你可能只是不够了解......C++ 后端 需求量很大,几乎是最昂贵的工作。 mytarmailS 2023.03.17 12:48 #29684 Maxim Kuznetsov #:你可能还不完全了解......C++ 后端 需求量很大,几乎是最昂贵的工作。 你可能只是没有充分认识到,网站不仅仅是后台;) Renat Fatkhullin 2023.03.17 12:53 #29685 并非每个人都关注 MQL5 的发展,但它拥有矩阵和向量的标准方法。 这些是该语言的标准方法,而不是第三方库。随着矩阵/向量/复数类型的引入,该语言在统计分析和重型数学方面变得非常强大。 功能 操作 类别 激活 计算激活函数的值并写入传递的向量/矩阵 机器学习 ArgMax 返回最大值的索引 统计 参数最小值 返回最小值的索引 统计 ArgSort 返回排序索引 操作 分配 通过自动转换复制矩阵、向量或数组 初始化 平均值 计算矩阵/向量值的加权平均值。 统计 Cholesky 计算 Cholesky 分解 变换 剪切 将矩阵/矢量元素限制在指定的可接受值范围内 操作 列 返回列向量。将向量写入指定列 操作 列数 返回矩阵中的列数 特性 比较 以指定精度比较两个矩阵/向量的元素 操作 按数字比较 比较两个矩阵/向量的元素,按有效数字的精度进行匹配 操作 条件数 计算矩阵的条件数 特性 卷积 返回两个向量的离散线性卷积 导数 复制 返回给定矩阵/向量的副本 操作 复制汇率 将指定符号周期的 MqlRates 结构历史序列按指定数量复制到矩阵或向量中 初始化 复制刻度 将MqlTick 结构中的刻度值转换为矩阵或向量 初始化 复制刻度范围 从MqlTick 结构中获取指定日期范围内的刻度矩阵或向量。 初始化 CorrCoef 计算皮尔逊相关系数(线性相关系数) 衍生物 相关 计算两个向量的交叉相关系数 导数 协方差 计算协方差矩阵 产品 累积积 返回矩阵/向量元素的累加积,包括沿给定轴的元素。 统计 累计和 返回矩阵/矢量元素的累加和,包括沿给定轴的元素。 统计 导数 计算激活函数的导数值,并写入传递的向量/矩阵中 机器学习 行列式 计算正方形非生成矩阵的行列式 特征 Diag 提取对角线或构建对角矩阵 操作 点 两个向量的标量积 导数 特征 计算正方形矩阵的特征值和右特征向量 变换 特征值 计算普通矩阵的特征值 变换 对角线 返回对角线上为 1、其他地方为 0 的矩阵 初始化 填充 用给定值填充现有矩阵或向量 初始化 平移 允许使用单一索引而非两个索引访问矩阵元素 操作 填充 创建并返回一个填满指定值的新矩阵。 初始化 GeMM 两个矩阵的通用矩阵乘法(通用矩阵乘法) 产品 分割 将矩阵水平拆分为多个子矩阵。与轴=0 的拆分相同。 操作 同一性 创建指定大小的单一矩阵 初始化 初始化 初始化矩阵或向量 初始化 内积 两个矩阵的内积 导数 逆 使用 Jordaan-Gauss 方法计算正方形非enerate 矩阵的(乘法)逆 求解 克朗 返回两个矩阵、一个矩阵和一个向量、一个向量和一个矩阵或两个向量的 Kronecker 乘积 产品 损失 计算损失函数的值,并写入传入的向量/矩阵中 机器学习 最小二乘法 返回线性代数方程的最小二乘法解(适用于非平方矩阵或退化矩阵) 解 LU 将矩阵 LU 分解为下三角矩阵与上三角矩阵的乘积 变换 LUP 部分置换的 LUP 因式分解,指只进行行置换的 LU 分解:PA=LU 变换 MatMul 两个矩阵的矩阵积 导数 最大值 返回矩阵/矢量中的最大值 统计 平均值 计算元素值的算术平均数 统计 中值 计算矩阵/向量元素的中位数 统计 最小值 返回矩阵/向量中的最小值 统计 常模 返回矩阵或向量的常模 特征 一 创建并返回一个新矩阵,其中填满 1 初始化 外积 计算两个矩阵或两个向量的外积 产品 百分位数 沿指定轴返回矩阵/向量元素或元素的指定百分位数。 统计 PInv 使用摩尔-彭罗斯方法计算伪逆矩阵 解决方案 幂级数 将方阵提升到整数级 产品 求积 返回矩阵/矢量元素的乘积,也可对给定轴进行乘积 统计 Ptp 返回矩阵/矢量值或给定矩阵轴的范围 统计 QR 计算矩阵的 QR 因式分解 变换 量化 沿指定轴返回矩阵/向量元素值或元素的指定量化值 统计 秩 使用高斯方法返回矩阵的秩 统计量 回归度量 计算回归指标,即与在指定数据集上绘制的回归线的偏差误差 统计 重塑 在不改变数据的情况下改变矩阵的形状 操作 调整大小 返回形状和大小均已改变的新矩阵 操作 行 返回矢量行。将向量写入指定行 操作 行数 返回矩阵的行数 特性 大小 返回向量的大小 特征值 SLogDet 计算矩阵行列式的符号和对数 特征 求解 求解线性矩阵方程或线性代数方程组 解法 排序 按位置排序 操作 频谱 计算矩阵的频谱,即矩阵乘积 AT*A 的特征值集 特征 分割 将矩阵拆分为多个子矩阵 操作 标准差 返回矩阵/向量元素值的标准偏差或沿给定轴的元素的标准偏差。 统计 总和 返回矩阵/矢量元素的总和,也可对给定轴进行操作 统计 奇异值分解 奇异值分解 变换 交换列 交换矩阵中的列 操作 交换行 交换矩阵中的行 操作 追踪 返回矩阵对角线之和 特性 对调 反转(交换轴)并返回修改后的矩阵 操作 三 构造一个矩阵,在给定对角线上和对角线下为 1,其他地方为 0。 初始化 TriL 返回第 k 条对角线上元素为零的矩阵副本。下三角矩阵 操作 TriU 返回 k 条对角线以下元素清零的矩阵副本。上三角矩阵 操作 方差 计算矩阵/向量元素值的方差 统计 分割 将矩阵垂直拆分为多个子矩阵。与拆分相同,但轴=1 操作 零 创建并返回一个填满零的新矩阵 初始化 Документация по MQL5: Методы матриц и векторов www.mql5.com Методы матриц и векторов - Справочник MQL5 - Справочник по языку алгоритмического/автоматического трейдинга для MetaTrader 5 MQL5 中的矩阵和向量操作 Maxim Dmitrievsky 2023.03.17 13:01 #29686 mytarmailS #:好极了,原来是这么打算的.....它是最适合其任务的语言,这就是它的设计初衷、Python 是一种通用语言,打着易学的幌子......最重要的不是这些,而是在算法的帮助下做出漂亮的交易。 我不需要你的交易,我需要的是回溯测试!交易与科学无关,它更多地取决于具体情况。今天的交易是 "+",明天的交易是"-"。当你可以给女人买花,给自己买车时,有一种正常的套利,后来不知何故,这种套利被放空了。而且不管你用什么统计方法,米科拉都做不出石花。神经元的另一个问题是模型的选择。一个模型已经运行了一年,其他的都被吹走了。然后有个埃及人冲你嚷嚷,说你骗了他。你能怎么办?这就是事情的本质。统计数字不知不觉又过去了。所以,选择是显而易见的--为了最大程度的简单和方便。 mytarmailS 2023.03.17 13:14 #29687 Maxim Dmitrievsky #: 我不需要你的交易,我需要你的回溯测试! 交易与科学无关,更多的是因势利导。今天的交易是向上的,明天的 以我的知识,我不知道如何将其算法化,我只是了解情况,仅此而已... 操作方法就像一个指标,而我背后 99% 的智力机器人... 1) 要么就是这样,它在起作用。 2) 要么一切都是自动的,永远不会起作用。 现在,我坐在 1) 上,但梦想着 2) Maxim Dmitrievsky 2023.03.17 13:28 #29688 mytarmailS #:就我的知识而言,我不知道如何将其算法化,我只是对情况有所了解,仅此而已....。 IO 就像一个指标,99% 的智能机器人都在我身后... 1) 要么就是这样,而且很有效。 2) 要么全靠自动,永远不会成功。 我的想法是 1),但我梦想着 2)。 你想出了如何更好地验证你的 FF 制作,它就会自动运行。这是个很酷的想法。 mytarmailS 2023.03.17 13:33 #29689 Maxim Dmitrievsky #: 你只要想办法更好地验证你的 FF 工艺,它就会自动生效。这个想法很酷。 你只需像验证普通算法一样验证它。 我不是说这是我的发现,这是我一年多前发明的...... 那人问我如何训练 AMO 以获利,我只是向他演示了一下... Maxim Dmitrievsky 2023.03.17 13:40 #29690 mytarmailS #:你只需像验证普通算法一样验证它。我不是说这是一个发现,这是我一年多前发明的....。那人问如何训练 AMO 盈利,我刚演示给你看了。 它不会像普通的那样工作。你需要对未知数据进行一些棘手的自动调整,筛选出噪音信号等,才能做到与人类差不多的效果。 1...296229632964296529662967296829692970297129722973297429752976...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
因为这不是它的用途。
为什么没人用 C++ 写网站?
我只是选择了更熟悉、更类似于 mql 的东西,而不那么熟悉(不熟悉)的东西叫做 jerky。你应该学...
好吧,没关系,它就是这么设计的....。
它是最适合其任务的语言,这就是它的设计初衷、
Python 是一门通用语言,自诩易学......
最重要的不是这些,而是在算法的帮助下做出漂亮的交易。
因为这不是它的用途。
为什么没人用 C++ 写网站?
每种语言都有自己的任务,这就是为什么有这么多语言的原因。
我只是选择了比较熟悉的、与 mql 比较相似的,而不那么熟悉(不熟悉)的就叫 jerky。而且你应该学习...
你可能只是不够了解......C++ 后端 需求量很大,几乎是最昂贵的工作。
你可能还不完全了解......C++ 后端 需求量很大,几乎是最昂贵的工作。
你可能只是没有充分认识到,网站不仅仅是后台;)
并非每个人都关注 MQL5 的发展,但它拥有矩阵和向量的标准方法。
这些是该语言的标准方法,而不是第三方库。随着矩阵/向量/复数类型的引入,该语言在统计分析和重型数学方面变得非常强大。
功能
操作
类别
激活
计算激活函数的值并写入传递的向量/矩阵
机器学习
ArgMax
返回最大值的索引
统计
参数最小值
返回最小值的索引
统计
ArgSort
返回排序索引
操作
分配
通过自动转换复制矩阵、向量或数组
初始化
平均值
计算矩阵/向量值的加权平均值。
统计
Cholesky
计算 Cholesky 分解
变换
剪切
将矩阵/矢量元素限制在指定的可接受值范围内
操作
列
返回列向量。将向量写入指定列
操作
列数
返回矩阵中的列数
特性
比较
以指定精度比较两个矩阵/向量的元素
操作
按数字比较
比较两个矩阵/向量的元素,按有效数字的精度进行匹配
操作
条件数
计算矩阵的条件数
特性
卷积
返回两个向量的离散线性卷积
导数
复制
返回给定矩阵/向量的副本
操作
复制汇率
将指定符号周期的 MqlRates 结构历史序列按指定数量复制到矩阵或向量中
初始化
复制刻度
将MqlTick 结构中的刻度值转换为矩阵或向量
初始化
复制刻度范围
从MqlTick 结构中获取指定日期范围内的刻度矩阵或向量。
初始化
CorrCoef
计算皮尔逊相关系数(线性相关系数)
衍生物
相关
计算两个向量的交叉相关系数
导数
协方差
计算协方差矩阵
产品
累积积
返回矩阵/向量元素的累加积,包括沿给定轴的元素。
统计
累计和
返回矩阵/矢量元素的累加和,包括沿给定轴的元素。
统计
导数
计算激活函数的导数值,并写入传递的向量/矩阵中
机器学习
行列式
计算正方形非生成矩阵的行列式
特征
Diag
提取对角线或构建对角矩阵
操作
点
两个向量的标量积
导数
特征
计算正方形矩阵的特征值和右特征向量
变换
特征值
计算普通矩阵的特征值
变换
对角线
返回对角线上为 1、其他地方为 0 的矩阵
初始化
填充
用给定值填充现有矩阵或向量
初始化
平移
允许使用单一索引而非两个索引访问矩阵元素
操作
填充
创建并返回一个填满指定值的新矩阵。
初始化
GeMM
两个矩阵的通用矩阵乘法(通用矩阵乘法)
产品
分割
将矩阵水平拆分为多个子矩阵。与轴=0 的拆分相同。
操作
同一性
创建指定大小的单一矩阵
初始化
初始化
初始化矩阵或向量
初始化
内积
两个矩阵的内积
导数
逆
使用 Jordaan-Gauss 方法计算正方形非enerate 矩阵的(乘法)逆
求解
克朗
返回两个矩阵、一个矩阵和一个向量、一个向量和一个矩阵或两个向量的 Kronecker 乘积
产品
损失
计算损失函数的值,并写入传入的向量/矩阵中
机器学习
最小二乘法
返回线性代数方程的最小二乘法解(适用于非平方矩阵或退化矩阵)
解
LU
将矩阵 LU 分解为下三角矩阵与上三角矩阵的乘积
变换
LUP
部分置换的 LUP 因式分解,指只进行行置换的 LU 分解:PA=LU
变换
MatMul
两个矩阵的矩阵积
导数
最大值
返回矩阵/矢量中的最大值
统计
平均值
计算元素值的算术平均数
统计
中值
计算矩阵/向量元素的中位数
统计
最小值
返回矩阵/向量中的最小值
统计
常模
返回矩阵或向量的常模
特征
一
创建并返回一个新矩阵,其中填满 1
初始化
外积
计算两个矩阵或两个向量的外积
产品
百分位数
沿指定轴返回矩阵/向量元素或元素的指定百分位数。
统计
PInv
使用摩尔-彭罗斯方法计算伪逆矩阵
解决方案
幂级数
将方阵提升到整数级
产品
求积
返回矩阵/矢量元素的乘积,也可对给定轴进行乘积
统计
Ptp
返回矩阵/矢量值或给定矩阵轴的范围
统计
QR
计算矩阵的 QR 因式分解
变换
量化
沿指定轴返回矩阵/向量元素值或元素的指定量化值
统计
秩
使用高斯方法返回矩阵的秩
统计量
回归度量
计算回归指标,即与在指定数据集上绘制的回归线的偏差误差
统计
重塑
在不改变数据的情况下改变矩阵的形状
操作
调整大小
返回形状和大小均已改变的新矩阵
操作
行
返回矢量行。将向量写入指定行
操作
行数
返回矩阵的行数
特性
大小
返回向量的大小
特征值
SLogDet
计算矩阵行列式的符号和对数
特征
求解
求解线性矩阵方程或线性代数方程组
解法
排序
按位置排序
操作
频谱
计算矩阵的频谱,即矩阵乘积 AT*A 的特征值集
特征
分割
将矩阵拆分为多个子矩阵
操作
标准差
返回矩阵/向量元素值的标准偏差或沿给定轴的元素的标准偏差。
统计
总和
返回矩阵/矢量元素的总和,也可对给定轴进行操作
统计
奇异值分解
奇异值分解
变换
交换列
交换矩阵中的列
操作
交换行
交换矩阵中的行
操作
追踪
返回矩阵对角线之和
特性
对调
反转(交换轴)并返回修改后的矩阵
操作
三
构造一个矩阵,在给定对角线上和对角线下为 1,其他地方为 0。
初始化
TriL
返回第 k 条对角线上元素为零的矩阵副本。下三角矩阵
操作
TriU
返回 k 条对角线以下元素清零的矩阵副本。上三角矩阵
操作
方差
计算矩阵/向量元素值的方差
统计
分割
将矩阵垂直拆分为多个子矩阵。与拆分相同,但轴=1
操作
零
创建并返回一个填满零的新矩阵
初始化
好极了,原来是这么打算的.....
它是最适合其任务的语言,这就是它的设计初衷、
Python 是一种通用语言,打着易学的幌子......
最重要的不是这些,而是在算法的帮助下做出漂亮的交易。
我不需要你的交易,我需要你的回溯测试!
1) 要么就是这样,它在起作用。
2) 要么一切都是自动的,永远不会起作用。
现在,我坐在 1) 上,但梦想着 2)
1) 要么就是这样,而且很有效。
2) 要么全靠自动,永远不会成功。
我的想法是 1),但我梦想着 2)。
你只要想办法更好地验证你的 FF 工艺,它就会自动生效。这个想法很酷。
你只需像验证普通算法一样验证它。
我不是说这是我的发现,这是我一年多前发明的......
那人问我如何训练 AMO 以获利,我只是向他演示了一下...
你只需像验证普通算法一样验证它。
我不是说这是一个发现,这是我一年多前发明的....。
那人问如何训练 AMO 盈利,我刚演示给你看了。