交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3066

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Vyazmikin #:

从描述来看，这应该是个有用的东西。

如何在样本上运行它进行测试--能否与公众分享代码？

类似于 Kolmogorov-Smirnov 检验

要测试什么，首先要确定测试什么。在我们的领域，这通常需要很长时间。

真让人绝望

[mytarmailS]

library(mt5R)
symb <- MT5.GetSymbol(sSymbol = "EBAY" ,iTF =1440,xts = T,iRows = 10000)

library(PerformanceAnalytics)
library(TTR)
library(quantmod)

rsi <- RSI(symb$Close, n = 14)    
signal <- ifelse(rsi<30,1,0)
trade <- Lag(signal)
ret <- dailyReturn(symb)*trade   

names(ret) <- "Ebay"
charts.PerformanceSummary(ret)

从获取实时数据到创建和测试交易系统的 11 条线路

[Forester]

Женя #:

这取决于您如何组织筹码和目标，例如，如果您使用回报率或任何与 vang ZZ 不同窗口的 popsy 指标，您将很容易在 SB 上获得 60-90% 的 akurasi。有了正确的筹码和目标，60% 的 akurasi 就是 "圣杯"，根据交易频率，年度 SR 将达到 5 以上。

Akkurasi、错误在我们的业务中无关紧要。50/50 与平衡线或收益有关。

[mytarmailS]

Женя #:

这就是一个是另一个的函数，有阿库拉西未来回报的迹象（ZZ 等） 超过 51%，已经可以交易（在股市和加密货币），至少可以偿还匆忙和佣金（如果合理的风险管理）， 而 55% - 你可以选择一辆兰博和一艘游艇。

认真?????

[Forester]

Женя #:

这就是一个是另一个的函数，有阿库拉西未来回报的迹象（ZZ 等） 超过 51%， 已经 可以 交易（在股市和加密货币），至少可以偿还 匆忙和佣金（如果合理的风险管理），而 55% - 你可以选择一辆兰博和一艘游艇。

但是，如果在 SB akurasi 上，在一个 大于 10 万根蜡烛图 的数据集上超过 51% ，这意味着筹码和目标混杂严重，系统出现幻觉，就像 在被问及他不知道的事情时，他经常 聊天 一样 。

一般来说，通常 低劣 的回溯测试（未优化） 会让你觉得出了问题，例如，阿库拉西的分类率为 70%，而回溯测试的年 SR 小于 0.5，这简直是无稽之谈，因为应该是两位数 ，但 显然不是，他们没有考虑到 这一点。

但它也可以调整回溯测试，这曾经是从事大规模分布的MO，总之，纯粹的知识分子的自我满足，其中的信徒是激烈的捍卫，当他们试图把他们带到公开场合。

最近展示了分类误差为 9%和 8%的平衡图表。
9% 的收益各占一半。
关键是，1 次亏损会带走 10 次赢利的利润。老师的标价是 TP = 50 和 SL = 500

您也可以犯 1%的错误（或 99% 的错误）。这些都只是数字。你不能把它们放进自己的口袋。))))

什么是 SR？

[Maxim Dmitrievsky]

Forester #:
最近显示的平衡图表的分类误差为 9%和 8%。9% 的盈利率为 50/50。 关键是，1 次亏损会带走 10 次赢利的利润。老师的标价是 TP = 50 和 SL = 500

您也可以犯 1%的错误（或 99% 的错误）。这些都只是数字。你不能把它们放进自己的口袋。))))

什么是 SR？

您在使用 Forrest 软件吗？有什么发现吗？

[Maxim Dmitrievsky]

模型的动物园。许多模型（数百个或更多）被用来确认没有过拟合。如果它们的平均表现良好，那么就不是偶然的。

OOS 的选择是复杂的，具有全局趋势的变化。

一些代表，全部来自一个数据包：

[mytarmailS]

Traine 在测试中表现出色。

没有人需要看到验证结果。

不是骗局 3.0？

[Maxim Dmitrievsky]

包装工们是时候修修脑子了。

信息一点都没有进来（虽然以前也没有）。

你们能一起去挖菜园吗？如果你对国防部没什么可说的）。

[mytarmailS]

))))

根据需要