交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 3094

 
Forester #:

MT 公式很简单,这里的一切都可以提取和复制

https://www.mql5.com/ru/articles/1486

MT 给出了一个奇怪的公式

Expected Payoff =(ProfitTrades / TotalTrades) * (GrossProfit /ProfitTrades) - (LossTrades / TotalTrades) * (GrossLoss /LossTrades) 减少突出显示的颜色,剩下的就是

预期回报 = 总盈利 / 总交易 - 总亏损 / 总交易 = (总盈利 - 总亏损 / 总交易)

(毛利润 - 毛亏损) / 交易总额 =余额 / 交易总额

就是这样))

底线

余额*EP = 余额 * fabs( 余额/交易次数)

其他 2 个指标(ProfitFactor 和 MaximalDrawDown)可类推。

 
Forester #:

如果您进行了比较--知道结果会很有趣

我深信,如果可以用一个原始公式计算出同样的结果,例如

Bal*EP = balance * fabs( 余额/交易数量)

就不会有人去做培训、交叉验证和其他许多事情了。

 

我在 中描述的内容原则上无法在元报价测试仪中实现。元报价测试仪根本不需要重新培训,您可以轻松获得重新培训过的 TC。

Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - Попробуйте запустить алгоритм, чтобы в нем что-то искать
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  • 2023.06.03
  • www.mql5.com
validation и на каждом получаем ошибку классификации. Если ВСЕ полученные ошибки классификации укладываются к канал 5 и можно верить полученной ошибке классификации и нет переобучения. Сначало надо попробовать запустить алгоритм и проверить его
 
СанСаныч Фоменко #:

我在 中描述的内容原则上无法在元引文测试仪中实现。元报价测试仪根本不需要重新培训,您可以轻松获得重新培训过的 TC。

我说的不是测试仪,而是评估所得结果的公式。你可以很容易地用 R 语言写出这些公式,并用它们选择最佳模型。这比分类误差要好得多,因为它考虑到了利润,而且 Bal*RF 也会显示具有良好平衡的最小缩水模型。
 
mytarmailS #:

我深信,如果可以用一个原始公式计算出同样的结果,例如

余额*EP = 余额 * fabs( 余额/交易次数)

那就不会有人去做培训、交叉验证和其他许多事情了。

这个软件包是用夏普(Sharpe)来计算的,但他们写道,您可以使用任何其他指标。

建议对它们进行比较,看看哪个最好。

 
Forester #:
我说的不是测试仪,而是评估所得结果的公式。你可以很容易地用 R 语言写出这些公式,并用它们选择最佳模型。这比分类错误要好得多,因为它考虑到了利润,而且 Bal*RF 也会显示出具有良好平衡性的最小缩水模型。

您在上面写道,R 被删除了。

R 作为一种工具完全没有问题。问题出在大脑上。

 
СанСаныч Фоменко #:

大脑问题

最好能有更忠实、更友好的定义。)))))每个人的莫斯基都不一样))))体重并不重要)

 
Valeriy Yastremskiy #:

如果有更多忠诚和善良的定义就更好了.)))))每个人的 Moshi 都不同))))体重并不重要)

其实我说的是我自己的大脑,而不是别人的大脑

 

好吧,我终于写出了代码...

第一次测试表明,它确实有效...

 
Valeriy Yastremskiy #:

如果有更多忠诚和善良的定义就更好了.)))))每个人的 Moshi 都不同))))体重并不重要)

这叫积极营销,你懂什么?