交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3285 1...327832793280328132823283328432853286328732883289329032913292...3399 新评论 Aleksey Vyazmikin 2023.10.06 09:34 #32841 Maxim Dmitrievsky #: 继续量化 😵💫 终于有了一些合理的建议！ Aleksey Vyazmikin 2023.10.06 09:49 #32842 Aleksey Vyazmikin #:结果如下--最后两列 结果确实有所改善。我们可以假设，样本越多，训练结果就越好。我们有必要尝试对训练样本的 1 部分和 2 部分进行训练，如果结果不会比 2 部分和 3 部分差很多，那么样本新鲜度的因素就可以被认为没有样本量那么重要。好了，训练已经完成，结果如下表所示--最后两列。 我们可以初步得出结论，训练的成功与否确实取决于样本的大小。不过，我注意到"-1p1-2 "样本的结果与"-1p2-3"样本相当，甚至在某些标准上更好，而 "0p1-2 "样本的结果在符合给定标准的模型数量上是"-1p2-3 "样本的两倍。现在，我运行了一个时间顺序颠倒的样本，其中 train 样本由初始考试+测试+train_p3 样本组成，测试样本为train_p2，考试样本为 train_p1。 这样做的目的是想看看是否有可能在较新的数据上建立一个 10 年前就能成功的模型。您认为结果会如何？ СанСаныч Фоменко 2023.10.06 11:09 #32843 Aleksey Vyazmikin #:好了，培训结束了，结果见下表最后两栏。我们可以初步得出结论，训练的成功与否确实取决于样本的大小。 不过，我注意到"-1p1-2 "样本的结果与"-1p2-3"样本不相上下，在某些标准下甚至更好，而 "0p1-2 "样本的结果在符合给定标准的模型数量上要差一倍。现在，我运行了一个时间顺序颠倒的样本，其中 train 样本由初始考试+测试+train_p3 样本组成，测试样本为train_p2，考试样本为 train_p1。 这样做的目的是想看看是否有可能在较新的数据上建立一个 10 年前就能成功的模型。您认为结果会如何？ 再多一点点，就会得到最微不足道的结果......也可能不会得到，但会有颠覆 ME 世界的发现！ 该走了！ mytarmailS 2023.10.06 11:10 #32844 СанСаныч Фоменко #:我曾多次写过关于 "预测因子的预测能力 "的文章。我发现了一个计算距离的工具列表：除了标准工具外，它还有自己的距离集 不错的构建 Maxim Dmitrievsky 2023.10.06 11:19 #32845 这是一项没有输入的任务：...您认为结果会是什么？😀就像之前一样：这里是没有特征的特征值.....然后他会写道：没有人猜到，结果是这样的😁😁😁😁🥳 Andrey Dik 2023.10.06 11:51 #32846 Maxim Dmitrievsky #: 这是一项没有输入的任务：... 您认为结果会是什么？😀 就像之前一样：这里是没有特征的特征值..... 然后他会写道：没有人猜到，结果是这样的😁😁😁😁🥳 马克斯，我不明白你为什么要取笑我。 如果没有假设--就不要说，如果有假设--就说出来，比如 "结果会很糟糕"。 Andrey Dik 2023.10.06 11:51 #32847 Aleksey Vyazmikin #:... 你认为结果会怎样？ 我不知道，但我很想知道。 Aleksey Vyazmikin 2023.10.06 12:03 #32848 СанСаныч Фоменко #:只要再多一点点，就会得到一个微不足道的结果......或许不会，但会有一个颠覆 ME 世界的发现！该走了！ 那么，你认为前两列的模型数量会有可比性吗？尽管它们相差两倍。请更具体地说明琐碎性。 Maxim Dmitrievsky 2023.10.06 12:06 #32849 Andrey Dik #:麦克斯，我不明白你为什么要取笑我。如果没有假设，那就什么都别说；如果有假设，那就说出来，比如 "结果会很糟糕"。 我上面写的是 matstat。在此之前，我写过关于 kozul 的文章。甚至在此之前，我还写过关于 Oracle 错误（标记错误）的文章，当数据以一种你无法理解的方式标记出来时。从这些文章中，我们可以清楚地认识到，在不同的大块数据和不同长度的训练中，结果会有所不同。这取决于没有提供或描述的数据。标记错误会影响结果和时间段。哪只鸡用哪只爪子做标记，就会得出哪只鸡的结果。这里的人喜欢谈论学习的基本支柱：预处理、量化、判定者与目标的关系....。但是，他们并没有写到用哪只爪子做标记，左爪还是右爪。这比上述所有内容都更重要。 Andrey Dik 2023.10.06 12:22 #32850 Maxim Dmitrievsky #: 上面我写了 matstat。在此之前，我写过关于 kozul 的文章。更早之前，我还写过关于 Oracle 错误（标记错误）的文章，即当数据以一种你无法理解的方式标记时。从这些文章中，我们可以清楚地认识到，在不同的大块数据和不同长度的训练中，结果会有所不同。这取决于没有提供或描述的数据。标记错误会影响结果和时间段。哪只鸡用哪只爪子做标记，就会得出哪只鸡的结果。这里的人喜欢谈论训练、预处理、判定器与目标的关系等基本支柱....。但他们并没有提到用哪只爪子做标记，左爪还是右爪。这比上述所有内容都更重要。好吧，这听起来已经像是专业人士的观点了（对错是另一个问题）。也没必要取笑。 1...327832793280328132823283328432853286328732883289329032913292...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
继续量化 😵💫
终于有了一些合理的建议！
结果如下--最后两列
结果确实有所改善。我们可以假设，样本越多，训练结果就越好。
我们有必要尝试对训练样本的 1 部分和 2 部分进行训练，如果结果不会比 2 部分和 3 部分差很多，那么样本新鲜度的因素就可以被认为没有样本量那么重要。
好了，训练已经完成，结果如下表所示--最后两列。
我们可以初步得出结论，训练的成功与否确实取决于样本的大小。不过，我注意到"-1p1-2 "样本的结果与"-1p2-3"样本相当，甚至在某些标准上更好，而 "0p1-2 "样本的结果在符合给定标准的模型数量上是"-1p2-3 "样本的两倍。
现在，我运行了一个时间顺序颠倒的样本，其中 train 样本由初始考试+测试+train_p3 样本组成，测试样本为train_p2，考试样本为 train_p1。 这样做的目的是想看看是否有可能在较新的数据上建立一个 10 年前就能成功的模型。
您认为结果会如何？
好了，培训结束了，结果见下表最后两栏。
我们可以初步得出结论，训练的成功与否确实取决于样本的大小。 不过，我注意到"-1p1-2 "样本的结果与"-1p2-3"样本不相上下，在某些标准下甚至更好，而 "0p1-2 "样本的结果在符合给定标准的模型数量上要差一倍。
现在，我运行了一个时间顺序颠倒的样本，其中 train 样本由初始考试+测试+train_p3 样本组成，测试样本为train_p2，考试样本为 train_p1。 这样做的目的是想看看是否有可能在较新的数据上建立一个 10 年前就能成功的模型。
您认为结果会如何？
再多一点点，就会得到最微不足道的结果......也可能不会得到，但会有颠覆 ME 世界的发现！
该走了！
我曾多次写过关于 "预测因子的预测能力 "的文章。
我发现了一个计算距离的工具列表：
除了标准工具外，它还有自己的距离集
这是一项没有输入的任务：...
马克斯，我不明白你为什么要取笑我。
如果没有假设--就不要说，如果有假设--就说出来，比如 "结果会很糟糕"。
...
你认为结果会怎样？
我不知道，但我很想知道。
只要再多一点点，就会得到一个微不足道的结果......或许不会，但会有一个颠覆 ME 世界的发现！
该走了！
那么，你认为前两列的模型数量会有可比性吗？尽管它们相差两倍。请更具体地说明琐碎性。
麦克斯，我不明白你为什么要取笑我。
如果没有假设，那就什么都别说；如果有假设，那就说出来，比如 "结果会很糟糕"。
上面我写了 matstat。在此之前，我写过关于 kozul 的文章。更早之前，我还写过关于 Oracle 错误（标记错误）的文章，即当数据以一种你无法理解的方式标记时。从这些文章中，我们可以清楚地认识到，在不同的大块数据和不同长度的训练中，结果会有所不同。这取决于没有提供或描述的数据。