交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 3352 1...334533463347334833493350335133523353335433553356335733583359...3399 新评论 Maxim Dmitrievsky 2023.12.20 03:33 #33511 任意滞后的普通增量。没有对数或零条。问题是关于符号的。主要问题是信噪比低。但它们包含了所有信息。聋人电话在不断发展:) 我完全不看最近的文章,尤其是多产的水文作者,他们的文章有整个水循环:) Forester 2023.12.20 05:52 #33512 Maxim Dmitrievsky #:任意 滞后的普通增量。没有对数或零条。问题是关于符号的。主要问题是信噪比低。但它们包含了所有信息。 显然,是所有 信息。但是,如果我们使用相邻柱状图之间的增量,那么要理解最近 100 个柱状图的趋势,模型应该将所有 100 个柱状图相加,得到从 0 柱状图开始的增量。 也许神经网络可以考虑到所有 100 条增量并找到趋势,但木质模型不太可能。你自己也说过(我也有同样的结果),模型在几个特征(最多 10 个)上的效果最好,而 100 个的完整趋势不会从 10 个中形成。除了增量之外,可能还有更有用的迹象。 这就是为什么我对增量的任意 滞后总是从 0 条开始,以便模型看到趋势。相邻柱状图之间的增量从未使用过,因为我认为它们是噪音。例如,120 和 121 条之间 0.00010 pt 的增量,即 2 小时前的增量,对当前情况有什么影响?- 没有。 Maxim Dmitrievsky 2023.12.20 08:33 #33513 Forester #:很明显, 它们都是如此。但是,如果我们使用相邻柱状图之间的增量,那么要理解最近 100 个柱状图之间存在趋势,模型必须将所有 100 个柱状图相加,然后得到从 0 柱状图开始的增量。 也许神经网络可以考虑到所有 100 条增量并找到趋势,但木质模型不太可能。你自己也说过(我也有同样的结果),模型在几个特征(最多 10 个)上的效果最好,而 100 个的完整趋势不会从 10 个中形成。除了增量之外,可能还有更有用的迹象。 这就是为什么我对增量的任意 滞后总是从 0 条开始,以便模型看到趋势。相邻柱状图之间的增量从未使用过,因为我认为它们是噪音。例如,120 和 121 条之间 0.00010 pt 的增量,即 2 小时前的增量,对当前情况有什么影响?- 没有。趋势是平均增量的变化。因此,它也出现在增量图上。从混杂因素的角度解释了多属性的问题,即从所有其他属性中分离出每个属性的影 响变得更加困难。毕竟,每个属性都会给最终估算带来额外的误差。因果推断变得更加复杂,也增加了不确定性。显然,前景模型的复杂性有一定的限制,这取决于信噪比。 增量的滞后与预测交易的持续时间直接相关。例如,如果持续时间为 1 小节,则最好采用滞后期小、窗口深度小的增量。随着交易持续时间的延长,增量的滞后期也会自然延长。当然,价差也会受到影响。 Андрей 2023.12.22 10:06 #33514 我写了一个 Expert Advisor,它记录每个刻度线的数据,并将这些数据形成一个 csv 文件,然后运行一个神经网络,该网络分析该文件,执行训练,并根据第一个文件中的最后一行,输出一个价格走向预测,以及预测多少点。用 python 编写。谁已经做过类似的工作,可以学习哪些数据以涵盖全局。 现在的经验是基于 "开盘价"、"最高价"、"最低价"、"收盘价 "和 "成交量"。 我不知道如何插入屏幕 Maxim Kuznetsov 2023.12.22 17:09 #33515 Андрей 写了一个 Expert Advisor,它可以记录每个刻度线的数据,并将这些数据形成一个 csv 文件,在它旁边我启动了一个神经网络,它可以分析这个文件,执行训练,并根据第一个文件中的最后一行,输出一个价格走向预测,以及预测多少个点。用 python 编写。有没有人已经做过类似的工作,可以学习哪些数据来覆盖全局。 现在的经验是基于 "开盘价"、"最高价"、"最低价"、"收盘价 "和 "成交量"。 我不知道如何插入一个屏幕 记录和分析所有货币对和金属的刻度。 添加时间、星期 预期新闻分类 新闻前几秒 过去新闻分类 新闻后几秒 === 总之,可以让自己和 python 忙起来 :-) Maxim Dmitrievsky 2023.12.23 22:56 #33516 我们还没有完成所有的 MO,因此无法为您提供线索 :) СанСаныч Фоменко 2023.12.24 07:45 #33517 Maxim Dmitrievsky #: 我们还没有掌握所有的 IO,所以不能马上告诉您:) 为什么要掌握所有 MO?光是模型就有几百种...而模型显然还不到问题的一半。 也许可以掌握几个模型,但要学会如何在 OOV 和 OOS 上始终保持大约相同的分类误差,即小于 20%?在证明没有过度学习的基础上,展望未来,最重要的是,证明未来由此产生的分类误差? Maxim Dmitrievsky 2023.12.24 09:07 #33518 СанСаныч Фоменко #:为什么要掌握所有的 MoDs?光是模型就有几百个...而模型显然还不到问题的一半。不如只掌握几个模型,但通过学习,使 OOV 和 OOS 的分类误差始终保持在 20% 以下。在证明没有过度学习的基础上,展望未来,最重要的是,证明未来由此产生的分类误差? 在所有的 IO 下都有共同的方法和实践。例如,能否获得二元分类的类概率?如果可以,用什么方法? СанСаныч Фоменко 2023.12.24 13:15 #33519 Maxim Dmitrievsky #: 所有 MOE 下都有共同的方法和做法。例如,能否获得二元分类的类概率?如果可以,用什么方法? 我无法立即想到有哪些软件包不产生类概率。所以我的印象是这是标准。 Maxim Dmitrievsky 2023.12.24 13:18 #33520 СанСаныч Фоменко #:我无法立即想到有哪些软件包不发布类概率。所以在我看来,这就是标准。 批量思维已经融入其中。这些并不是概率,它们之所以被称为概率,是因为应用了loess phs,用于似然估计。如何获得真正的类概率? 1...334533463347334833493350335133523353335433553356335733583359...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
任意滞后的普通增量。没有对数或零条。问题是关于符号的。主要问题是信噪比低。但它们包含了所有信息。
聋人电话在不断发展:)
我完全不看最近的文章,尤其是多产的水文作者,他们的文章有整个水循环:)任意 滞后的普通增量。没有对数或零条。问题是关于符号的。主要问题是信噪比低。但它们包含了所有信息。
显然,是所有 信息。但是,如果我们使用相邻柱状图之间的增量,那么要理解最近 100 个柱状图的趋势,模型应该将所有 100 个柱状图相加,得到从 0 柱状图开始的增量。
也许神经网络可以考虑到所有 100 条增量并找到趋势,但木质模型不太可能。你自己也说过(我也有同样的结果),模型在几个特征(最多 10 个)上的效果最好,而 100 个的完整趋势不会从 10 个中形成。除了增量之外,可能还有更有用的迹象。
这就是为什么我对增量的任意 滞后总是从 0 条开始,以便模型看到趋势。相邻柱状图之间的增量从未使用过,因为我认为它们是噪音。例如,120 和 121 条之间 0.00010 pt 的增量,即 2 小时前的增量,对当前情况有什么影响?- 没有。
很明显, 它们都是如此。但是,如果我们使用相邻柱状图之间的增量,那么要理解最近 100 个柱状图之间存在趋势,模型必须将所有 100 个柱状图相加,然后得到从 0 柱状图开始的增量。
也许神经网络可以考虑到所有 100 条增量并找到趋势,但木质模型不太可能。你自己也说过(我也有同样的结果),模型在几个特征(最多 10 个)上的效果最好,而 100 个的完整趋势不会从 10 个中形成。除了增量之外,可能还有更有用的迹象。
这就是为什么我对增量的任意 滞后总是从 0 条开始,以便模型看到趋势。相邻柱状图之间的增量从未使用过,因为我认为它们是噪音。例如,120 和 121 条之间 0.00010 pt 的增量,即 2 小时前的增量,对当前情况有什么影响?- 没有。
趋势是平均增量的变化。因此,它也出现在增量图上。从混杂因素的角度解释了多属性的问题,即从所有其他属性中分离出每个属性的影 响变得更加困难。毕竟,每个属性都会给最终估算带来额外的误差。因果推断变得更加复杂,也增加了不确定性。显然,前景模型的复杂性有一定的限制,这取决于信噪比。
增量的滞后与预测交易的持续时间直接相关。例如,如果持续时间为 1 小节,则最好采用滞后期小、窗口深度小的增量。随着交易持续时间的延长,增量的滞后期也会自然延长。当然,价差也会受到影响。我写了一个 Expert Advisor,它记录每个刻度线的数据,并将这些数据形成一个 csv 文件,然后运行一个神经网络,该网络分析该文件,执行训练,并根据第一个文件中的最后一行,输出一个价格走向预测,以及预测多少点。用 python 编写。谁已经做过类似的工作,可以学习哪些数据以涵盖全局。 现在的经验是基于 "开盘价"、"最高价"、"最低价"、"收盘价 "和 "成交量"。
我不知道如何插入屏幕
我不知道如何插入一个屏幕
记录和分析所有货币对和金属的刻度。
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总之,可以让自己和 python 忙起来 :-)
我们还没有掌握所有的 IO,所以不能马上告诉您:)
为什么要掌握所有 MO?光是模型就有几百种...而模型显然还不到问题的一半。
也许可以掌握几个模型,但要学会如何在 OOV 和 OOS 上始终保持大约相同的分类误差,即小于 20%?在证明没有过度学习的基础上,展望未来,最重要的是,证明未来由此产生的分类误差?
为什么要掌握所有的 MoDs?光是模型就有几百个...而模型显然还不到问题的一半。
不如只掌握几个模型,但通过学习,使 OOV 和 OOS 的分类误差始终保持在 20% 以下。在证明没有过度学习的基础上,展望未来,最重要的是,证明未来由此产生的分类误差?
所有 MOE 下都有共同的方法和做法。例如,能否获得二元分类的类概率?如果可以,用什么方法?
我无法立即想到有哪些软件包不产生类概率。所以我的印象是这是标准。
我无法立即想到有哪些软件包不发布类概率。所以在我看来,这就是标准。