交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 59

新评论
 
关于方法，我建议阅读这篇文章。对于哪些方法是最好的，业界有一个经验性的观点。本文是关于分类问题：http://www.cs.cornell.edu/~caruana/ctp/ct.papers/caruana.icml06.pdf

而且不需要发明任何东西。

但当然也有例外。这一切都取决于数据。
 
Dr.Trader:

换句话说，"看看第一个通往我网站的谷歌链接" :)

没有人阻止你去看其他的链接。我没有把我的网站链接放在谷歌的顶部，是吗？因此，所有关于谷歌索引网站的投诉都不是你想的那样，不要向我投诉，而是向搜索引擎的支持团队投诉。

Dr.Trader:

我发现，你有一个两个模型的委员会，这不是我的理解和上面写的。

对不起，我没有经过心灵感应课程的训练，无法从远处读懂你的意思。因此，要么向教育部申诉，为什么心灵感应培训没有被纳入所有教育机构的必修课程。或者在这个表格上的想法更具体。
 
Mihail Marchukajtes:
我很少有模型上升到40-50%以上的概括性，但在我思考如何处理数据之后。分类后得到的模型的本质是什么。在相同的数据上，我现在得到的模型至少是70%，平均是80-90%，在未来，在未知的数据上，误差大约是10-12分之1。这是很够赚的）。
也许你可以告诉我，你需要做什么样的奇迹转变来提高识别质量
 
Dr.Trader:
是的，我也在尝试严格的买/卖分类。但是，你是如何得到原始的6个输入的，你只是从一些已知的策略中提取吗？充足的条目是最重要的事情之一。相反，我有数以千计的条目（价格和指标超过一百条），需要把它们筛选出来，留下几十条，因为在这么多的输入上，任何模型都会过度训练。

我的策略很简单。这是托马斯-德马克的序列，它给出了买入和卖出信号。盈利超过100点的信号用1标记，其余为零，我在信号出现的瞬间保存指标值，并得到90%的概括模型。这就是全部

我也可以用魔杖穿越作为系统的基础。我也认为这将是相当不错的。所以它是这样的。最主要的是正确准备数据...

最后两个是Zetoscore模型和凯利系数，所以没有什么奢侈的....。

  double PONT1=iBullsPower(NULL,0,PONT,PRICE_CLOSE,i)+iBearsPower(NULL,0,PONT,PRICE_CLOSE,i);
  double MOM=iMomentum(NULL,0,PONT,PRICE_CLOSE,i);
  double Dstoh=iStochastic(NULL,0,PONT,PONT+9,PONT+9,MODE_EMA,0,MODE_MAIN,i);
  double STD=iStdDev(NULL,0,PONT,0,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,i);
  double Force=iForce(NULL,0,PONT,MODE_EMA,PRICE_CLOSE,i);
  double VolM=iCustom(NULL, 0, "BetterVolume 1.4.1",9,i);
  double EMA=Close[i]-iCustom(NULL, 0, "9MAMA_NK",0.5,0.05,1,i);
  double Zscore=iCustom(NULL, 0, "TDSEQUENTA v2015",5,8,12,9,i);
  double Nstep=iCustom(NULL, 0, "TDSEQUENTA v2015",5,8,12,10,i);
 
红线后出样器或出样的初学者。在我看来，这似乎是很可行的。但今天有一些错误，但这是OK.....。没有这样的事，没有错误....
 
Mihail Marchukajtes:

我的策略很简单。这是托马斯-德马克的序列，它给出了买入和卖出信号。盈利超过100点的信号用1标记，其余为零，我在信号出现的瞬间保存指标值，并得到90%的概括模型。这就是全部。

即按未来盈利能力分类（1-至少100点，0-低于100点），但不按信号的方向分类？那么你是如何确定方向的呢，通过德玛克测序仪？

 
尤里-雷舍托夫。
即按盈利能力分类（1-至少100点，0-低于100点），但不按信号方向？那么你是如何确定方向的呢，通过德玛克测序仪？

系统本身给出一个买入信号或卖出信号，这是方向，分类器说，如果信号是买入，而且NS说是，这是一个正确的信号，那么就买入，如果它说不是，这不是一个正确的信号，那么就卖出。这与出售.... 是一样的。真或假的卖点，因此结论......。

 
Mihail Marchukajtes:

系统本身给出一个买入信号或卖出信号，这是方向，分类器说如果信号是买入，而且NS说是，这是一个正确的信号，那么就买入，如果它说不是，这不是一个正确的信号，那么就卖出。这与出售.... 是一样的。如果这个信号是真的或假的，那么我们就得出结论...

你能把CVS中分类的例子上传到论坛吗？
 

而且任何输入数据都可以转换为输出数据，系统会工作一段时间，所以不管是谁，都会找到它 :-)

因此，实际上，只要对数据稍加处理，我们的概括程度就会上升到一个可接受的数字，即90%.....。

 
Mihail Marchukajtes:

而且任何输入数据都可以转换为输出数据，系统会工作一段时间，所以不管是谁，都会找到它 :-)

因此，对数据进行一个真正的小摆弄，我们的概括水平就会增长到可接受的数字，在90%.....。

数据训练和验证的时间是多少？好像是几天的时间？说实话，它根本就没有说什么。
1...525354555657585960616263646566...3399
新评论