交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 684

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雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。
所以价格不是一个随机值

时间呢？我已经厌倦了重复这个词。

 
亚历山大_K2。

时间呢？我已经厌倦了说这个词了。

没有理解这个问题。

时光流逝，你无法阻止它

 
Mihail Marchukajtes:

这就是为什么时间线不那么有趣的原因....

我将坚持我的观点--它是极其重要的。

 
交易员博士。

我还没有把这个模型弄到现实中来，这是目前测试者的状态。

这是在10,000条eurusd m5上的学习，预测的深度=1个柱子的前进。在预测后的每一个新条形上，要么留下旧的位置，要么向后打开，都没有任何停止或起飞。
看起来很悲哀，每笔交易的平均损失是-0.02美元。但在测试器中随机交易时，每笔交易约为-0.04。因此，在没有点差和佣金的情况下，我用这个专家顾问每笔交易可以得到0.02美元。它也被用于前瞻；由于某些原因，我的运气甚至比回测时更好。而且，即使是胜利的交易比例也是>55%。这一切都很诱人，但到目前为止，我已经达到了这个极限。希望纽伦卡有一天能从这个洞里爬出来。

神经元将价格上涨（open[0]-open[1]，open[1]-open[2]，等等）和其过去的预测（共6个输入）， 隐层 有 100个神经元。返回每个新酒吧的价格增长预测。
估计MAE=0.00019（平均预测错误19点）。估计R2=0.001124151。

有趣的是，用gbm，即使没有递归也能得到类似的结果。


什么样的网络是如此的丑陋？一个有100个神经元的正常网络会把所有的东西都记在心里，输入什么也不会有什么区别。你根本没有受过任何训练。

首先，处理好神经网络，然后尝试教它一些东西。

 
亚历山大_K2。

时间呢？我已经厌倦了说这个词了。

时间在交易中不起作用，根本不需要依附于它。

 

Simeon Denis Poisson的 作品"关于刑事和民事案件判决概率的研究"， 其中介绍了这一分布，发表于1837年....。

 
蜥蜴_。

我以为博士给你做了一个转换器。

而且他自己也不使用它!我很惊奇...

 
亚历山大_K2。

把这看作是一个不需要证明的真理。

恰恰是这一点，没有人考虑到，每个人都筋疲力尽，穷困潦倒，因疲惫而仰面倒下。多么令人遗憾啊!因此，许多聪明的人就像教堂里的老鼠一样可怜，只是因为他们不知道如何准备数据。你想在档案中找到什么？你有没有观察过蜱虫的间隔时间？交易的强度？我相信你没有。

不要再试图用冠冕堂皇的科学表达方式来愚弄你的头脑，这些表达方式除了肥大的自负之外什么都没有。用你自己的或别人的权威文章来证明你的论断。否则就是噪音，而且非常令人不快。

更谦虚地说...

 
Mihail Marchukajtes:

不幸的是，你不能在市场上按时间尺度赚钱。因此，时间本身在市场上没有起到任何作用。重要的是价格表的变化，这导致了利润或损失。一个位置可以保持24小时，赚取便士，而另一个位置可以保持几分钟，赚取更多。因此，最好省略市场上的时间事实。当服务开始给它提供输入的音量和德尔塔的水平概况时，TC开始表现得很不同。因此，TS开始从另一个角度来看待市场。而关于时间，有一个非常有趣的轶事。

爱沙尼亚的交易员投入资金，开始推动市场横向发展 :-)

我们不是爱沙尼亚的商人，所以我们对推动市场横向发展不感兴趣。这就是为什么时间线不那么有趣的原因....

我几乎同意。但是，虽然与时间有一定的关联性。

外汇、股票市场、有期货和期权都受到所谓无风险利率的压力。

如果风险/利润率变得比无风险利率差，资金就会离开市场。

无风险利率是基于时间的。因此，我们有一个计算好的数字，比这个数字慢，报价就不能动。

所以，我们不能完全摆脱时间依赖。

 
Vizard_。

与此同时，在果园里，阿法因疲惫不堪而跪倒在地，开始在地上爬行采摘水果......。

地上躺着有毒的石灰石和好苹果。如果阿法吃了一个苹果，他就很享受。

吐了......））)

https://cs.stanford.edu/people/karpathy/convnetjs/demo/rldemo.html

我需要一个函数立方体的代码例子和一个连接到NS的链接))我不喜欢自己写。

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