交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 840

[Maxim Dmitrievsky]

终于找到了一个像样的俄文RL视频 :)

好吧，你可以从闪屏上的面孔看出来，但只有几个面孔了。

[Grigoriy Chaunin]

Alexander_K2:

我不会让这个支部跌出顶级行列。

神经网络的先生们--老百姓正在等待你们的圣杯。不要毁掉它。

每个人都在这里做自己的圣杯。这是一次经验交流，争论和扯皮。没有人会给你一个现成的圣杯。所以要参与进来，研究这个主题。

[Alexander_K2]

Grigoriy Chaunin:
在这里，每个人都会制作自己的圣杯。而这是一种经验的交流，争论和扯皮。没有人会给你一个现成的圣杯。所以要参与进来，研究这个问题。

我不需要一个现成的圣杯--在这种情况下，每个人都有隐私的权利。但我不会拒绝一个信号。比起一个没有任何数学仪器的新手的信号，我更愿意相信它。但是，不幸的是...在这个主题的参与者中，没有一个人有交易信号。一 个无法解释的悖论!

我知道一个事实，BP预测的问题是可以解决的，请阅读Kolmogorov。剩下的唯一事情就是决定预测因素。我坚持我的观点--它们是经过筛选的流的回报。

我在等待这里的真正突破，一个伟大的信号，并准备我的口袋。在论坛上看到书信体裁的大师们，他们的金钱梦想和遐想，我也变得对金钱无动于衷了。

PS 我懒得研究新的工具包，除了Vissim，我是专业人士，我已经老了。而且我没有Vissim NeuralNet模块，在任何地方都找不到它。

[Dr. Trader]

亚历山大_K2。

是筛分后的回流者。

支持的是

[Grigoriy Chaunin]

Alexander_K2:

我不需要一个现成的圣杯--在这种事情上，每个人都有权保密。但我不会拒绝一个信号。它将比没有任何数学仪器的自学成才者的信号更值得信赖。但是，不幸的是...在这个主题的参与者中，没有一个人有交易信号。一 个无法解释的悖论!

我知道一个事实，BP预测的问题是可以解决的，请阅读Kolmogorov。剩下的唯一事情就是决定预测因素。我坚持我的观点--它们是经过筛选的流的回报。

我在等待这里的真正突破，一个伟大的信号，并准备我的口袋。我也曾在论坛上读到过书信体裁的大师们，他们的金钱梦和白日梦，我对金钱变得无拘无束地漠不关心。

PS 我懒得研究新的工具包，除了Vissim，我是这方面的专家，我已经老了。而且我没有Vissim NeuralNet模块，在哪里都找不到它。

我正在为自己寻找一个圣 杯。我为什么要把自己泡在信号中。这是对人的一种责任，如果我泄密了怎么办？我将如何告诉人们。是的，我知道什么是风险管理。

[Maxim Dmitrievsky]

交易员博士。

支持

你支持哪一方，用什么支持？

[Alexander_K2]

作为帖子的延续，https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page836#comment_7062634，我附上已经转换的tick BP到不同订单的Erlang流程。

文件名中的前两个数字是Erlang流的顺序。

例如：01 AUDCAD ...- 简单的流程，30澳元...- 30阶埃朗流

2018年4月2日至6日处理的数据。

有意思的是，随着流量顺序的增加，预测的质量是否会提高。

如果有必要，我可以继续转化流量，直到100阶。

[Maxim Dmitrievsky]

亚历山大_K2。

作为帖子的延续，https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page836#comment_7062634，我附上已经转换的tick BP到不同订单的Erlang流程。

文件名中的前两个数字是Erlang流的顺序。

例如：01 AUDCAD ...- 简单的流程，30澳元...- 30阶埃朗流

2018年4月2日至6日处理的数据。

有意思的是，随着流量顺序的增加，预测的质量是否会提高。

如果有必要，我可以继续进行流量转换，最高可达100阶

等一下，我将在终端中制作没有任何csv的流。我相信你可以，只是还没有深入研究--到目前为止还在忙于其他的窍门。

请允许我再次澄清：我把源码cotier，转换为Erlang，然后取其返回？

还是先取一个回报，然后再转换为Erlang？

(我的脑子里只有各种NS，不断地忙碌着））。

[Alexander_K2]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

等一下，我直接在终端做没有任何csv的流。我相信你可以，只是我还没有进入这个领域--到目前为止我还在忙于其他的窍门。

请允许我再次澄清：我把源码cotier，转换为Erlang，然后取其返回？

还是先取一个回车，然后再转换为Erlang？

我的脑子里沸腾着各种各样的NS，不断地忙碌着))))。

我们取一个tick流，但不是每一个tick都 读，而是以指数时间间隔（更确切地说--以服从于p=0.5的离散几何分布的时间间隔）。我们有最简单的事件流。然后我们 "筛选 "这个初始VR。我们得到了不同顺序的Erlang流。有必要输入这些流的回报。

这个实验将毫不含糊地回答我们是否需要BP剪枝的问题。

[Slasher111]

Alexander_K2:

这个话题中没有一个成员有交易信号。一 个无法解释的悖论!

亚历山大，信号的缺失可以很容易解释。例如：一个好的机器学习模型本身并不是一个好的交易系统。根据我的个人经验，这甚至不是一个好的交易系统的一半。TS更重要的部分是资金管理，我指的不仅是而且不是仓位大小，还有诸如信号发出后在哪里开仓，具体如何开仓，如果价格向正确方向移动该怎么办，如果价格没有向正确方向移动该怎么办，在各种波动率变化时如何平仓等等。如果没有一个好的MM，通常就不会有这么好的结果。在开仓时 设置止损，然后不再做任何事情，这是一种 "不走寻常路 "的方法。唯一比这更糟糕的是根本没有设置任何停车和起飞。

一个高质量的MM是一个非常有价值的东西。与机器学习模型不同，它不会随着时间的推移而分解。而且如果需要的话，它可以完全从交易中扣除，即也可以从信号中扣除。至少出于这个原因，我不会打开一个信号而不显示我的交易。

亚历山大，我真诚地建议你在交易中多关注MM。相信我的话，仅仅在 "价格将上涨 "的信号下买入，在 "价格将下跌 "的信号下反转为卖出是不够的。如果我没记错的话，甚至没有停顿。