交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 987

新评论
 
桑桑尼茨-弗门科。

作为开胃菜。

运行同一专家顾问，其设置与上述相同，但时间间隔更长。


这就是所有这些漂亮照片的全部价值。


图片应该证明这个想法，其意义仅仅是关于专家顾问的未来行为。

桑尼奇，别急着下结论，你已经破坏了一些东西。

在较长的测试期，交易数量 较少

 
尤里-阿索连科。

这就是为什么我使用我的测试器而不是MT的测试器--由于某些原因，它里面有很多的grails。至少对于你的测试仪，你确切地知道它在做什么，以及它是如何做的。是的，从测试中得到的信息可以得到更多和任何，而且更容易。

我认为在MT论坛上写这种东西不是很好，考虑到MT中的回测器是固定人们对mql和整个终端的主要问题之一，此外，你的测试器也不正确。

 
雷纳特-阿赫蒂亚莫夫。

桑尼奇，别急着下结论，你已经把事情搞砸了。

长时间内的交易数量 较少

我又运行了两次：图表相似，但数字有些不同。

 
桑桑尼茨-弗门科。

又跑了两遍：图表相似，但数字略有不同。

总结

随意做出买入或卖出的决定，不会带来稳定的利润

 

发现了一个分类的问题。
例如，如果2列=0，那么试图对它们进行softmax，就会出现随机类。
m=matrix(0,ncol=2,nrow=100)
max.col(m)

[54] 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 1 1 2 1 2 1 1
它在R中。

当发现预测结果都=0时，意外地遇到了。

最好是这样做（万一第一栏是指 "期望 "而不是交易指令）。

max.col(m,ties.method = "first") # 默认情况下ties.method = "随机"

[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

>

更好的办法是，如果这些类别具有同等价值，那么就拒绝分类。而且为了以防万一，最好是逐行进行。

 
elibrarius。

发现了一个分类的问题。
例如，如果2列=0，试图对它们进行软化处理会得到随机的类。
m=matrix(0,ncol=2,nrow=100)
max.col(m)

[54] 2 2 1 2 2 1 1 2 2 2 2 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 1 2 1 2 2 2 1 1 1 2 1 2 1 1
它在R中。

当发现预测结果都=0时，意外地遇到了。

最好是这样做（万一第一栏是指 "期望 "而不是交易指令）。

max.col(m,ties.method = "first") # 默认情况下ties.method = "随机"

[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

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更好的办法是，如果这些类别具有同等价值，那么就拒绝分类。而且为了以防万一，最好是逐行进行。

下午

如果数据准备正确，这个问题可能不会出现。你是在什么时候和什么计算中遇到这个问题的？我想知道。还是人为创造的条件？

祝好运

 
弗拉基米尔-佩雷文科。

下午

当数据准备正确时，这个问题就不会出现。你是在什么时候、用什么计算方法得到这个问题的？我想知道。还是人为创造的条件？

祝好运

我尝试了不同的预测器，发现NS没有学到任何东西，输出的结果全是零。而由于转换中的随机性，预测结果是非零的。
正如SanSanych所说：输入的垃圾=输出的垃圾。有的人加了零，然后就被取消了。
好吧，我为自己做了一个调整，让零保持零，以备将来类似的情况。
 
elibrarius。
预测器是不同的，所以我遇到了NS没有学到任何东西，在输出端给了所有的零。而在转换过程中由于随机性导致的预测结果是不为零。
正如SanSanych所说：输入的垃圾=输出的垃圾。有的人加了零，然后就被取消了。
好吧，我为自己做了一个调整，让零保持零，以备将来类似的情况。

我明白了。祝好运

 

来自一个新人的问题。请告知如何应用机器学习。例如，一个交易员在市场上发现了一些模式。假设它是一个GP模式（头和肩）。选项。

  1. 交易过手，有盈利和亏损的交易记录。
  2. 在图表的历史上发现了这个模式，并可以标记进入/退出点。
我可以在变体1和变体2中使用这些历史/统计资料进行机器学习吗？如何才能做到这一点呢？培训大约需要多少个行业（最低/最高）？该算法是否只在它所训练的TF上识别模式？MO算法是否会 "理解 "交易者的交易是在GP模式上进行的，如果它 "理解"，又是如何理解的？MO将分析开仓前 的多少条历史记录？

 
Grigori.S.B:

来自一个新人的问题。请告知如何应用机器学习。例如，一个交易员在市场上发现了一些模式。假设它是一个GP模式（头和肩）。选项。

  1. 交易过手，有盈利和亏损的交易记录。
  2. 在图表的历史上发现了这个模式，并可以标记进入/退出点。
我可以在变体1和变体2中使用这些历史/统计资料进行机器学习吗？如何才能做到这一点呢？培训大约需要多少个行业（最低/最高）？该算法是否只在它所训练的TF上识别模式？MO算法是否会 "理解 "交易者的交易是在GP模式上进行的，如果它 "理解"，又是如何理解的？在开仓 之前，MO会分析深入到历史的多少个小节？

机器学习是基于将区分事件的迹象（模式/特征）。相应地，你需要指定你应该看什么，而MO算法将试图在所显示的内容中找到一些模式，并制定出行为规则。因此，所有其他问题的答案都是从这里开始的。而相应地，观察越多，在较长的历史时期内，规则就越准确。

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