天真的初学者的策略。 - 页 7

 
ReTeg Konow:

听起来差不多...

事实上,机器学习在交易中的应用有多大意义?


有时感觉自己就像一条马尔科夫链,忘记了之前在主题中写过的所有内容,这是在很多很多人都通过后最难研究的课题。

熟悉一下MO 的定义,不要再乱写了......当然有关系,而且可以非常多样。

但这已经超出了之前评论者的心理承受能力,所以才会有这么多的批评。就连MT5优化器中很早以前就内置的遗传算法,有哪个悲伤的评论者曾经有效地使用过它?:)

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基

有时感觉你就像一个马尔可夫链,忘记了之前在主题中写过的一切。

熟悉一下MO 的定义,不要再乱写了......当然有关系,而且可以很多样化。

但这已经超出了之前评论者的心理承受能力,所以才会有这么多的批评。就连MT5优化器中早就内置的遗传算法,山下的评论者中有没有人曾经有效地使用过?:)

我从来没有从技术的角度说过关于MO的事情。我在讨论它在交易中的正确应用。在做交易决定时,是否要依赖它。

我说的是行动的意义,你说的是行动的 "机制"。

就好像我告诉你,就常识而言,锤子不适合修电脑,而你会回答我,--"别乱写,你对锤子一无所知!"。在这里和那里阅读他们!")。

 
标签 Konow:

听起来差不多...


你认为亚历山大-托普奇洛的神经网络顾问(Better)在2007年以很大的优势赢得了冠军的事实吗?或者不是每个人都知道如何做饭,当他们失败时,他们就会批评它?我对这个话题持中立态度,既不支持也不反对,因为我不使用ME。我只是在推理。

 
标签 Konow:

我并没有从技术的角度说什么MO。我在猜测它在交易领域的应用是否正确。关于是否应该依靠它来做交易决定。

我说的是行动的感觉,而你说的是其中的 "机械"。

这就像我告诉你一个常识性的锤子不适合修电脑,而你告诉我 "不要写废话,你对锤子一无所知!"。在这里和那里阅读他们!")。

其应用的正确性是绝对合理的,但应用是反直觉的......很难感知到比我们所有的经验加起来还要复杂的东西。人们的脑子里并没有他们如何控制他们没有意识到的过程。因此,整个大合唱,来自于对这个主题的平庸的不理解:)所以要学会学习,再学习,正如弗拉基米尔-佩雷文科 曾经建议我的,我一直在稳定地遵循它。

 
khorosh

你认为亚历山大-托普奇洛的神经网络顾问(Better)在2007年以很大的优势赢得了冠军的事实吗?或者不是每个人都知道如何做饭,当他们失败时,他们就会批评它?我对这个话题持中立态度,既不支持也不反对,因为我不使用ME。我只是在猜测。

其中一个冠军是由用户 "xupypr "赢得的。后来他展示了他的交易机器人的算法。只有2条移动平均线的值在测试器中被选中。EA重达5kb。

那么,你的例子的优势是什么?

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基

正确的应用是绝对有效的,但应用是反直觉的......很难感知到比我们所有的经验加起来还要复杂的东西。人们脑子里并没有他们如何控制他们没有意识到的过程。因此,整个合唱团,从平庸的不理解的主题:)所以学习和再学习学习,正如弗拉基米尔-佩雷文科 曾经建议我,我正在稳步遵循它。

当然,你必须要学习。我100%同意。

只是不要忘记常识。常识是最重要的事情。而且你可以在2分钟内理解它。

在开始学习掌握一个复杂的工具之前,你应该确定它对任务的有效性。否则,你可能只是浪费你的时间。

但如果你相信MO在交易中的有效性并想继续研究它,我将支持你。每个人都走自己的路,形成自己的世界观。

无论你是否从事贸易,新的知识仍将是有用的。

 
标签 Konow:

其中一个冠军是由用户 "xupypr "赢得的。后来他把他的机器人的算法放了上去。只有2条移动平均线的数值是他在测试器中提取的。专家顾问的重量为5 Kb。

那么,你的例子的优势是什么?


这个EA在两个规模上工作了足够长的时间,这只是一个巧合。当模型很小但工作时间足够长且有效时,MO也会发生同样的情况。这也是一个巧合。这种情况时有发生,但说这是一种模式,至少是很愚蠢的。

关于培训,你所提供的投入就是你所得到的。如果数据作为价格的原因,那么在非抽样地区,这种模型的运作将与市场情绪相对应。而如果我们给它提供天气状况,并要求它预测市场。那么这个模型可以在一百个案例中幸运地出现一个,并正常工作。

正如人们所正确指出的那样,谁对某一市场拥有更多最新的、独家的和重要的信息,谁就能赢得市场。

"谁拥有信息,谁就拥有世界 "温斯顿-丘吉尔。

在我们的案例中,"谁拥有信息,谁就拥有市场。" 现在问一下居民的问题。我知道你需要了解哪些信息才能够正确预测市场。但问题是不同的。如何收集它。我知道要收集什么,但我不知道如何自动进行。有想法????

 
Mihail Marchukajtes:

...

正如有人正确指出的那样,谁拥有某一特定商数的最新、独家和重要信息,谁就能赢得市场。

"谁拥有信息,谁就拥有世界 "温斯顿-丘吉尔。

在我们的案例中,"谁拥有信息,谁就拥有市场。" 现在问一下居民的问题。我知道你需要了解哪些信息才能够正确预测市场。但问题是不同的。如何收集它。我知道要收集什么,但我不知道如何自动进行。任何想法????

这就是我们必须努力的方向!丰富的信息可以通过电子方式提供给专家顾问!我们需要更多的数据。我们需要更复杂的专家顾问,能够分析交易量、未平仓合约,甚至经济日历 事件。这时可以更有效地应用MO。

 
标签 Konow:

这就是一个人应该努力的方向!为了丰富Expert Advisors的电子版信息!我们需要更多的数据!我们需要更复杂的EA,能够分析成交量、持仓量,甚至经济日历 事件。这时可以更有效地应用MO。


在这种情况下,MO将是一个帮手,因为它能够自动建立一个模型并与之合作,而不是手动发现模式,以便随后将逻辑塞入专家顾问等。

 
标签 Konow:

其中一个冠军是由用户 "xupypr "赢得的。后来他把他的机器人的算法放了上去。只有2条移动平均线的数值是他在测试器中提取的。专家顾问的重量为5 Kb。

那么,你的例子的优势是什么?

那么,按照我的理解,你认为维特格的 胜利是一种侥幸但是,除了比赛之外,我在某个地方听说他在真实账户上 赚了不少钱。