作者的 - 页 2 12345678910 新评论 Alexey 2011.11.04 09:34 #11 我得出的结论是,用相关的方法对图表进行比较是不好的。自然,在这种情况下,它们是不相关的。也许,社区会建议并向你发送链接。而且,选择当前时刻的时间窗口来进行类似网站的后续搜索的问题也仍然没有解决。 Alexey 2011.11.06 11:39 #12 增加了另一个类来处理线性回归.见拖车以及指标的使用实例。 Документация по MQL5: Стандартные константы, перечисления и структуры / Константы объектов / Типы объектов www.mql5.com Стандартные константы, перечисления и структуры / Константы объектов / Типы объектов - Документация по MQL5 附加的文件: ClassLinearRegression.mqh 7 kb LinReg.mq5 3 kb RegressionLine.mq5 5 kb UgolRegression.mq5 3 kb Alexey 2011.11.10 09:59 #13 Quartet上有个叫Reshetov Yury的人。在他的时代,他表达了一个非常有趣的想法。下面是一段话。 在数学中,时间序列被分为三组(可能有更多,但三组足以找出一个数学模型将如何表现): 1.BP是遍历性的,因此也是静止的。在这种情况下,它的统计特征是如此稳定,以至于有一个单一的解决方案。即建立一个数学模型是有意义的,它将在BP的任何部分发挥作用--超级工业。 2.VR是非周期性的,但却是静止的。这种情况比较复杂,因为统计特征只通过数学期望值和分散性来稳定。这里已经有了很多解决方案。因此,可以建立几个数学模型,并有一定的概率在某些部分获利--不是超级,而是圣杯,因为我们可以在从SPE反弹的通道内进行交易--通道边界。英国石油公司偶尔会跳出界外,但这些时刻可以被超越。另外,我们将不得不等待和追赶,届时英国石油公司将在零价值附近跳舞,不接近边界。为了检查静止性,把布林线 放在BP上是必要的,也是足够的,并确保它不发生变化--它是一个具有相当稳定通道的横向趋势。 3.BP是非稳态的,因此是非正态的。统计特征是不稳定的。情况更加复杂,因为任何数学模型只有在其计算的部分才是充分的--适合。情节之外,将是一片混乱。简单地说,可能发生的情况是,任何根据历史情节调整的数学模型都会在未来给出一个损失。最好连梦都不要做。,金融BP属于第三类:非稳态的,因此也是非正态的。但它并不像乍看之下那么糟糕。事实上,这种GRs的第一差值在期望和部分上是静止的,但在方差上是不稳定的。例如,当VR处于一个趋势中时,无论是横向还是纵向,第一个差异都会在一段时间内静止不动。从一个静止状态过渡到另一个静止状态的时刻是未知的,未来静止状态的统计特征也是未知的。我们可以把自己限制在三个数学模型上:某段的上升趋势、横盘和下降趋势。如果TS足够充分,即使有一定的延迟,对从一个模型到另一个模型的过渡进行分类,我们就可以赚钱了。然而,这并不能保证,因为在这种情况下,如果分散性发生了本质上的变化,而且通道边界的确定也不正确,那么这三种模型可能都不会有收益。人们将不得不承担损失,并在以前的历史部分建立三个下一个数学模型。诸如此类,不一而足。密集或空旷。 判断,在某些历史时期,有可能建立一个足够的TS,在未来会有盈利。我们可以假设其中之一。市场是无规律的非无规律的,一些时间段(我们可以尝试利用)。因此,最初的任务如下。 1 对市场进行分组。如果有趋势,那么是什么样的趋势,如果有平坦,那么是什么样的过渡(这是一个单独的神经网络,有关于Kohonen的文章的刷子) 2 确定我们目前所处的群组 3 从数据库中选择或者选择负责当前群组的策略。 我们目前正处于一个困难时期。选择描述市场的最低限度的论据(我读了关于歧视性分析的文章)。选择当前时刻的时间窗口。那么,要收集统计市场位于哪个时间段的集群(无论我们是否有时间从桌子上取出筹码)。 Alexey 2011.11.16 16:03 #14 我已经添加了一个类来创建GA优化器。 特别感谢Roman Rich和joo的文章。在预告片中GA类优化器和它在脚本中的使用实例。如果你不能发现它很难运行。关于使用和bug的问题都发在这里。 附加的文件: Genetica_v1_0.mqh 26 kb PrimerGA.mq5 3 kb Serj 2011.11.18 16:43 #15 ivandurak:我已经添加了一个类来创建GA优化器。 特别感谢Roman Rich和joo的文章。在预告片中GA类优化器和它在脚本中的使用实例。如果你不能发现它很难运行。关于使用虫子的问题,请在这里提出。不太懒,跑了。2011.11.18 17:30:10 PrimerGA (EURUSD,D1) X1 = 3.068966720346887 X2 = 3.315651165492819 解决方案 = -4.318157523495342011.11.18 17:30:07 PrimerGA (EURUSD,D1) X1 = 3.029136351314492 X2 = 3.309540883455843 解决方案 = -4.2636918939699342011.11.18 17:30:00 PrimerGA (EURUSD,D1) X1 = 2.449305079854762 X2 = 2.817163285313374 解决方案 = -4.1744650905310692011.11.18 17:29:52 PrimerGA (EURUSD,D1) X1 = 3.063254884005564 X2 = 3.313075674783155 解决方案 = -4.3144532363169762011.11.18 17:29:40 PrimerGA (EURUSD,D1) X1 = 3.078649362527705 X2 = 2.169112355456941 解决方案 = -4.25838612042264为什么在解决方案中会有如此大的差异? 测试日志 - 算法交易, 交易机器人 Alexey 2011.11.19 08:05 #16 her.human:没有花心思去研究它。 你得到的不是最好的,但相当可以接受的解决方案。 而且函数本身,由于joo,看起来像一个刺猬。 如果你想提高解决方案的准确性,你必须牺牲计算量,在我看来,这是一个不太理想的比例。 我对高复杂性的问题不感兴趣,而是对实用性方面感兴趣。 有可用性,bug ..... Serj 2011.11.19 09:13 #17 ivandurak: 你得到的不是最好的,但相当可以接受的解决方案。 而且由于joo,函数本身看起来像一个刺猬。 如果你想提高精度,你将不得不牺牲计算量,在我看来,这是一个不太理想的比例。 我感兴趣的不是高复杂性的问题,而是实际的一面。 有可用性,错误.....。与你要做的事情相比,这个功能是花哨的(柔软和蓬松)。实践方面:我还没有找到如何在不直接干扰代码的情况下提高精确度。 Alexey 2011.11.19 10:50 #18 her.human:与你要做的事情相比,这个功能是花哨的(柔软和蓬松)。实用方面:还没有找到如何在不直接干扰代码的情况下提高准确性。 我又增加了一个方法。它允许用户选择蜂群中的个体数量和历时的数量。一切都在拖车里。 附加的文件: PrimerGA.mq5 4 kb Genetica_v1_0.mqh 27 kb Alexey 2011.11.20 03:13 #19 我接近于写一个策略测试器,现在我面临一个两难的问题。 如果我们以4为基础,在根据交易结果分析TS方面,我们得到一个简单而非常有效的工具。如果我们取5,那么代码的可移植性的便利性。到目前为止,我的看法是倾向于第一种选择,正如他们所说的那样--检查或驾驶。 Bene_Nota 2011.11.20 10:06 #20 根据我的观察,历史不会重演,所以我不同意第一点。 12345678910 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
在数学中,时间序列被分为三组(可能有更多,但三组足以找出一个数学模型将如何表现):
1.BP是遍历性的,因此也是静止的。在这种情况下,它的统计特征是如此稳定,以至于有一个单一的解决方案。即建立一个数学模型是有意义的,它将在BP的任何部分发挥作用--超级工业。
2.VR是非周期性的,但却是静止的。这种情况比较复杂,因为统计特征只通过数学期望值和分散性来稳定。这里已经有了很多解决方案。因此,可以建立几个数学模型,并有一定的概率在某些部分获利--不是超级,而是圣杯,因为我们可以在从SPE反弹的通道内进行交易--通道边界。英国石油公司偶尔会跳出界外,但这些时刻可以被超越。另外,我们将不得不等待和追赶,届时英国石油公司将在零价值附近跳舞,不接近边界。为了检查静止性,把布林线 放在BP上是必要的,也是足够的,并确保它不发生变化--它是一个具有相当稳定通道的横向趋势。
3.BP是非稳态的,因此是非正态的。统计特征是不稳定的。情况更加复杂,因为任何数学模型只有在其计算的部分才是充分的--适合。情节之外,将是一片混乱。简单地说,可能发生的情况是,任何根据历史情节调整的数学模型都会在未来给出一个损失。最好连梦都不要做。
,金融BP属于第三类:非稳态的,因此也是非正态的。但它并不像乍看之下那么糟糕。事实上,这种GRs的第一差值在期望和部分上是静止的,但在方差上是不稳定的。例如,当VR处于一个趋势中时,无论是横向还是纵向,第一个差异都会在一段时间内静止不动。从一个静止状态过渡到另一个静止状态的时刻是未知的,未来静止状态的统计特征也是未知的。我们可以把自己限制在三个数学模型上:某段的上升趋势、横盘和下降趋势。如果TS足够充分,即使有一定的延迟,对从一个模型到另一个模型的过渡进行分类,我们就可以赚钱了。然而,这并不能保证,因为在这种情况下,如果分散性发生了本质上的变化,而且通道边界的确定也不正确,那么这三种模型可能都不会有收益。人们将不得不承担损失,并在以前的历史部分建立三个下一个数学模型。诸如此类,不一而足。密集或空旷。
判断,在某些历史时期,有可能建立一个足够的TS,在未来会有盈利。我们可以假设其中之一。市场是无规律的非无规律的,一些时间段(我们可以尝试利用)。因此,最初的任务如下。
1 对市场进行分组。如果有趋势,那么是什么样的趋势,如果有平坦,那么是什么样的过渡(这是一个单独的神经网络,有关于Kohonen的文章的刷子)
2 确定我们目前所处的群组
3 从数据库中选择或者选择负责当前群组的策略。
我们目前正处于一个困难时期。选择描述市场的最低限度的论据(我读了关于歧视性分析的文章)。选择当前时刻的时间窗口。那么,要收集统计市场位于哪个时间段的集群(无论我们是否有时间从桌子上取出筹码)。
我已经添加了一个类来创建GA优化器。 特别感谢Roman Rich和joo的文章。
在预告片中GA类优化器和它在脚本中的使用实例。如果你不能发现它很难运行。关于使用和bug的问题都发在这里。
我已经添加了一个类来创建GA优化器。 特别感谢Roman Rich和joo的文章。
在预告片中GA类优化器和它在脚本中的使用实例。如果你不能发现它很难运行。关于使用虫子的问题,请在这里提出。
不太懒,跑了。
2011.11.18 17:30:10 PrimerGA (EURUSD,D1) X1 = 3.068966720346887 X2 = 3.315651165492819 解决方案 = -4.31815752349534
2011.11.18 17:30:07 PrimerGA (EURUSD,D1) X1 = 3.029136351314492 X2 = 3.309540883455843 解决方案 = -4.263691893969934
2011.11.18 17:30:00 PrimerGA (EURUSD,D1) X1 = 2.449305079854762 X2 = 2.817163285313374 解决方案 = -4.174465090531069
2011.11.18 17:29:52 PrimerGA (EURUSD,D1) X1 = 3.063254884005564 X2 = 3.313075674783155 解决方案 = -4.314453236316976
2011.11.18 17:29:40 PrimerGA (EURUSD,D1) X1 = 3.078649362527705 X2 = 2.169112355456941 解决方案 = -4.25838612042264
为什么在解决方案中会有如此大的差异?
没有花心思去研究它。
你得到的不是最好的,但相当可以接受的解决方案。 而且由于joo,函数本身看起来像一个刺猬。 如果你想提高精度,你将不得不牺牲计算量,在我看来,这是一个不太理想的比例。 我感兴趣的不是高复杂性的问题,而是实际的一面。 有可用性,错误.....。
与你要做的事情相比,这个功能是花哨的(柔软和蓬松)。
实践方面:我还没有找到如何在不直接干扰代码的情况下提高精确度。
与你要做的事情相比,这个功能是花哨的(柔软和蓬松)。
实用方面:还没有找到如何在不直接干扰代码的情况下提高准确性。