完美的机械交易系统。 - 页 2

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dmitry，phoenix太复杂了，我已经看过了。我对一些非常、非常简单的事情感兴趣。例如，在Muwings 或随机的。我同意，这幅画非常漂亮。你可以清楚地看到13日发生了什么...但这种研究最好从简单的东西开始。
 

1.我认识的一些人，甚至是我自己，当他们听到哪怕是一丝丝的FA时，都会闭上耳朵。而且（矛盾的是），这些人正在捕捉利润。 所以......我认为你必须明白，一个交易员是同一个系统。而使用技术指标的交易员也是使用技术分析指标的（非）人工智能，无论是macd还是rsi。神经网络"这个短语本身就应该识别人和机器。到2006年年底应该会很清楚。例如养老金领取者永远不会同意机器可以比人类更聪明，因为人是优越性的巅峰，在他们/我们每个人的理解和代表不同的形象。

2.根本，上面有人说了吗？没问题!你可以使用经济指标。谁在阻止他们？建立一个宏观经济模型.....，这将是一种时尚。

3.就我个人而言，我已经在人工智能领域工作了5年。当然，我一直在训练网格。(有兴趣？161130815)。给予错误。很强。但在我看来，在NS上使用一个系统，而不是琐碎的MA，更有吸引力。


S.W. 好吧，这只是梅奥的意见。而且+请原谅我的俚语（今天看到校长下令让梅奥进入研究生学习，所以很高兴）。
 
dmitry，最终灾难性的东西也能被克服。例如，系统中有一个趋势策略和一个平盘策略。他们两人同时在工作。如果我们得到，比如说，连续三个亏损的头寸，我们看看不允许开真实头寸的策略当时的表现。 如果它当时是成功的，那么它就被允许开始真实交易。很多策略可以同时工作，其中最好的策略将被允许进行交易。问题是我们如何（在什么时间间隔内）确定最佳的？其次，市场变化的频率如何？
 
sashken писал (а):
质量 写（a）。
你好，程序员和编码员，哲学家和实用主义者 :)我提议发展创建一个子项目的想法。

就我个人而言，我对这一主题非常感兴趣!准备好以各种方式参与其中了!

关于自调参数：有了基本的一切都很清楚，但以什么作为额外参数的基础，即什么指标、水平、通道，还是什么？

我有这样一个想法。
- 在图表上放几个指标（如RSI、Stoch、CCI、MACD等），"大约 "捡起这些指标的值。
- 然后，看一下历史上近似的价格反转（即清楚地看到 "这里我们必须买，这里我们必须卖"）。
- 然后在一个数组或文件中写下这些点的所有指标值，用于购买和出售。
- 此外，在专家顾问中 - 检查它（考虑到指标值与理想值的百分比偏差），即，例如，在阵列中，买入的RSI值变成了20，那么，如果触发的百分比是10，那么买入将从18触发到22，以及与所有其他指标一样。
- 戴尔，你还可以（或应该：）在检查中加入不同级别或其信号线的交叉指标。

我自己没有测试过任何东西（虽然我开始写一个实验性的专家顾问，但我还没有得到结果），所以我不能说任何东西会不会有效。

在我看来，这与最初的想法完全不同（顺便说一下，在图表中把箭头连接到 "好 "的地方的话题已经被讨论过了（我不知道它是如何结束的），专家顾问正在使用这些箭头计算最佳参数）......一般来说，它是如此复杂，以至于没有任何结果。而我们从最简单的开始。最简单的一个。我们将采取任何指标，最简单的指标，并随着它走。RSI和随机指标都太原始了 :)我的意思是，参数的范围不是很大。但我们可以把经典的MACD作为一个基础。
 
njel，顺便说一下，养老金领取者是对的。当同样的神经网络被我们编程...我刚刚开始进入这个行业。我的背景是核物理学家，但现在我更像是一个电子学家而不是程序员，所以我正在学习这一切 :)我非常不喜欢神经网络的一点是，它们的学习速度太慢。 趋势（不是趋势，而是那种使以前成功的系统失败的难以捉摸的东西）可能比网络学习的时间还要短。这让我非常困惑......也就是说，一个神经网络，如果可以使用的话，只能用在足够强大的特征上。这里我再次提到"自我学习专家 " 中的编码模式。关于这一点，我有一个稍微不同的想法。不是用二进制编码，而是用三元平衡数系统（计算机Setun和Setut-70）编码。如果价格上涨了，就加1。如果下降了，那么-1。在我看来，这样的方案为神经网络提供了非常好的信息预处理。至于根本，我自己不久前才对新闻产生了兴趣。当我无意中在H4和更高的图表上看时，我顿悟了（以前M5是我的习惯）。那里的趋势是多么惊人的稳定，它们持续了好几个星期!几周内有多少新闻被发布！？而他们仍然不影响趋势......。似乎市场只听到了它想听到的东西。而趋势更多的是它的情绪和期望，这些情绪和期望并不那么容易被驱除。
 
一个通用的系统应该是简单的，指标和设置越多，就越难适应市场的变化。也许解决方案就在MAs组合的某个地方。
 
eugenk1

但我们的DNA中也有编程。但我们学习。这就是为什么它们是神经网络。反过来，人工神经网络也不是由前辈们训练的。而不是二进制逻辑，让我们使用模糊逻辑，就像在我们的头脑中，好吗？你以后会遇到图灵测试的问题。你可别相信这些胡言乱语。创造一个像人一样笨的机制是很荒谬的。
 
FION，更仔细地阅读该主题。这都是关于设置的适应性。也就是说，它是关于实时自动优化 系统的。这个话题不仅仅是迷人的。
 
eugenk1 писал (а):
njel，顺便说一下，养老金领取者是对的。当同样的神经网络被我们编程...我刚刚开始进入这个行业。我的背景是核物理学家，但现在我更像是一个电子学家而不是程序员，所以我正在学习这一切 :)我非常不喜欢神经网络的一点是，它们的学习速度太慢。 趋势（不是趋势，而是那种使以前成功的系统失败的难以捉摸的东西）可能比网络学习的时间还要短。这让我非常困惑......也就是说，一个神经网络，如果可以使用的话，只能用在足够强大的特征上。这里我再次提到"自我学习专家 " 中的编码模式。关于这一点，我有一个稍微不同的想法。不是用二进制编码，而是用三元平衡数系统（计算机Setun和Setut-70）编码。如果价格上涨了，就加1。如果下降了，那么-1。我认为这样的方案为神经网络提供了非常好的信息预处理。至于根本，我自己不久前才对新闻产生了兴趣。当我无意中在H4和更高的图表上看时，我顿悟了（以前M5是我的习惯）。那里的趋势是多么惊人的稳定，它们持续了好几个星期!几周内有多少新闻被发布！？而他们仍然不影响趋势......。似乎市场只听到了它想听到的东西。而趋势更多的是它的情绪和期望，这些情绪和期望并不那么容易被驱除。

因为日线及以上的趋势是经济停滞和增长的结果，众所周知，经济停滞和增长是有周期的，并不太取决于当前的新闻。
 
njel писал (а):
eugenk1



但我们也被编入了DNA中。但我们会学习，这就是为什么它们是神经网络。反过来，人工神经网络也不是由退休人员训练的。而不是二进制逻辑，让我们使用模糊逻辑，就像在我们的头脑中，好吗？你以后会遇到图灵测试的问题。你可别相信这些胡言乱语。创造一个像人一样笨的机制是很荒谬的。

我支持这个观点。MACD是最佳的。
好了，现在我们要写代码了 :)
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