Тестер стратегий позволяет тестировать и оптимизировать торговые стратегии (советники) перед началом использования их в реальной торговле. При тестировании советника происходит его однократная прогонка с начальными параметрами на исторических данных. При оптимизации торговая стратегия прогоняется несколько раз с различным набором параметров...
Метод группового учёта аргументов Метод группового учета аргументов (МГУА) — семейство индуктивных алгоритмов для математического моделирования мультипараметрических данных. Метод основан на рекурсивном селективном отборе моделей, на основе которых строятся более сложные модели. Точность моделирования на каждом следующем шаге рекурсии...
나는 심지어 이러한 원칙에 따라 아주 좋은 로봇을 만든 사람(개인적으로는 아님)을 알고 있습니다.
감사합니다. 감사합니다. 먼저 도구를 연관시키는 시스템을 구축했습니다. 즉, 유사한 상품이 예를 들어 EURUSD에 대한 달러 인덱스와 같은 예측 변수이며 시스템은 이들 사이의 패턴을 찾으려고 시도했습니다. 지금까지 가장 좋은 결과는 기차 길이에서 OOS에 대한 작업의 약 100%이고 오류는 거의 같았고 점차적으로 시스템이 고장나기 시작합니다(급격하지 않음)
다른 변환은 FOS당 최대 0.1개의 오류 감소를 제공합니다. 투입물뿐만 아니라 산출물도 분류할 필요가 있는 것은 분명하며, 이는 이미 자원 집약적일 것입니다.
감사합니다. 감사합니다. 먼저 도구를 연관시키는 시스템을 구축했습니다. 즉, 유사한 상품이 예를 들어 EURUSD에 대한 달러 인덱스와 같은 예측 변수이며 시스템은 이들 사이의 패턴을 찾으려고 시도했습니다. 지금까지 가장 좋은 결과는 기차 길이에서 OOS에 대한 작업의 약 100%이고 오류는 거의 같았고 점차 시스템이 고장나기 시작했습니다(급격하지 않음)
다른 변환은 FOS당 최대 0.1개의 오류 감소를 제공합니다. 투입물뿐만 아니라 산출물도 분류할 필요가 있는 것은 분명하며, 이는 이미 자원 집약적일 것입니다.
DAX(유럽) 및 SP500(Pindos)을 예측 변수로 사용하고 신경망이 아닌 HMM(Hidden Markov Model)만 사용하여 Eurodollar를 예측하려고 시도했지만 작동하지 않았습니다.)
뭔가 잘못되었다는 느낌이 들고 예측 시스템 을 구축하려는 비전 에서 근본적인 것을 놓치고 있어 벽에 부딪히고 있다는 느낌이 듭니다.
이 지점에 생기를 불어넣고 거래 신경망 신호로 주머니를 채우고자 저는 다음을 승인합니다.
Grail용 입력 데이터 준비 알고리즘
1. 틱 따옴표(OPEN/CLOSE M5와 유사)에 대한 차수 300 이상의 Erlang 흐름에서 증분에 대한 안정적인 Laplace 분포가 관찰됩니다.
2. 그러한 증분의 모듈의 합은 xi-square의 분포를 제공합니다.
한계 - 정규 분포.
3. 따라서. 주어진 스트림에 대한 수익의 합계는 슬라이딩 윈도우에서 일주일에 1440개의 이러한 값(Chebyshev의 부등식에서 결정됨)이 알려진 분위수 함수와 평균으로 거의 정규 분포를 형성한다고 가정해 보겠습니다.
4. 그런 과정에서 네트워크를 통해 상상도 할 수 없는 현금이 나올 수 있다고 확신합니다.
이 알고리즘을 사용하여 추가 간격을 계산하거나 초과하는 등의 작업을 수행하지 않는 이유는 무엇입니까? 무의미한 말?
예, 단일 거래를 기다리는 매우 긴 과정이기 때문입니다. 창 - 주! 아니, 인내심이 없어.
그리고 신경망은 Grail을 그러한 입력 데이터로 신속하게 가져와야 합니다.
모두에게 행운을 빕니다!
오, 너무 많은 작업과 모든 것이 헛된 것입니다. 글쎄, 나는 진드기와 전략 테스터 에 대해 썼지 만 아니 ... Grail은 바로 여기에 있습니다. 직접 찾을 수 있습니다. 여기를보십시오.
1. 틱 따옴표에는 모든 정보가 포함되지 않을 수 있습니다. - 다른 데이터 피드의 틱 필터링 및 틱 따옴표에는 연구 중인 프로세스와 관련이 없는 추가 정보가 포함될 수 있습니다. - DC의 스무딩 필터 및 주문 일치 알고리즘
2,3,4 테스터 및 다시 전략 테스터
이제 단락 1-4를 실행한 후 Grail이 나타나지 않고 연구 중인 프로세스의 수학적 모델만 있을 것입니다. "돈으로 이동"하려면 여전히 전략을 개발해야 합니다.
글쎄, 개인에서 코드를 재설정, 내가 무엇을 할 수 있는지 볼 수 있습니다. 개인용입니까 아니면 모든 사람이 무료로 액세스할 수 있습니까?
너에게 썼다
예를 들어, 다양한 변환된 입력 데이터에 대해 모델 세트를 구축하고 최상의 모델을 선택하는 것과 같은 다양한 모델(예측자)의 열거. 계정에서 비밀번호를 선택하는 방법. 주제와 패턴에 대한 사전 지식이 없을 때.
핸드메이드는 손과 같다
영어로 된 Vapnik 비디오는 이것에 관한 것입니다.Maxim, 원하는 경우 Ivakhnenko의 작품에 익숙해 질 수 있습니다. 이것은 구조화되고 최적화 된 최상의 형태로만 이야기하는 것입니다.
https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/1034678
나는 심지어 이러한 원칙에 따라 아주 좋은 로봇을 만든 사람(개인적으로는 아님)을 알고 있습니다.
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이것은 로봇이 이 사람을 위해 만드는 거래입니다.
Maxim, 원하는 경우 Ivakhnenko의 작품에 익숙해 질 수 있습니다. 이것은 구조화되고 최적화 된 최상의 형태로만 이야기하는 것입니다.
https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/1034678
나는 심지어 이러한 원칙에 따라 아주 좋은 로봇을 만든 사람(개인적으로는 아님)을 알고 있습니다.
감사합니다. 감사합니다. 먼저 도구를 연관시키는 시스템을 구축했습니다. 즉, 유사한 상품이 예를 들어 EURUSD에 대한 달러 인덱스와 같은 예측 변수이며 시스템은 이들 사이의 패턴을 찾으려고 시도했습니다. 지금까지 가장 좋은 결과는 기차 길이에서 OOS에 대한 작업의 약 100%이고 오류는 거의 같았고 점차적으로 시스템이 고장나기 시작합니다(급격하지 않음)
다른 변환은 FOS당 최대 0.1개의 오류 감소를 제공합니다. 투입물뿐만 아니라 산출물도 분류할 필요가 있는 것은 분명하며, 이는 이미 자원 집약적일 것입니다.
Maxim, 원하는 경우 Ivakhnenko의 작품에 익숙해 질 수 있습니다. 이것은 구조화되고 최적화 된 최상의 형태로만 이야기하는 것입니다.
https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/1034678
나는 심지어 이러한 원칙에 따라 아주 좋은 로봇을 만든 사람(개인적으로는 아님)을 알고 있습니다.
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이것은 로봇이 이 사람을 위해 만드는 거래입니다.
이것은 실제로 핵 기계입니다.
감사합니다. 감사합니다. 먼저 도구를 연관시키는 시스템을 구축했습니다. 즉, 유사한 상품이 예를 들어 EURUSD에 대한 달러 인덱스와 같은 예측 변수이며 시스템은 이들 사이의 패턴을 찾으려고 시도했습니다. 지금까지 가장 좋은 결과는 기차 길이에서 OOS에 대한 작업의 약 100%이고 오류는 거의 같았고 점차 시스템이 고장나기 시작했습니다(급격하지 않음)
다른 변환은 FOS당 최대 0.1개의 오류 감소를 제공합니다. 투입물뿐만 아니라 산출물도 분류할 필요가 있는 것은 분명하며, 이는 이미 자원 집약적일 것입니다.
DAX(유럽) 및 SP500(Pindos)을 예측 변수로 사용하고 신경망이 아닌 HMM(Hidden Markov Model)만 사용하여 Eurodollar를 예측하려고 시도했지만 작동하지 않았습니다.)
뭔가 잘못되었다는 느낌이 들고 예측 시스템 을 구축하려는 비전 에서 근본적인 것을 놓치고 있어 벽에 부딪히고 있다는 느낌이 듭니다.
이것은 실제로 핵 기계입니다.
핵 기계 란 무엇입니까? 모르겠어요(
핵 기계 란 무엇입니까? 모르겠어요(
음, 초기 데이터와 다른 다항식을 구축합니다. Reshetov도 예측자에서 사용합니다.
뭔가 잘못되었다는 느낌이 들고 예측 시스템 을 구축하려는 비전 에서 근본적인 것을 놓치고 있어 벽에 부딪히고 있다는 느낌이 듭니다.
Alyoshenka와 Koldun(여기에서 신경망 거래에 성공한 유일한 사람)은 입력 데이터를 준비하는 데 많은 시간을 할애한다는 점을 상기시켜 드리겠습니다.
솔직히, 나는 그들이 거기에서 무엇을하는지 모르고, 의도적으로 내 게시물로 피드백을 제공하도록 자극합니다. :))) 아아, 그들은 이것을 비밀로 유지합니다 ...
음, 초기 데이터와 다른 다항식을 구축합니다. Reshetov도 예측자에서 사용합니다.
그리고 레셰토프? , 글쎄요, 그는 "MGUA"에 대해 잘 알고 있습니다. 그는 그렇게 말했습니다.
내 생각에는 예측자를 반복하고 모델을 만든 다음 복잡성이 증가하는 모델에서 모델을 만드는 아이디어가 매우 정확합니다.
그러나 아마도 실수는 예측 변수가 아니라 거래 시스템의 솔루션을 분류해야 한다는 것입니다. 환경에서? 아니면 다른 감염...