친구, 기분이 상하지 마십시오. 국회 자체가 시장에서 한 푼도 뽑을 수 없다는 것을 오랫동안 이해했습니다. 하지만 양의 상관관계가 있는 사이트를 결정하기 위해 - 그것도 그녀의 힘 내에서?! 무언가를 생각하십시오 - 투표하십시오. 내 차량에 부착하고 살포하여 거품을 자르자. 도움이 필요없어요...
상관없지만 어떤 대상을 가르칠 것인가? 이진 분류가 흥미롭지 않다면 어떻게 해야 하는지 알고 있습니다 ... 피트니스 기능을 훈련하는 것은 흥미롭습니다. 그것은 기능의 특정 최소값 또는 최대값에 대한 검색입니다.
데이터가 너무 많아서 줄였고, 급하게 코드를 작성했기 때문에 오류 없이 계산을 하였으면 합니다.
알겠습니다. 며칠 내로 놀아보겠습니다.
목표를 희생시키면서 ... 일반적으로 기능이 반전 신호를 보내는 경우(내 생각에는) 주의를 기울이지 않고 감정적으로 "좋은" 결과와 관련되어 있습니다. 예를 들어, 그 자체로 피봇 포인트 분류/회귀의 정확도(로그로스 등)는 오해의 소지가 있을 수 있습니다. 이는 수익성/손실 거래 수의 비율과 같습니다. 약간, "반전" 자체에는 잃을 수 있는 금액에 대한 정보가 포함되어 있지 않지만 분류/회귀의 품질 자체가 해석하기 어렵다는 것을 의미하므로 먼저 "반전"을 "방향"으로 번역해야 합니다 "이며 수익으로 쉽게 수량화할 수 있습니다.
방출된 반전 신호에서 계속해서 유행하는 무언가를 시작하고 다른 기간의 미래 수익률 방향에 맞게 사용하는 것과 같이 생각합니다.
목표를 희생시키면서 ... 일반적으로 기능이 반전 신호를 보내는 경우(내 생각에는) 주의를 기울이지 않고 감정적으로 "좋은" 결과와 관련되어 있습니다. 예를 들어, 그 자체로 피봇 포인트 분류/회귀의 정확도(로그로스 등)는 오해의 소지가 있을 수 있습니다. 이는 수익성/손실 거래 수의 비율과 같습니다. 약간, "반전" 자체에는 잃을 수 있는 금액에 대한 정보가 포함되어 있지 않지만 분류/회귀의 품질 자체가 해석하기 어렵다는 것을 의미하므로 먼저 "반전"을 "방향"으로 번역해야 합니다 "이며 수익으로 쉽게 수량화할 수 있습니다.
방출된 반전 신호에서 계속해서 유행하는 무언가를 시작하고 다른 기간의 미래 수익률 방향에 맞게 사용하는 것과 같이 생각합니다.
음 시도...
그건 그렇고, 더 많은 예측 변수를 추가해야 합니다. 필터링을 위한 양초 모델 이 나쁘지 않을 것이라고 생각합니다. 여전히 신호에 즉시 입력할 수는 없지만 예를 들어 일종의 확인과 함께 양초를 통해 입력할 수 있습니다.
그러나 진지하게, "비연간" 및 거래당은 메트릭으로서 전혀 의미가 없으며, 전략은 거래 횟수에 따라 매번 다르기 때문에 최적화될 수 없습니다. 예를 들어 1000개의 거래를 생성하는 전략은 다음과 같습니다. 동일한 이익과 최대 금액으로 100마일 거래를 하는 전략보다 3배 덜 날카롭습니다. 감소.
자산 및 포트폴리오에 대한 샤프 계산에 대해 일반적으로 받아 들여지는 접근 방식에도 불구하고 개별 TS로 이전할 준비가 되지 않았습니다. TS는 포트폴리오가 아니라 가능성의 일부라고 생각합니다.
그것은 날카로운 그 자체가 아니라 부과된 접근 방식입니다. 제 TS 대신에 이해할 수 없는 것을 고려해야 할 때 많은 거래가 인위적으로 하나로 결합될 수 있고 동시에 존재하지 않는 제로 거래가 추가될 수 있습니다. 그리고 이것은 "필요하다"는 사실 때문입니다.
나에게 샤프는 거래 이익 분포의 특성으로 평균 이익과 0 사이의 차이의 통계적 의미를 보여줍니다. TS의 트랜잭션 수가 너무 많이 변경될 수 있는 경우 샤프를 수정해야 합니다. 이를 위해서는 k/sqrt(n)과 같은 값을 빼야 합니다. 여기서 n은 거래 횟수입니다. 요점은 트랜잭션 수가 증가하면 기대에 대한 신뢰 구간 이 좁아지고 이는 트랜잭션 수가 증가함에 따라 평소 샤프의 감소를 어느 정도 보상할 수 있다는 것입니다. 거래 수가 그렇게 많이 뛰지 않으면 이 수정이 최적화에 영향을 미치지 않으므로 표준 샤프를 사용할 수 있습니다.
내 생각에 그는 망할 것을 더듬지 않습니다 ...
쯧쯧, 너무 큰 소리로 말하지 마, 그렇지 않으면 내 권위가 무너질 거야))
쯧쯧, 너무 큰 소리로 말하지 마, 그렇지 않으면 내 권위가 무너질 거야))
친구, 기분이 상하지 마십시오. 국회 자체가 시장에서 한 푼도 뽑을 수 없다는 것을 오랫동안 이해했습니다. 하지만 양의 상관관계가 있는 사이트를 결정하기 위해 - 그것도 그녀의 힘 내에서?! 무언가를 생각하십시오 - 투표하십시오. 내 차량에 부착하고 살포하여 거품을 자르자. 도움이 필요없어요...
안녕하세요 막심카님! 듣다! 나는 전환점에 대한 예측자를 리벳을 박았고, 지금까지는 앉아만 있었지만 내일은 매수세가 될 것입니다 ...
시각화를 위한 중지/테이크, ts가 아닙니다.
예측자는 이미 스스로 플러스에서 작동하고 있습니다. 공개된 데이터를 보내면 | 높은 | 낮은 | 닫기 | 권 | pred1 |pred2 | pred3.....
필터링을 위해 OHLC 데이터를 기반으로 예측자를 생성하고 네트워크를 훈련시키거나 가지고 있는 것이 무엇이든 가치 있는 것이 나올 것입니다.
무슨 말을 합니까?
괜찮다면 시도해 볼 수 있습니다. 테스트 행을 첨부했습니다.
괜찮다면 시도해 볼 수 있습니다. 테스트 행을 첨부했습니다.
상관없지만 어떤 대상을 가르칠 것인가? 이진 분류가 흥미롭지 않다면 어떻게 해야 하는지 알고 있습니다 ... 피트니스 기능을 훈련하는 것은 흥미롭습니다. 그것은 기능의 특정 최소값 또는 최대값에 대한 검색입니다.
데이터가 너무 많아서 줄였고, 급하게 코드를 작성했기 때문에 오류 없이 계산을 하였으면 합니다.
2년 동안 ... 테스터에서도 실행되지 않습니다 :)))
훈련된 샘플 데이터 내 또는 샘플 외(OOS)를 의미합니까?
샘플 데이터 내에서 ... 곡선이 매우 좋습니다 :)))
OOS에서는 순손실((
그래서 MT5에서 직접 정방향 테스트 LIVE를 실행하고 있습니다.
그래)
상관없지만 어떤 대상을 가르칠 것인가? 이진 분류가 흥미롭지 않다면 어떻게 해야 하는지 알고 있습니다 ... 피트니스 기능을 훈련하는 것은 흥미롭습니다. 그것은 기능의 특정 최소값 또는 최대값에 대한 검색입니다.
데이터가 너무 많아서 줄였고, 급하게 코드를 작성했기 때문에 오류 없이 계산을 하였으면 합니다.
알겠습니다. 며칠 내로 놀아보겠습니다.
목표를 희생시키면서 ... 일반적으로 기능이 반전 신호를 보내는 경우(내 생각에는) 주의를 기울이지 않고 감정적으로 "좋은" 결과와 관련되어 있습니다. 예를 들어, 그 자체로 피봇 포인트 분류/회귀의 정확도(로그로스 등)는 오해의 소지가 있을 수 있습니다. 이는 수익성/손실 거래 수의 비율과 같습니다. 약간, "반전" 자체에는 잃을 수 있는 금액에 대한 정보가 포함되어 있지 않지만 분류/회귀의 품질 자체가 해석하기 어렵다는 것을 의미하므로 먼저 "반전"을 "방향"으로 번역해야 합니다 "이며 수익으로 쉽게 수량화할 수 있습니다.
방출된 반전 신호에서 계속해서 유행하는 무언가를 시작하고 다른 기간의 미래 수익률 방향에 맞게 사용하는 것과 같이 생각합니다.
알겠습니다. 며칠 내로 놀아보겠습니다.
목표를 희생시키면서 ... 일반적으로 기능이 반전 신호를 보내는 경우(내 생각에는) 주의를 기울이지 않고 감정적으로 "좋은" 결과와 관련되어 있습니다. 예를 들어, 그 자체로 피봇 포인트 분류/회귀의 정확도(로그로스 등)는 오해의 소지가 있을 수 있습니다. 이는 수익성/손실 거래 수의 비율과 같습니다. 약간, "반전" 자체에는 잃을 수 있는 금액에 대한 정보가 포함되어 있지 않지만 분류/회귀의 품질 자체가 해석하기 어렵다는 것을 의미하므로 먼저 "반전"을 "방향"으로 번역해야 합니다 "이며 수익으로 쉽게 수량화할 수 있습니다.
방출된 반전 신호에서 계속해서 유행하는 무언가를 시작하고 다른 기간의 미래 수익률 방향에 맞게 사용하는 것과 같이 생각합니다.
음 시도...
그건 그렇고, 더 많은 예측 변수를 추가해야 합니다. 필터링을 위한 양초 모델 이 나쁘지 않을 것이라고 생각합니다. 여전히 신호에 즉시 입력할 수는 없지만 예를 들어 일종의 확인과 함께 양초를 통해 입력할 수 있습니다.
그러나 진지하게, "비연간" 및 거래당은 메트릭으로서 전혀 의미가 없으며, 전략은 거래 횟수에 따라 매번 다르기 때문에 최적화될 수 없습니다. 예를 들어 1000개의 거래를 생성하는 전략은 다음과 같습니다. 동일한 이익과 최대 금액으로 100마일 거래를 하는 전략보다 3배 덜 날카롭습니다. 감소.
자산 및 포트폴리오에 대한 샤프 계산에 대해 일반적으로 받아 들여지는 접근 방식에도 불구하고 개별 TS로 이전할 준비가 되지 않았습니다. TS는 포트폴리오가 아니라 가능성의 일부라고 생각합니다.
그것은 날카로운 그 자체가 아니라 부과된 접근 방식입니다. 제 TS 대신에 이해할 수 없는 것을 고려해야 할 때 많은 거래가 인위적으로 하나로 결합될 수 있고 동시에 존재하지 않는 제로 거래가 추가될 수 있습니다. 그리고 이것은 "필요하다"는 사실 때문입니다.
나에게 샤프는 거래 이익 분포의 특성으로 평균 이익과 0 사이의 차이의 통계적 의미를 보여줍니다. TS의 트랜잭션 수가 너무 많이 변경될 수 있는 경우 샤프를 수정해야 합니다. 이를 위해서는 k/sqrt(n)과 같은 값을 빼야 합니다. 여기서 n은 거래 횟수입니다. 요점은 트랜잭션 수가 증가하면 기대에 대한 신뢰 구간 이 좁아지고 이는 트랜잭션 수가 증가함에 따라 평소 샤프의 감소를 어느 정도 보상할 수 있다는 것입니다. 거래 수가 그렇게 많이 뛰지 않으면 이 수정이 최적화에 영향을 미치지 않으므로 표준 샤프를 사용할 수 있습니다.