트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3066

 
Aleksey Vyazmikin #:

설명을 보면 유용한 기능일 것 같습니다.

샘플에서 테스트하기 위해 실행하는 방법 - 대중을 위해 코드를 공유할 수 있나요?

콜모고로프-스미르노프 테스트와 유사합니다.

무언가를 테스트하려면 먼저 무엇을 테스트할지 결정해야 합니다. 우리 분야에서는 보통 시간이 오래 걸립니다.

절박하죠.
 
library(mt5R)
symb <- MT5.GetSymbol(sSymbol = "EBAY" ,iTF =1440,xts = T,iRows = 10000)

library(PerformanceAnalytics)
library(TTR)
library(quantmod)

rsi <- RSI(symb$Close, n = 14)    
signal <- ifelse(rsi<30,1,0)
trade <- Lag(signal)
ret <- dailyReturn(symb)*trade   

names(ret) <- "Ebay"
charts.PerformanceSummary(ret)

실시간 데이터 확보부터 거래 시스템 생성 및 테스트까지 11가지 라인


 
Женя #:

칩과 목표를 구성하는 방법에 따라 다릅니다. 예를 들어, 수익률 또는 다른 창을 가진 팝시 지표를 사용하여 ZZ를 뱅하는 경우 SB에서 60-90 %의 아쿠라시를 쉽게 얻을 수 있습니다. 그리고 올바른 칩과 목표를 사용하면 거래 빈도에 따라 연간 SR이 5 이상을 제공하는 60 %의 아쿠라시가 성배입니다.

아쿠라시, 우리 비즈니스에서 실수는 무의미합니다. 50/50은 균형선 또는 수익에 관한 것입니다.

 
Женя #:

그것은 하나는 다른 하나의 함수이며, 51 % 이상의 미래 수익률 (ZZ 등)의 아쿠라시 징후가 있으며, 이미 거래(주식 시장 및 암호화)가 가능하며, 적어도 러시와 수수료 (합리적인 위험 관리 인 경우)를 상환 할 수 있으며 55 % - 당신은 람보르기니와 요트를 선택할 수 있습니다.

진지하게?????

 
Женя #:

그것은 하나는 다른 하나의 함수이며, 51 % 이상의 미래 수익률(ZZ )의 아쿠라시 징후가 있으며, 이미 거래(주식 시장 및 암호화)가 가능하며 , 적어도 러시와 수수료 (합리적인 위험 관리 경우)를 상환 할 수 있으며 55 % - 당신은 람보르기니와 요트를 선택할 수 있습니다.

그러나 SB에서 Akurasi가 100,000 개 이상의촛대의 데이터 세트에서 51 % 이상이면 칩과 타겟팅이 심하게 혼합되어 있으며, 시스템은 그가 모르는 것에 대해 질문을받을 때드물지 않게채팅-GPT로 환각을 일으킨다는 것을의미합니다 .

일반적으로 일반적으로형편없는 백 테스트(최적화되지 않음)는 예를 들어 분류에 대한 아쿠라시 70 %, 백 테스트 연간 SR이 0.5 미만인 경우와 같이 무언가 잘못되었다고 생각해야하지만 두 자릿수가되어야하지만 분명히 그렇지 않은 경우이것은말도 안되는 일입니다.

그러나 MO의 대량 분포에 관여했던 백 테스트를 조정할 수도 있습니다. 즉, 순수한 지적 자기 만족, 지지자들이 공개하려고 할 때 맹렬히 방어하는 순수한 지적 자기 만족을 조정할 수도 있습니다.

최근 9와 8%의 분류 오류가 있는 밸런스 차트를 보여주었습니다.
9%는 수익률이 50/50이었습니다. 8%는 이미 거스름돈으로 무언가를 벌고 있었습니다.
요점은 1패가 10승의 이익을 빼앗는다는 것입니다. 선생님의 마크업은 TP = 50, SL = 500

1%의 실수(또는 99%의 정확도)를 할 수도 있습니다. 이것들은 모두 숫자에 불과합니다. 주머니에 넣을 수 없습니다.))))

SR이란 무엇인가요?
 
Forester #:
최근 분류 오류가 9와 8%인 잔액 차트를 표시했습니다.
9%는 수익성에서 50/50이었습니다. 8%는 이미 거스름돈으로 무언가를 벌고 있었습니다.
요점은 1패가 10승의 이익을 빼앗는다는 것입니다. 선생님의 마크업은 TP = 50, SL = 500

1%의 실수(또는 99%의 정확도)를 할 수도 있습니다. 이것들은 모두 숫자에 불과합니다. 주머니에 넣을 수 없습니다.))))

SR이란 무엇인가요?

포레스트 사용 중이신가요? 패키지를 사용하지 않나요? ) 찾았나요?

 

모델 동물원. 과부하가 없는지 확인하기 위해 많은(수백 개 이상) 모델이 사용됩니다. 평균적으로 잘 작동한다면 우연이 아닙니다.

OOS는 글로벌 트렌드의 변화와 함께 복잡하게 선택됩니다.

일부 대표자는 모두 한 팩에서 나옵니다:


 

트레이닝은 테스트에서 훌륭하게 해냈습니다.

아무도 검증을 볼 필요가 없습니다.


스캠 3.0이 아닌가요?

 

이제 포장업자들이 정신을 차릴 때가 되었습니다.

정보가 전혀 들어오지 않습니다(전에는 그렇지 않았지만).

함께 텃밭을 일구러 갈 수 있을까요? ) MoD에 대해 할 말이 없다면
 

))))

필요에 따라

사유: