Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2588
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Aber es gibt keine Reaktion von MetaQuotes ((
Und das wird es auch nicht, denn die reale Verbreitung verdirbt das Werbebild. Sie werden höchstens vorschlagen, eigene Symbole zu verwenden.
Und das wird sie auch nicht, denn die reale Verbreitung verdirbt das Werbebild. Bestenfalls bieten sie die Verwendung benutzerdefinierter Symbole an.
Das ist eigentlich eine Schande. Die Simulation der zeitlichen Streuung würde die Prüfung näher an die Realität heranführen.
Und das wird sie auch nicht, denn die reale Verbreitung verdirbt das Werbebild. Sie werden höchstens vorschlagen, eigene Symbole zu verwenden.
Die Werbung sollte sagen, dass unser Tester im Vergleich zu anderen Plattformen am genauesten ist.
Dies ist für Entwickler und Nutzer attraktiver. Dann werden die ersten Tests und ihr Vergleich zeigen, dass die Tests im MT5 auf die Eröffnungskurse nicht zutreffen.
Die Werbung sollte sagen, dass unser Tester im Vergleich zu anderen Plattformen am genauesten ist.
Dies ist für Entwickler und Nutzer attraktiver. Dann werden die ersten Tests und ihr Vergleich zeigen, dass das Testen im MT5 zu Eröffnungskursen nicht richtig ist.
Das ist eigentlich eine Schande. Eine Modellierung der Zeitspanne hätte die Prüfung realitätsnäher gemacht.
Mit Werbung meine ich die Angaben zu den Symbolen auf den Seiten der Maklerunternehmen. Es sind die DCs, nicht die Entwickler, die Kunden für die Metaquotes sind (Geld bringen). Die Kostenfreiheit für den Endnutzer hat ihre Nachteile.
Mit Werbung meine ich die Symboldaten auf den DC-Seiten. Es sind die DCs, nicht die Entwickler, die die Kunden (die Geld einbringen) für die Meta-Quotes sind. Die Kostenfreiheit für den Endnutzer hat ihre Nachteile.
Es ist weder möglich noch teuer, es ist zu verständlichen Bedingungen und Preisen möglich, und es ist kostenlos. Natürlich ist frei oft mit Negativität verzerrt))) Das Gleiche gilt für den Mangel an Möglichkeiten oder die hohen Kosten der Umsetzung))))
https://stats.stackexchange.com/questions/31513/new-revolutionary-way-of-data-mining
Ja, das hat er gesagt. Und die Kommentatoren - nun ja, sie sind Datenwissenschaftler, keine Händler. Sie können mit ihren stationären Datensätzen die Probleme unserer Händler nicht verstehen.
Ja, das hat er gesagt. Und die Kommentatoren - nun, sie sind Datenwissenschaftler, keine Händler. Sie können mit ihren stationären Datensätzen die Probleme unserer Händler nicht verstehen.
So wie ich es verstanden habe...
Ich erkläre es auf die einfachste Weise, die möglich ist.
Wenn wir TS als Muster darstellen wollen, sollten wir, um zu prüfen, ob es ein echtes Muster ist, seine Parameter optimieren, und wenn TS bei verschiedenen Parametern fast immer erfolgreich ist, dann ist das Muster (TS) echt
Und wie haben Sie das herausgefunden?
Tieferer Blick und AMO-Perspektive
Sie müssen die Suche nach Parametern während des Trainings visualisieren; wenn die Optimierungsoberfläche wie Rauschen aussieht
Höchstwahrscheinlich hat AMO ein lokales Maximum im Rauschen gefunden, und das ist eine Umschulung und ein nicht funktionierendes Modell
Sie sollten das folgende Bild anstreben
Wenn das Modell eine deutlich ausgeprägte "Insel" von Arbeitsparametern hat, d.h. es ist notwendig, seine Parameter zu optimieren, und wenn der TS praktisch immer mit anderen Parametern erwirtschaftet wird, dann ist das Muster (TS) wahr
So sehe ich das, vielleicht liege ich falsch, aber ...
So wie ich es verstanden habe...
Ich werde es auf die einfachste Weise erklären, die möglich ist.
Stellen Sie sich TC als ein Muster vor - um zu prüfen, ob es sich um ein echtes Muster handelt, müssen wir seine Parameter optimieren, und wenn TC bei verschiedenen Parametern fast immer erfolgreich ist, dann ist das Muster (TC) echt
Und wie haben Sie das herausgefunden?
Nun, so etwas in der Art. Jeder weiß, dass Überanpassung ein Übel ist, und sucht nach Möglichkeiten, sich dagegen zu schützen. Dude will damit sagen, dass die Methode "Test auf Oos" kein so gutes Instrument zum Schutz vor Überanpassung ist. Ein einfaches Beispiel: Es gibt 10000 Menschen, von denen jeder 10 Mal eine Münze wirft. Wir haben die Leute ausgewählt, die alle Flips hatten, die Adler waren - oh, diese Leute wissen etwas. Wir baten jeden von ihnen, noch 10 Mal zu werfen. Nun, diese 3 sind eine Art Verlierer, aber diese 3 haben wieder 8 oder 9 von 10 Adlern. Oh, sie können wirklich etwas tun. Es ist klar, dass eine solche Situation nur aufgrund von Zufallswürfen möglich ist (nicht die gleichen Millionen von Affen, die zufällig Krieg und Frieden schreiben können). So ist es auch mit den Strategien. Man muss also andere Wege gehen, oder wenn nicht, dann auch klug. Die Alternative, die sie vorschlugen, ist ja so etwas wie: Du solltest lieber etwas sehen, das durchschnittlich ist. Wenn die Münze z. B. flach ist, fällt sie im Durchschnitt gleichmäßig hierhin und dorthin. Und wenn es irgendwo schwerer ist, dann sehen Sie diese Verzerrung durch die durchschnittlichen Ergebnisse dieser 10.000 Personen. Irgendwie)).