Diskussion zum Artikel "Erstellung einer Strategie der Rückkehr zum Mittelwert auf der Grundlage von maschinellem Lernen" - Seite 5
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Alle grundlegenden Attribute aus dem Pandas-Modul wurden hinzugefügt.
https://pandas.pydata.org/docs/reference/window.html
Als Ergebnis erhielt ich dieses Diagramm. Maxim, ich danke Ihnen für Ihre Arbeit.
Ja, Attribute können sich auf verschiedene Weise auf Modelle auswirken, ebenso wie Markup. Es ist sinnvoll, auch mit ihnen zu experimentieren. Das Wichtigste ist, zu prüfen, dass es kein verstecktes Peeken gibt. Das steht definitiv nicht in dem Artikel. Bitte sehr.
Ja, leider gab es genau dieses Peek in meinem Diagramm. Das lässt sich bei völlig zufälligen Daten leicht überprüfen.
Erzeugen Sie eine Zeitreihe mit dem Zufallsmodul. Wenn es eine glatte Linie auf dem Oos gibt, gibt es 100% Peeking.
Fünfzehn Jahre lang 50% Gewinn?
Erzeugen Sie eine Zeitreihe mit dem Zufallsmodul, wenn es eine glatte Linie auf oos gibt, die 100% spitz ist
Guter Test.
Alles ist so viel zuverlässiger, wenn es einen Übertragungsmechanismus zu MT5-Tester gibt.
All diese sind zuverlässiger, wenn es einen Übertragungsmechanismus zu MT5-Tester gibt.
Natürlich gibt es nicht so etwas wie eine Menge von Kontrollen.
In der Bedingung, wenn ein neuer Cluster erscheint, wird der offene Auftrag geschlossen? Das heißt, die Trades überschneiden sich nicht? Richtig?
In der Bedingung, wenn ein neuer Cluster erscheint, wird der offene Auftrag geschlossen? Das heißt, die Trades überschneiden sich nicht? Richtig?
Beispiel für Marktmodi. Wenn eine Order bei Gelb eröffnet wurde, wird sie dann geschlossen, wenn der Modus auf Rot wechselt?
Dies ist sehr wichtig, denn der Trend hat sich bereits geändert, und in Ihrem Skript kann in der Bedingung geschrieben werden, dass ein Stop Loss zu erwarten ist