トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1898

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マキシム・ドミトリエフスキー：

すべてはすでにアイデアに組み込まれている - 季節のパターンがクラスター化し、それが繰り返される（実際、そうなることもある）。

でも...コートを間違えた。あるいは、ツリーが大きくオーバートレーニングされているため、ニューロネットをトレーニングして解析する必要がある

しかし、それはすべてでたらめで、もしツリーが何も表示しないなら、それは規則性がないことを意味します。ディープラーニングにセンスはない。
サンプル数が少なすぎる。パターンや系列の種類は、定義上、無限である。季節性はあるのですが、どうやらあまり顕著ではないようです。検出されないので
 

この狂気を試したい人はいますか？

1〜4時間で平均に戻す作戦です。各時間は独自のロジックで取引されています。

インルールのコードはpythonで数秒で生成されるので、<include>フォルダに置いてください。

ボットをコンパイルして(数時間)、セットアップを適用するだけです。

fxsaberのmt4Ordersライブラリも必要です。

新しいデータでの良いテストは約束できません。

このf-iでは、インルーダーの末尾に偏差を付けて遊ぶことができます。例えば、1.5倍、2倍、など。多ければ多いほど取引は少なくなりますが、本来はもっと正確なはずです。

void trade_func(double cl, double mcl, double std, double p) { 
if(cl == mcl) {
      if(countOrders(0) == 0)
         if (iClose(NULL, 0, 0) - p < -std)
            OrderSend(Symbol(),OP_BUY,LotsOptimized(), Ask,0,Bid-Stop_loss*_Point,Ask+Take_profit*_Point,NULL,OrderMagic,INT_MIN);

          if(countOrders(1) == 0)
         if (iClose(NULL, 0, 0) - p > std)
            OrderSend(Symbol(),OP_SELL,LotsOptimized(), Bid,0,Ask+Stop_loss*_Point,Bid-Take_profit*_Point,NULL,OrderMagic,INT_MIN);
   } 
 }
 

このようなグラフを得ることは、決して難しいことではありません。インジケーターなし、MOなしでも入手可能です。

また、スプレッドが0～5pips（0～0.5pips）、手数料無料のこうしたデモ 口座でテストしているユーザーも多いことを付け加えておきたい。何百万ドルも稼ぐことができるかもしれない。

リアルアカウントにはそのようなアカウントはありません。しかし、なぜかMetaQuotesのDemoサーバーで発生するのです。

 
Petros Shatakhtsyan:

このようなグラフを得ることは、決して難しいことではありません。インジケーターなし、MOなしで手に入れることができます。

また、スプレッドが0～5pips（0～0.5pips）、手数料無料のこうしたデモ 口座でテストしているユーザーも多いことを付け加えておきたい。何百万ドルも稼ぐことができるかもしれない。

リアルアカウントにはそのようなアカウントはありません。しかし、なぜかMetaQuotes Demoサーバーではそうなってしまう。

チャートを手に入れる」のではなく、「アプローチをテストする」のです。もう、うんざりです。MOに興味がなければ、Edith Nahirへ。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

この狂気を試したい人はいますか？

1〜4時間で平均に戻す作戦です。各時間は独自のロジックで取引されています。

インルールのコードはpythonで数秒で生成されるので、<include>フォルダに置いてください。

ボットをコンパイルして(数時間)、セットアップを適用するだけです。

fxsaberのmt4Ordersライブラリも必要です。

新しいデータでの良いテストは約束できません。

このf-iでは、インルーダーの末尾に偏差を付けて遊ぶことができます。例えば、1.5倍、2倍、など。多ければ多いほど、トレードは少なくなりますが、本来はもっと正確なはずです。

見ていてくださいね。そして、その結果のロジックを本物に解釈するのが良い方法です。セイバービブルはすでに立っている)
 
マキシム・ドミトリエフスキー：

チャートを手に入れる」のではなく、「アプローチを試す」。もういい加減にフラッブしてくださいよ。MOに興味がない人は、エディス・ナヒアに行くべきでしょう。

Take Profitと Stop Lossの値を持つ入力があれば、PMを使用せずに、非常にシンプルなストラテジーを最適化することによって同じ結果を得ることができます。

別のペアで同じパラメータでテストすると、どのような結果になるのでしょうか？

 
Petros Shatakhtsyan：

テイクプロフィットや ストップロスの値が指定されている入力があれば、非常にシンプルなストラテジーを最適化することで、MOなしでこのような結果を得ることができます。

また、同じパラメータで別のペアでテストした場合、どのような結果になるのでしょうか？

自分でやってみたいことがすべてある。Pythonのインストールも不要です。セイバーバイブルでいいじゃん。
 
Petros Shatakhtsyan：

テイクプロフィットや ストップロスの値が指定されている入力があれば、非常にシンプルなストラテジーを最適化することで、MOなしでこのような結果を得ることができます。

また、同じパラメータで別のペアでテストした場合、どのような結果になるのでしょうか？

ある楽器に合わせたモデルです。

 
Valeriy Yastremskiy:
自分で試すのに必要なものはすべて揃っているようです。pythonだってねじ込む必要はない。セイバーバイブルでいいじゃん。

PythonでTCジェネレータを提供したいが、誰も使わないだろう。

今、デザインを変えていて、そのバージョンアップを説明しなければならないので、なおさらです。

 
マキシム・ドミトリエフスキー：

このモデルは、特定の機器に配線されています

どういうことかというと、すべてがMOで行われるのであれば、Take ProfitやStop Lossの パラメータは必要ありません。自動的に生成されるはずです。

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