int Prognoz=0;//Сюда запишем прогнозint Target_100[];//Фактическая целеваяint Target_P[];//Тип сделки - покупка/продажаdouble Target_100_Buy[];//Финансовый результат от покупкиdouble Target_100_Sell[];//Финансовый результат от продажиdouble Fin_Rez[];//Финансовый результатint Strok_Total=0;//Всего строкint Index_Fin_Rez=1;//Считаем число классифицированных 1 и -1 - это размер массива баланса и индекс массива Fin_RezArrayResize(Target_100,Strok_Total);
ArrayResize(Target_P,Strok_Total);
ArrayResize(Target_100_Buy,Strok_Total);
ArrayResize(Target_100_Sell,Strok_Total);
ArrayResize(Fin_Rez,Strok_Total);
ArrayInitialize(Fin_Rez,0);
/*
Прочли данные файла в массивы - не знаю как реализовано у Вас
*/for(int i=0; i<Strok_Total; i++)
{
/*
Сделали прогноз
*/
if(Prognoz==-1 && Target_P[i]==-1)
{
Fin_Rez[Index_Fin_Rez]=Fin_Rez[Index_Fin_Rez-1]+Target_100_Sell[i];
Index_Fin_Rez++;
}
if(Prognoz==1 && Target_P[i]==1)
{
Fin_Rez[Index_Fin_Rez]=Fin_Rez[Index_Fin_Rez-1]+Target_100_Buy[i];
Index_Fin_Rez++;
}
}
ArrayResize(Fin_Rez,Index_Fin_Rez);
エラーから正確な財務結果を得る必要がある。 、0を選択した場合（含めることはできず、常に0となる）、1を選択した場合、-1を選択した場合。常に、0クラスとマークしても、取引はしない。モデルは間違っているので、エラーの価格を知る必要があります。
エントリーの方向を決定するのはモデルではないので、方向にエラーがある場合は、エントリーがないため、損失はありません。
エントリーの方向を決めるのはモデルではないので、方向を間違えればエントリーはできず、したがって損失もない。
0クラスと書きましたが、1や-1と予測されることもあります。決算は未知数だと書きましたね。
エントリーの方向を決めるのはモデルではない
それを決めるのがモデルでないなら、教える必要はない。
私は0クラスについて書いたが、1や-1になると予測されることもある。あなたは彼について、財務結果は不明だと書いた。
ただ、方向性はあきらめないでほしい。
もしクラスが0で、方向が+1であり、1と分類された場合、損失が発生します。
クラスがゼロで方向性が+1、しかし-1に分類された場合、エントリーはなく、損失もない。
クラスがゼロで方向が-1、かつ-1に分類された場合、損失が発生する。
クラスがゼロで方向が-1、かつ1に分類された場合、エントリーはなく、損失もない。
それを決定するモデルでないなら、教える理由はない。
ここでのロジックは単純で、いくつもの予測因子、あるいはその値が、特定の値動きの方向に引き寄せられるのです。クラス1とクラス0によってすべてを一緒に教える場合、基本的には、いずれかの方向に強い動きを決定する予測因子を選択することになります。
理論的には、クラスゼロは平坦なので、各方向について十分に類似しているはずである。再度、私はサンプルをエントリー方向によって一度に2つに分け、学習結果を改善した。
クラスがゼロで方向が＋1であり、それが-1と分類された場合、エントリーはなく、損失もない。
先生はエントリーしないかもしれません。しかし、モデルは間違えてエントリーしてしまいます。モデルは先生から0と+1のことを聞いていないので、-1の予測を受け取り、取引を行います。
先生は参入しないかもしれない。しかし、モデルはミスをしてエントリーしてしまう。それとも、モデルが予測したとおりに取引することを禁止する条件演算子があるのでしょうか？残念ながら、そのような演算子を置いて天秤を構築する場所がありません。
今のところオペレーターはありませんが、そのためのデータはあり、それらは「Target_P」列に書かれています。
以下は、私がスケッチしたバランス構築のためのコードロジックの例です。
現時点では演算子はないが、データはあり、"Target_P "カラムに書き込まれている。
以下は、天秤を構築するためにスケッチしたコード・ロジックの例である。
モデルは予測に従ってのみ取引を行う。もし先生を使って結果を計算すれば、これは未来を覗き見していることになる。取引は予測によってのみ行われるべきである。現実の未来ではTarget_100_Sellはありません。
モデルは教師から0と+1について知ることはなく、-1の予測を得て取引します。各予測バリアントの財務結果だけを知っていればよいのです。
モデルは予測に従ってのみ取引すべきである。先生を使って結果を計算すれば、それは未来を覗いていることになる。取引は予測によってのみ行われるべきである。
モデルは教師から0と+1について知ることはなく、-1の予測を得て取引します。あなたは各予測バリアントの財務結果だけを知っていればよいのです。
ピーキングはそれと何の関係があるのでしょう。学習効果を高めるためにターゲットを変更するのであって、EAのロジックを変更するわけではありません。ロジックとは、モデルなしでエントリーの方向性がわかり、モデルがエントリーすべきかどうかを教えてくれることです。
そうすれば、モデルが入るか入らないかを教えてくれるはずだ。
それはもう確認済みだ。
それはもう確認済みだ。
見てください、私たちにはエントリーポイント、つまりサンプルラインがあり、エグジットポイント、つまりストップロスやその他のシグナルが設定されている場所によって財務結果が定義されています。あなたはストラテジーに反して市場に参入したい、つまり、モデルがそう言っているのであれば、売るべきところで買いたいのです。もし、エグジット・ポイントがまだ出現していないのに、エントリー・ポイントが出現した場合、どうすればいいのでしょうか。