트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 524

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그리고리 쇼닌 :


다음은 테스트 데이터에서 달성할 수 있었던 것입니다. 네트워크는 MACD, ATR, 스토캐스틱 지표에서 작동합니다. 기본 표시기 설정. 거짓 신호는 거의 없습니다. 노란색 점은 네트워크 활동입니다. 그러나 네트워크는 신호를 전달합니다. 지표와 매개변수 선택에 대한 아이디어가 필요합니다.


말해 주세요. 시스템이 작성된 내용, 코드 예제가 있거나 표시기가 포럼에 게시될 수 있습니다. 고맙습니다.

 
박사 상인 :

교사 수업을 생성 하기 위한 일종의 지표를 취한 다음 일부 값을 NA로 바꾸는 등 무작위로 교사에게 수업을 분배하는 것은 매우 위험합니다.

훈련을 위한 좋은 예측 변수와 좋은 클래스가 있고 모델이 새 데이터에 대해 좋은 결과를 유지하더라도 클래스 값을 조정하려는 모든 시도는 모델을 완전히 깨뜨릴 수 있습니다. 예측 변수에 대한 지표와 새 데이터에서 모델의 수익성을 유지하는 클래스에 대한 지표를 찾는 것은 큰 성공 입니다.

다음 막대의 색상(예: 매수/매도)의 두 가지 간단한 클래스로 시작하는 것이 좋습니다. 최소 10,000개의 훈련 예제(히스토리 막대)를 사용하여 모델을 훈련하고 히스토리의 다음 10,000개 막대(훈련 중에 모델에 알려지지 않은)에 대한 결과를 평가합니다. 모델의 정확도가 이전 데이터와 새 데이터 모두에서 거의 동일하게 유지되는 예측 변수를 선택할 수 있는 경우 교사 클래스에 대한 일종의 지표를 선택할 수 있습니다. 그리고 사용 가능한 첫 번째 지표를 취하는 것만으로는 모델이 더 이상 새 데이터에 대한 정확도를 유지하지 않는다는 것이 밝혀졌습니다. 일부 지표는 교사에게 도움이 될 수 있고 일부는 그렇지 않은 이유는 무엇입니까? 이것은 일종의 행운과 신비주의입니다.


이것이 정확히 지금이 지표가 작동하는 특별한 경우라는 것은 아직 사실이 아닙니다. 이것은 운동 크기를 선택하고 칠면조의 매개 변수가 잘 맞을 때 올바르게 추측했을 때 발생합니다. 요점은 다음 번에 좋은 모델을 얻을 수 없다는 것입니다. 하지만 마켓의 비밀을 공개합니다 (마법사님은 놓치지 않으셨으면 합니다)

국회가 오래오래 일하기 위해서는 항상 PRICE를 예측하거나 분류하는 BASIS를 찾아야 한다!!!!! 이미 백 번 썼습니다. CLOSE의 원인이 되는 이러한 데이터를 가져와야 합니다. 그런 다음 가격을 기반으로 모든 거래 전략을 구축할 수 있습니다.

볼림+델타+미결제약정=종가

상자가 열렸습니다 :-)

개봉만 하는 것은 승리가 아닙니다. 안에 있는 것을 어떻게 사용하는지 알아야 합니다.

 
마이클 마르쿠카이테스 :

국회가 오래오래 일하기 위해서는 항상 PRICE를 예측하거나 분류하는 BASIS를 찾아야 한다!!!!! 이미 백 번 썼습니다. CLOSE의 원인이 되는 이러한 데이터를 가져와야 합니다. 그런 다음 가격을 기반으로 모든 거래 전략을 구축할 수 있습니다.


단순함에서 매우 매력적인 아이디어.


우리는 무엇을 거래합니까? 가격 편차? 경향? 수준? 그리고 시장에서 벗어나기 위해 다양한 주문을 어떻게 고려합니까? 입력하다? 나가? 위치를 유지? 한 가지 유형의 "외출"이 있습니까? 아니면 여러 가지입니까?

이러한 모든 상황을 고려하기 시작하면 "선생님"을 구성하는 것이 매우 어렵다는 것이 밝혀졌습니다. 그러나 이러한 모든 상황을 고려하지 않고 지능형 교사를 구축하는 것은 불가능하거나 의사 결정 블록 외부에 무언가를 추가해야 할 것입니다.

그리고 교사가 설계되면 이 교사에 대한 "원인이 될" 예측자를 찾아야 합니다. 그리고 배울 때 Dr. Trader " 모델의 정확도는 이전 데이터와 새 데이터 모두에서 거의 동일할 것입니다."

 
산산이치 포멘코 :

선생님의 자비로 나는 이미 가격 변동 추세를 잘 반영하는 다음 지표를 제시했습니다.

 double iCustomAuto( const int bar, 
                   const string symbol = NULL , const int period = PERIOD_CURRENT )
{   // Generate custom signals for ML
     if ( bar >= Bars - 2 || 2 >= bar ) {
         return 0.0 ;
    }
     // double ema22,
     double ema21, ema20, ema2_, ema2__, result = 0.0 ;
     // ema22 = iMA( symbol, period, 2, 0, MODE_EMA, PRICE_OPEN, bar+2 );
    ema21 = iMA ( symbol, period, 2 , 0 , MODE_EMA , PRICE_OPEN , bar+ 1 );
    ema20 = iMA ( symbol, period, 2 , 0 , MODE_EMA , PRICE_OPEN , bar );
    ema2_ = iMA ( symbol, period, 2 , 0 , MODE_EMA , PRICE_OPEN , bar- 1 );
    ema2__ = iMA ( symbol, period, 2 , 0 , MODE_EMA , PRICE_OPEN , bar- 2 );
     if ( ema20 < ema2_ ) {
        result = 1.0 ;
         if ( ema21 < ema20 ) {
            result = 0.6 ;
        }
         if ( ema2_ > ema2__ ) { // ema22 < ema21 && ema21 > ema20 && 
            result = 0.3 ;
        }
    } else if ( ema20 > ema2_ ) {
        result = - 1.0 ;
         if ( ema21 > ema20 ) {
            result = - 0.6 ;
        }
         if ( ema2_ < ema2__ ) { // ema22 > ema21 && ema21 < ema20 && 
            result = - 0.3 ;
        }
    }
     return result;
};
예시
 
알렉세이 테렌테프 :

선생님의 자비로 나는 이미 가격 변동 추세를 잘 반영하는 다음 지표를 제시했습니다.

6개 수업. 그들은 어떤 행동을 의미합니까? 1과 -1은 분명히 매수/매도입니다. 그리고 그 나머지?
모델이 왜곡 없이 얻어질 수 있습니까(모델이 주로 클래스 중 하나를 예측할 때)? 3학년 때는 어떤 식으로든 왜곡을 이기지 못한다. 예를 복사하여 클래스별로 정렬하는 것조차 도움이 되지 않습니다. 그리고 여기 6가지!
 
산산이치 포멘코 :

단순함에서 매우 매력적인 아이디어.


우리는 무엇을 거래합니까? 가격 편차? 경향? 수준? 그리고 시장에서 벗어나기 위해 다양한 주문을 어떻게 고려합니까? 입력하다? 나가? 위치를 유지? 한 가지 유형의 "외출"이 있습니까? 아니면 여러 가지입니까?

이러한 모든 상황을 고려하기 시작하면 "선생님"을 구성하는 것이 매우 어렵다는 것이 밝혀졌습니다. 그러나 이러한 모든 상황을 고려하지 않고 지능형 교사를 구축하는 것은 불가능하거나 의사 결정 블록 외부에 무언가를 추가해야 할 것입니다.

그리고 교사가 설계되면 이 교사에 대한 "원인이 될" 예측자를 찾아야 합니다. 그리고 배울 때 Dr. Trader " 모델의 정확도는 이전 데이터와 새 데이터 모두에서 거의 동일하게 유지됩니다."


실제로 교사는 누구나 될 수 있으며 가장 중요한 것은 미래를 내다보는 것입니다. 1 bar로도 충분합니다. 그리고 입구는 내가 이전에 쓴 것과 정확히 같을 것입니다. 저를 믿으세요, 그들은 사용해야 하지만 어떻게???? 이것은 완전히 다른 이야기이며 거기에 시장의 비밀이 있습니다 ....

 
도서관 :
6개 수업. 그들은 어떤 행동을 의미합니까? 1과 -1은 분명히 매수/매도입니다. 그리고 그 나머지?
모델이 왜곡 없이 얻어질 수 있습니까(모델이 주로 클래스 중 하나를 예측할 때)? 3학년 때는 어떤 식으로든 왜곡을 이기지 못한다. 예를 복사하여 클래스별로 정렬하는 것조차 도움이 되지 않습니다. 그리고 여기 6가지!
아무도 당신에게 그것들을 모두 사용하도록 강요하지 않습니다. 모듈에서 필터를 하나씩 적용하면 됩니다. 드라마틱하지 마세요.
 

나는 모두가 유토피아를 하고 있다는 것을 이해하지 못한다.

기계 학습은 외환에서 쓸모가 없습니다. 외환에서는 항상 새로운 상황이 발생하더라도 가만히 있지 않습니다.

축구에서처럼 항상 새로운 결정을 내려야 합니다. 공이 어디에 나타날지 예측하는 것은 불가능합니다. 로봇에게 새로운 결정을 내리도록 가르치는 것은 불가능합니다.

그는 시나 음악을 작곡하는 법을 배울 수 없기 때문입니다. 그는 지성도, 감각도, 직관도 없습니다.

프로그래밍할 수 없습니다.

 
페트로스 샤탁셴 :

나는 모두가 유토피아를 하고 있다는 것을 이해하지 못한다.

기계 학습은 외환에서 쓸모가 없습니다. 외환에서는 항상 새로운 상황이 발생하더라도 가만히 있지 않습니다.

축구에서처럼 항상 새로운 결정을 내려야 합니다. 공이 어디에 나타날지 예측하는 것은 불가능합니다. 로봇에게 새로운 결정을 내리도록 가르치는 것은 불가능합니다.

그는 시나 음악을 작곡하는 법을 배울 수 없기 때문입니다. 그는 지성도, 감각도, 직관도 없습니다.

프로그래밍할 수 없습니다.

일정이 바뀌면 국회는 주제를 제대로 이해하면 이전과 다른 새로운 해법을 찾는다. 그래서 그녀는 NEURO-
 
페트로스 샤탁셴 :

나는 모두가 유토피아를 하고 있다는 것을 이해하지 못한다.

기계 학습은 외환에서 쓸모가 없습니다. 외환에서는 항상 새로운 상황이 발생하더라도 가만히 있지 않습니다.

축구에서처럼 항상 새로운 결정을 내려야 합니다. 공이 어디에 나타날지 예측하는 것은 불가능합니다. 로봇에게 새로운 결정을 내리도록 가르치는 것은 불가능합니다.

그는 시나 음악을 작곡하는 법을 배울 수 없기 때문입니다. 그는 지성도, 감각도, 직관도 없습니다.

프로그래밍할 수 없습니다.


실제로 .... 당신은 당신이 말하는 것을 이해하지 못하기 때문에 너무 부정적입니다. NN은 데이터를 일반화할 수 있으며 이는 훈련에 참여하지 않은 몇 가지 새로운 예를 갖는 데 충분합니다. 제대로 해석해....

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