Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1470

 
Şahsen, Java ile yazılmış Reshetov optimizer'ı oldukça iyi anladım. Tahmin. Şimdi eğitim düzenleme, alınan modellerin kalitesini değerlendirme vb. düzeyde düzeltiyorum.
 
lira333 :

Hey, eğer işe yararsa, tebrikler!

Bir yıldan fazla bir süredir NN aracılığıyla predikshina yapıyoruz.

Ne yazık ki, herhangi bir zaman aralığında kâr sağlayacak istikrarlı, yüksek karlı NS oluşturmak henüz mümkün olmamıştır. Dönemler için bir dizi iyi anlaşma, ardından bir milyon eksi, ancak daha az ..

Hepsi yalan söylüyor, ya huckers (sinyaller, pammalar ...) ya da üst giyim, SB'de aynı sonucu gösterecekler.

 
wiktar :

Peki, gelişmiş nörotraderler şimdi ne kullanıyor? yoksa ağları için kendi yazılımlarını mı yazıyorlar?

ML soft yazın, bu Alpha yolundaki ilk ürkek adım, daha yüksek kaliteli verilere ihtiyacımız var, saf fiyatlarda çok az bilgi var, spread zor telafi edilebilir.

 

Herkese hoş geldiniz! Neuropro'da çalışan bir ağ oluşturmayı başaran var mı? Nasıl çevirdiğim önemli değil, test sitesinde 50/50 var.

Girdi olarak farklı fiyat, gösterge ve döviz hacmi kombinasyonlarını sundum.

 
Görünüşe göre kimse yapmamış) peki, başka bir yazılım denemeniz gerekecek.
 
Aleksandr İvanov :

Pinpon oynayan bir bot (Google) gördüm ve en iyi vuruşu buldum.

Ve biz böyle-imkansız????

Yoksa forex bir aldatmaca mı???

Evet

tam olarak aramanız gereken şey bu - nasıl yapılır

ve gurul olacak

 
Michael Marchukajtes :
Şahsen, Java ile yazılmış Reshetov optimizer'ı oldukça iyi anladım. Tahmin. Şimdi eğitim düzenleme, alınan modellerin kalitesini değerlendirme vb. düzeyde düzeltiyorum.

JPrediction'ın hangi sürümünü kullanıyorsunuz?

 

type ben kontrol edene kadar çalışmalı (meta işaretleme), yakında kontrol edeceğim. İkinci modeli yazın, karışıklık matrisindeki sonuçları iyileştirir

Çok özür dilerim lordlarım, ama ya salak mısınız, ne, yazacak ilginç bir şey yok mu?

https://towardsdatascience.com/financial-machine-learning-part-1-labels-7eeed050f32e

Financial Machine Learning Part 1: Labels
Financial Machine Learning Part 1: Labels
  • 2019.03.18
  • Maks Ivanov
  • towardsdatascience.com
Setting up a supervised learning problem
 
Maksim Dmitrievski :

type ben kontrol edene kadar çalışmalı (meta işaretleme), yakında kontrol edeceğim. İkinci modeli yazın, karışıklık matrisindeki sonuçları iyileştirir

Çok özür dilerim lordlarım, ama ya salak mısınız, ne, yazacak ilginç bir şey yok mu?

https://towardsdatascience.com/financial-machine-learning-part-1-labels-7eeed050f32e

Pekala, yapmaya çalıştığım şey aşağı yukarı bu. TP çalışıyorsa her çubuğu 1, SL çalışıyorsa 0 ile işaretliyorum. Doğru sınırı işaretlemiyorum, sadece 10.000 bar ilerisine bakıyorum - TP veya SL kesinlikle işe yarayacak.

Ve modelinin korkunç olduğu ortaya çıktı:

1 ve -1 sınıfları için 356 hata ve 48 doğru tahmin - yani. ticaret yaptığımızda. 0'da bir beklentisi var.