文章 "模式搜索的暴力方法" - 页 10

蛮力和神经网络是寻找模式的必要手段。只是有些人使用不当,找错了地方或找错了东西,或者资源有限,这也是由于算法或实现算法的程序应用不当造成的。例如,在 mql4 或 mql5 上实现它非常困难,无论他们如何赞美这个平台,它最初的设计并不适合这些方法。但是,如果采用完全不同的方法,搜索必要的数据,并将样本量做得比 mql 更大,那么这些模式就会肉眼可见。例如,不同货币对之间总是存在一种模式,您只需 "正确 "地寻找它们。

简单笔记本电脑的搜索示例

savabaka:

蛮力和神经网络是寻找模式的必要手段。只是有些人使用不当,找错了地方或找错了东西,或者资源有限,这也是由于算法或实现算法的程序应用不当造成的。例如,在 mql4 或 mql5 上实现它非常困难,无论他们如何赞美这个平台,它最初的设计并不适合这些方法。但是,如果采用完全不同的方法,搜索必要的数据,并将样本量做得比 mql 更大,那么这些模式就会肉眼可见。例如,不同货币对之间总是存在一种模式,您只需 "正确 "地寻找它们。


我同意你的观点,我已经准备在这个分支上发表第三篇关于这个主题的文章,第四篇也在计划之中。

https://www.youtube.com/watch?v=LhY_dN6d0lE

Forex Awaiter Prototype
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  • 2020.12.21
  • www.youtube.com
Вводное видео демонстрирующее возможности моей программы для создания роботов для форекс.мои контактыDiscord: HUDSON#3118
我只需要回复这篇文章。形态只是全局的一小部分。

如果较高的时间框架显示上升趋势,较小的时间框架显示下降趋势,那么在较小的时间框架中出现反转形态就意味着可以用较小的单边单边买入。

最重要的 问题是:如何让机器理解什么是趋势?

我们需要通过机器学习来了解盈利能力和模式关系。

我的经验是,神经网络在强趋势中不起作用,你可以用比特币、加密货币 数据系列来验证。

bitcoin - Trading blogs and financial markets analysis
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  • www.mql5.com
Bitcoin is a digital currency, or crypto-currency, created and held electronically and is not backed by a government or central bank to regulate or issue it. It thus enables direct payment over the
Allan Ferreira:
我只需要回复这篇文章。图案只是全局中的一小部分。

如果较高的时间框架显示上升趋势,较小的时间框架显示下降趋势,那么在较小的时间框架中出现反转形态,就意味着可以用较小的止损买入。

最重要的问题是:如何让机器理解什么是趋势?
要知道,趋势和平缓只是我们大脑为了简化对市场的理解而发明的物质。实际上,市场情况无穷无尽,不可能在如此有限的框架内描述所有情况。机器的任务是确定哪些情况在市场上最具代表性,并突出那些真正的全球性情况。这就是机器的任务。人脑并不是为分析大量数据而设计的,但机器却能愉快地完成这项工作。这种方法的关键在于,你不需要知道机器发现了什么,你只需要知道它是有效的。

一级多项式看起来更好。

优化期与收益率之比为 4:1,我已经不是第一次看到了。

半波,这来自概率论,有关于最大差值、越过 0 的次数、回到 0 的概率的公式。

请看链接, 只留 1 度就可以线性化,就可以用解方程来代替蛮力。

Rorschach:

一级多项式看起来更好。

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请看链接, 只留 1 度就可以线性化,就可以用解方程来代替蛮力。

如果只留 1 度,就可以进行线性化,用解方程代替蛮干。

就是这样,没有细节和狂热。

Rorschach:

一级多项式看起来更好。

优化期与利润率之比为 4:1,我已经不是第一次看到了。

半波,这来自概率论,有关于最大差值、越过 0 的次数、回到 0 的概率的公式。

请看链接, 只留 1 度就可以线性化,就可以用解方程来代替蛮力。

经典的泰勒级数是针对单变量函数的,而我使用的是无限维函数的版本。老实说,我只用到了第一级。多项式变成了系数之和乘以每格的价格变化。最后,决定因素不是公式本身的类型,而是搜索的频率。一般来说,这并不重要,重要的是能得到结果。此外,您还可以进行修改,纠正某些错误。

您好,您的作品,尤其是您的想法非常有趣。您写道,mt4 和 mt5 两个版本都附在后面。我找不到 mt5 版本!?

如果可能的话,请添加进来。

非常感谢