交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1067

新评论
 
巴苏尔曼人使论坛活跃起来了。)
 
请写慢一点，我正在写。) 也许是时候改用俄语了？我无法理解我不知道的一个词。
 
格里戈里-乔宁。
请写慢一点，我正在写。) 也许是时候改用俄语了？我是个文盲，所以我什么都不懂。
我同意关于体积的说法。
 
Maxim Dmitrievsky:

是的，你可以删除它

顺便说一下，这个版本的EA在训练过程中需要相当长的时间，所以我想它不需要每天重新训练......但我仍然会在看到缩减和连续损失后决定......

另外，你是否知道如何将随机值输入RDF进行训练？我的意思是我不想把过去的数据中的任何东西输入到RDF。我不知道在这个版本的RDF中是否可以这样做，所以在我继续之前，我只是想和你确认一下。

这是我正在努力实现的算法。

1.没有优化

2.没有过去的数据训练

3.没有指标或没有价格反馈，什么都没有

4.只是使用随机蜡烛模拟

5.我的意思是在第4步中，一个代理将根据为蜡烛长度和蜡烛方向（买入或卖出）设定的最大值创建随机蜡烛长度，第二个代理将

将这些蜡烛长度和方向的值作为RDF每一步的输入，并下买入和卖出的订单，并将试图获得最大的回报。在这种情况下，奖励将是起点的 蜡烛长度的总和或减去。

6.因此，我们可以直接训练这个模型，训练数以百万计的具有不同变化的蜡烛，其中RDF将学习直接最大化利润，我们可以直接保持训练......

如果它是可行的，唯一的障碍只是计算能力，至于我们能做多少次模拟和检查......

顺便说一下，我有随机生成蜡烛和蜡烛方向（买入或卖出）的示例代码，但没有视觉模式，只有数值。所以我在寻找如何将这些值输入到RDF进行训练，然后在交易时使用该模型。

 

我看到魔术师的目标是资产阶级。这是我的英语，然后。

Vi DURAKI

它听起来如何？声音？:-)))))))

 
mytarmailS:

水平....

水平工作....

我再把它完成一下，然后你可以添加一个神经元c作为过滤器)

神经元？

在我看来，本地论坛（这个主题）似乎是在依赖机器学习，认为它能使他们不必思考。

如果你已经有了一个视觉上的好结果，你就不能按照 "如果那样 "的思路编一个算法吗？

 
Mihail Marchukajtes:

我看到魔术师的目标是资产阶级。这是我的英语，然后。

Vi DURAKI

它听起来如何？声音？:-)))))))

不，这行不通，必须是国际的：U LUSER！！！。

))))

 
FxTrader562:

顺便说一下，这个版本的EA在训练过程中需要相当长的时间，所以我想它不需要每天重新训练......但我仍然会在看到缩减和连续损失后决定......

另外，你是否知道如何将随机值输入RDF进行训练？我的意思是我不想把过去的数据中的任何东西输入到RDF。我不知道在这个版本的RDF中是否可以这样做，所以在我继续之前，我只是想和你确认一下。

这是我正在努力实现的算法。

1.没有优化

2.没有过去的数据训练

3.没有指标或没有价格反馈，什么都没有

4.只是使用随机蜡烛模拟

5.我的意思是在第4步中，一个代理将根据为蜡烛长度和蜡烛方向（买入或卖出）设定的最大值创建随机蜡烛长度，第二个代理将

将这些蜡烛长度和方向的值作为RDF每一步的输入，并下买入和卖出的订单，并将试图获得最大的回报。在这种情况下，奖励将是起点的蜡烛长度的总和或减去。

6.因此，我们可以直接训练这个模型，训练数以百万计的具有不同变化的蜡烛，其中RDF将学习直接最大化利润，我们可以直接保持训练......

如果它是可行的，唯一的障碍只是计算能力，至于我们能做多少次模拟和检查......

顺便说一下，我有随机生成蜡烛和蜡烛方向（买入或卖出）的示例代码，但没有视觉模式，只有数值。所以我在寻找如何将这些值输入到RDF进行训练，然后在交易时使用该模型。

你可以在学习阶段直接输入随机价格值而不是收盘价

void calcSignal()
  {
   sig1=0;
   
   if(learn==false)   
   for(int i=0;i<ArraySize(ag1.agent);i++)
     {   
      CopyClose(_Symbol,0,0,ArraySize(ag1.agent[i].inpVector),ag1.agent[i].inpVector);
      normalizeArrays(ag1.agent[i].inpVector);
     }
     
   else
   for(int i=0;i<ArraySize(ag1.agent);i++)
     {
      for(int l=0;i<ArraySize(ag1.agent[l].inpVector);l++)
        {
         double pr[];
         CopyClose(_Symbol,0,rand(),1,pr);
         ag1.agent[i].inpVector[l] = pr[0];
        }   
   
      normalizeArrays(ag1.agent[i].inpVector);
     }
   sig1=ag1.getTradeSignal();
  }
类似这样的事情
 
Maxim Dmitrievsky:

你可以只买一个随机的价格

好的，但我对你之前使用的一些代码感到困惑。

CRLAgents * ag1 = new CRLAgents ("RlExp1iter", 5,100,50, regularize, learn);

和这个。

CopyClose(_Symbol, 0,0,100, ag1.agent [i] .inpVector) 。

因此，如果我们必须在copyclose中使用100支蜡烛，对吗？我的意思是蜡烛和功能都是一样的。对吗？

或者我们可以对特征和蜡烛使用不同的值？

顺便说一下，我正在尝试使用1000个功能，现在培训已经开始了1个小时。
 
FxTrader562:

好的，但是在我实现自己的东西之前，我对一些代码感到困惑。下面的代码。

CRLAgents *ag1=new CRLAgents("RlExp1iter",5,100,50,regularize,learn)。

和这个。

CopyClose(_Symbol,0,0,100,ag1.agent[i].inpVector) 。

因此，如果我们必须在上述代码中使用100个特征，意味着我们必须在copyclose中使用100个蜡烛，对吗？

或者我们可以对特征和蜡烛使用不同的值？

或者你可以为每个预测器使用不同的值，这只是一个简单的例子，每个接近的值=1个分歧的预测器值

1...106010611062106310641065106610671068106910701071107210731074...3399
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