交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 117 1...110111112113114115116117118119120121122123124...3399 新评论 toxic 2016.08.23 16:31 #1161 mytarmailS: 市场与自己的统计数据背道而驰好吧，这话有一定的道理，但前提是我们所说的 "统计 "是指某些近似的类型，形象地说，是 "明显的 "类型，因为确实人群一定会输，但另一个问题是这个人群的平均行为，它用什么作为参考点，这里的变化是无限的，我们可以找到未来市场与之正相关的统计类型，也很容易找到那些负相关的。然而，如果你主要是指当前价格 系列的历史和它的模式，那么是的，它们更有可能重复相反的情况。但是有很多预测因素，过去价格的功能只是其中的一小部分，并不是最重要的。然而，如果注意到这样的模式，即市场走势与天真的统计数字相反，这种知识很可能成为一个新的预测器!让我们把天真的统计数字倒过来，进行交易！））。剩下的就是正式确定天真的统计类型，并检查这一信息来源的统计有效性。 Alexey Burnakov 2016.08.23 17:09 #1162 mytarmailS: 3）而你试图反驳它；）因为你说我的话是虚构的，也是虚构的，但这只是你自己的，亲爱的...你不同意吗？是的，这很容易。我已经在我的博客上发布了基于所学 "黑箱 "模式的市场时间序列的回归结果。在25年的样本外时期的所有5种货币对上，回归给出了一个非随机的预测。如果预测结果比平均值（零）更差，那么我甚至根本不会谈论建立交易系统。但它是更好的，这就是问题所在。那么，至少这张图：https://c.mql5.com/1/37/teaser2.JPG预测价格上涨标志的准确性。它一直在50%以上，但离利润区稍有差距。但依赖性是可以重现的。我有具体的例子，市场会以同样的模式发展。懒得调出数据并为你准备）。试着自己去感受。复归现象--你听说过吗？以10年的时间为例，足够的开价。看看相邻的价格上涨是如何表达的。你会看到所有10年中的复归情况。简而言之，不要再制造噪音了!) mytarmailS 2016.08.23 17:49 #1163 我 很高兴能提供帮助。1) 嗯，这有一定的道理，但只有当我们通过 "统计 "来理解某些类型的近似值时才会比喻为 "明显的 "他们的类型....。2）但要计算这群人的平均行为，它用什么作为参考点是另一个问题，有无限的变化，你可以找到统计的类型，与市场在未来是正相关的，很容易找到那些，是负面的。然而，如果你主要考虑的只是当前价格 系列的历史和它的模式，那么是的，它们更有可能重复相反的情况而不是相同的情况。 3）然而，如果注意到这种模式，即市场走势与天真的统计数字相反，这种知识很可能成为一种新的预测因素!让我们把天真的统计数字倒过来，进行交易！））。剩下的就是正式确定天真的统计类型，并检查这一信息来源的统计有效性。1）我所说的统计数字是指神经元组在对该数据进行训练时将考虑的所有数据值，即规律性。2）是的，在使用价格系列的历史时，人群正在使用这个历史？3）祝贺你，你第一次就做对了，但要使这个预测器领先并不那么容易，我不知道怎么做，我有一些想法，但它们太乱了，我甚至不知道如何注册它们这种预测器的优点是它的读数会随着时间的推移而稳定--它不会有那种你已经训练好了网络，明天市场就会与它背道而驰的效果。事实上，这种方法类似于一种批判性的网络思维形式，当然是一种非常粗略的形式你知道接下来会发生什么，然后另一个网络（评论家）在它之后，看到来自第一个网络的预测是否准确并得出结论。我建议从目标反转开始（向下反转，向上反转，不反转--即-1，1，0）。指标可以是任何你想要的，但不能是相互矛盾的。如果你想做实验，我将很乐意帮助你。 mytarmailS 2016.08.23 18:06 #1164 阿列克谢-伯纳科夫。1) 预测价格上涨迹象的准确性。它一直在50%以上，但离利润区稍有差距。但依赖性是可以重现的。2）我有市场走势相同的具体例子。懒得调出数据并为你准备，自己试试吧。复归现象--你听说过吗？拿10年的数据来说，开盘价就足够了。看看相邻的价格上涨是如何表达的。你将看到所有10年的复归。3）简而言之，不要再制造噪音了。)1）我不明白为什么那些根本没有回报的依赖性，你甚至可以称它们为...我不知道为什么它们应该被称为这种依赖性。2）不，我没有，我说的是更常见的东西，每个人都在使用。3）当每隔10页论坛就有人写道，他们已经训练好了模型，在新的数据上进行了测试，一切看起来都很好，但第三个样本或真实的数据把他们甩掉了，然后他们又做了同样的事情，然后又写了同样的事情，重复、重复、重复墙-豌豆-反弹，墙-豌豆-反弹....等。我认为真的根本没有想到它不起作用，因为它是一目了然的，但地狱，他自己写的，也许是不同的？我只是无法抗拒.....我很抱歉，我想帮你节省几年的无结果的研究...... Yury Reshetov 2016.08.23 18:11 #1165 mytarmailS: 尤里-雷舍托夫。但问题是，你的 "理论 "并不总是在实践中得到证实，只有当你从趋势性变为反趋势性，反之亦然。蓝色图表将反对小的移动，也反对大的移动，所以如果你看200蜡烛图将反对价格，如果你看20000蜡烛图，情况将是一样的。好吧，如果图片保持不变且稳定，那就恭喜你了。 你已经找到了一个 "金矿"（当然，如果它没有经过照片处理的话）。剩下的只是小事一桩--将数字货币化。mytarmailS:...任何预测因素都可以使用，但不能使用相互矛盾的预测因素。...不是不一致的预测器或指标，而是什么都有，它们是什么？这些就可以了。 隔壁的猿猴叫了多少次？在最近的餐厅发生的醉酒争吵的数量？窗下人行道上停放的汽车数量？把你不需要的东西划掉，把你需要的东西写进去。 Дмитрий 2016.08.23 18:17 #1166 阿列克谢-伯纳科夫。 不是唯一的一个。还有一些人被实践所证实。而且他们是静止的... 你必须查一查。上一次在这样的讨论中向我表达这个想法是由Matemat在4日表达的。这是一个必然的结果--茶，还在寻找，可怜的家伙.... mytarmailS 2016.08.23 18:44 #1167 尤里-雷舍托夫。1）好吧，如果图片保持不变且稳定，恭喜你 你找到了一个金矿（当然，如果它没有经过照片处理的话）。剩下的仅仅是一个小事--将数字货币化。2）不是不一致的预测器或指标，是什么呢？这些就可以了。隔壁的猿猴已经吆喝了多少次了？在最近的餐厅发生的醉酒争吵的数量？窗外人行道上停放的汽车数量？不需要划掉的，加上必要的。1）尤里，这是问题的关键，它还没有被货币化，这条蓝线没有前瞻性的属性，靠它来赚钱是不现实的，但对这个过程有一个了解，这不是不重要的......如果你需要，我可以告诉你我是如何得到它的，你可以自己试试，我不后悔。2）例如，我们有一个指标RSI，所有的书都写着该指标高于80 - 卖出，低于20 - 买入。这是生活中的一个例子，大家都知道...指标在80以上--所有的人都看，价格已经下跌了 第二天--指标高于80--所有的目光都集中在它身上，价格已经下跌第三天--指标高于80--所有人都在关注，价格已经下跌第四天--指标超过80--所有人都卖了，指标整天都在80以上，价格上涨，所有人都死了。那么 第五天 - 指标高于80 - 你怎么做？我个人--删除RSI当价格下跌时可能是80，当价格上涨时可能是80，我们无法弄清楚，就像神经网络无法做到这一点，因为它在过去学到的东西在未来对这个预测器不起作用。而如果我们简单地拿一个普通的价格--比如说一连串的20个数值，而市场的趋势是向上的--那么趋势是向上的，没有第二个，一切都毫不含糊，没有矛盾，你明白我的意思吗？ Alexey Burnakov 2016.08.23 21:58 #1168 mytarmailS:1）尤里，这就是问题的关键，它还没有货币化，这条蓝线没有领先优势，靠它赚钱还不现实，但对这个过程有一个了解，这不是不重要的......如果你需要，我可以告诉你我是如何得到它的，你可以自己试试，我不后悔。2）例如，我们有一个指标RSI，所有的书都写着该指标高于80 - 卖出，低于20 - 买入。这是生活中的一个例子，大家都知道...指标在80以上--所有的人都看，价格已经下跌了 第二天--指标高于80--所有的目光都集中在它身上，价格已经下跌第三天--指标高于80--所有人都在关注，价格已经下跌第四天--指标超过80--所有人都卖了，指标整天都在80以上，价格上涨，所有人都死了。那么 第五天 - 指标高于80 - 你怎么做？我个人--删除RSI当价格下跌时可能是80，当价格上涨时可能是80，我们无法弄清楚，就像神经网络无法做到这一点，因为它在过去学到的东西在未来对这个预测器不起作用。如果我们简单地拿一个普通的价格--比如说，一系列的20个数值，而市场的趋势是向上的--那么趋势就是向上的，没有什么两样，一切都很清楚，没有矛盾，你明白我的意思吗？ 得让它休息一下，然后从所有的书籍推荐开始，在你彻底查清楚之前，所有的书都不能对你起作用。RSI，以及类似的情况。滚蛋....我们应该让机器寻找依赖性。你可以用这个指标喂养它，它将自己计算是否有一些不疯狂的规则或它是一个随机数据。 Alexey Burnakov 2016.08.23 22:49 #1169 2读：https://medium.com/@alexrachnog/neural-networks-for-algorithmic-trading-part-one-simple-time-series-forecasting-f992daa1045a#.qw3t34d4w这家伙详细描述了基于机器原理创造TC的实验。我还没有读完它。但我认为这将是有趣的。 mytarmailS 2016.08.24 08:11 #1170 阿列克谢-伯纳科夫。 2读：https://medium.com/@alexrachnog/neural-networks-for-algorithmic-trading-part-one-simple-time-series-forecasting-f992daa1045a#.qw3t34d4w这家伙详细描述了基于机器原理创造TC的实验。我还没有读完它。但我认为这将是有趣的。从他的结论来看，回归的效果最好 1...110111112113114115116117118119120121122123124...3399 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
市场与自己的统计数据背道而驰
好吧，这话有一定的道理，但前提是我们所说的 "统计 "是指某些近似的类型，形象地说，是 "明显的 "类型，因为确实人群一定会输，但另一个问题是这个人群的平均行为，它用什么作为参考点，这里的变化是无限的，我们可以找到未来市场与之正相关的统计类型，也很容易找到那些负相关的。然而，如果你主要是指当前价格 系列的历史和它的模式，那么是的，它们更有可能重复相反的情况。但是有很多预测因素，过去价格的功能只是其中的一小部分，并不是最重要的。然而，如果注意到这样的模式，即市场走势与天真的统计数字相反，这种知识很可能成为一个新的预测器!让我们把天真的统计数字倒过来，进行交易！））。剩下的就是正式确定天真的统计类型，并检查这一信息来源的统计有效性。
3）而你试图反驳它；）因为你说我的话是虚构的，也是虚构的，但这只是你自己的，亲爱的...你不同意吗？
是的，这很容易。我已经在我的博客上发布了基于所学 "黑箱 "模式的市场时间序列的回归结果。在25年的样本外时期的所有5种货币对上，回归给出了一个非随机的预测。
如果预测结果比平均值（零）更差，那么我甚至根本不会谈论建立交易系统。但它是更好的，这就是问题所在。
那么，至少这张图：https://c.mql5.com/1/37/teaser2.JPG
预测价格上涨标志的准确性。它一直在50%以上，但离利润区稍有差距。但依赖性是可以重现的。
我有具体的例子，市场会以同样的模式发展。懒得调出数据并为你准备）。试着自己去感受。复归现象--你听说过吗？以10年的时间为例，足够的开价。看看相邻的价格上涨是如何表达的。你会看到所有10年中的复归情况。
简而言之，不要再制造噪音了!)
1) 嗯，这有一定的道理，但只有当我们通过 "统计 "来理解某些类型的近似值时才会比喻为 "明显的 "他们的类型....。
2）但要计算这群人的平均行为，它用什么作为参考点是另一个问题，有无限的变化，你可以找到统计的类型，与市场在未来是正相关的，很容易找到那些，是负面的。然而，如果你主要考虑的只是当前价格 系列的历史和它的模式，那么是的，它们更有可能重复相反的情况而不是相同的情况。
3）然而，如果注意到这种模式，即市场走势与天真的统计数字相反，这种知识很可能成为一种新的预测因素!让我们把天真的统计数字倒过来，进行交易！））。剩下的就是正式确定天真的统计类型，并检查这一信息来源的统计有效性。
1）我所说的统计数字是指神经元组在对该数据进行训练时将考虑的所有数据值，即规律性。
2）是的，在使用价格系列的历史时，人群正在使用这个历史？
3）祝贺你，你第一次就做对了，但要使这个预测器领先并不那么容易，我不知道怎么做，我有一些想法，但它们太乱了，我甚至不知道如何注册它们
这种预测器的优点是它的读数会随着时间的推移而稳定--它不会有那种你已经训练好了网络，明天市场就会与它背道而驰的效果。
事实上，这种方法类似于一种批判性的网络思维形式，当然是一种非常粗略的形式
你知道接下来会发生什么，然后另一个网络（评论家）在它之后，看到来自第一个网络的预测是否准确并得出结论。
我建议从目标反转开始（向下反转，向上反转，不反转--即-1，1，0）。
指标可以是任何你想要的，但不能是相互矛盾的。
如果你想做实验，我将很乐意帮助你。
1) 预测价格上涨迹象的准确性。它一直在50%以上，但离利润区稍有差距。但依赖性是可以重现的。
2）我有市场走势相同的具体例子。懒得调出数据并为你准备，自己试试吧。复归现象--你听说过吗？拿10年的数据来说，开盘价就足够了。看看相邻的价格上涨是如何表达的。你将看到所有10年的复归。
3）简而言之，不要再制造噪音了。)
1）我不明白为什么那些根本没有回报的依赖性，你甚至可以称它们为...我不知道为什么它们应该被称为这种依赖性。
2）不，我没有，我说的是更常见的东西，每个人都在使用。
3）当每隔10页论坛就有人写道，他们已经训练好了模型，在新的数据上进行了测试，一切看起来都很好，但第三个样本或真实的数据把他们甩掉了，然后他们又做了同样的事情，然后又写了同样的事情，重复、重复、重复
墙-豌豆-反弹，墙-豌豆-反弹....等。
我认为真的根本没有想到它不起作用，因为它是一目了然的，但地狱，他自己写的，也许是不同的？
我只是无法抗拒.....
我很抱歉，我想帮你节省几年的无结果的研究......
mytarmailS:
但问题是，你的 "理论 "并不总是在实践中得到证实，只有当你从趋势性变为反趋势性，反之亦然。
蓝色图表将反对小的移动，也反对大的移动，所以如果你看200蜡烛图将反对价格，如果你看20000蜡烛图，情况将是一样的。
好吧，如果图片保持不变且稳定，那就恭喜你了。
你已经找到了一个 "金矿"（当然，如果它没有经过照片处理的话）。
剩下的只是小事一桩--将数字货币化。
...
任何预测因素都可以使用，但不能使用相互矛盾的预测因素。
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不是不一致的预测器或指标，而是什么都有，它们是什么？这些就可以了。
把你不需要的东西划掉，把你需要的东西写进去。
不是唯一的一个。还有一些人被实践所证实。而且他们是静止的... 你必须查一查。
上一次在这样的讨论中向我表达这个想法是由Matemat在4日表达的。
这是一个必然的结果--茶，还在寻找，可怜的家伙....
1）好吧，如果图片保持不变且稳定，恭喜你
你找到了一个金矿（当然，如果它没有经过照片处理的话）。
剩下的仅仅是一个小事--将数字货币化。
2）不是不一致的预测器或指标，是什么呢？这些就可以了。
不需要划掉的，加上必要的。
1）尤里，这是问题的关键，它还没有被货币化，这条蓝线没有前瞻性的属性，靠它来赚钱是不现实的，但对这个过程有一个了解，这不是不重要的......如果你需要，我可以告诉你我是如何得到它的，你可以自己试试，我不后悔。
2）例如，我们有一个指标RSI，所有的书都写着该指标高于80 - 卖出，低于20 - 买入。
这是生活中的一个例子，大家都知道...
指标在80以上--所有的人都看，价格已经下跌了
第二天--指标高于80--所有的目光都集中在它身上，价格已经下跌
第三天--指标高于80--所有人都在关注，价格已经下跌
第四天--指标超过80--所有人都卖了，指标整天都在80以上，价格上涨，所有人都死了。
那么
第五天 - 指标高于80 - 你怎么做？
我个人--删除RSI
当价格下跌时可能是80，当价格上涨时可能是80，我们无法弄清楚，就像神经网络无法做到这一点，因为它在过去学到的东西在未来对这个预测器不起作用。
而如果我们简单地拿一个普通的价格--比如说一连串的20个数值，而市场的趋势是向上的--那么趋势是向上的，没有第二个，一切都毫不含糊，没有矛盾，你明白我的意思吗？
1）尤里，这就是问题的关键，它还没有货币化，这条蓝线没有领先优势，靠它赚钱还不现实，但对这个过程有一个了解，这不是不重要的......如果你需要，我可以告诉你我是如何得到它的，你可以自己试试，我不后悔。
2）例如，我们有一个指标RSI，所有的书都写着该指标高于80 - 卖出，低于20 - 买入。
这是生活中的一个例子，大家都知道...
指标在80以上--所有的人都看，价格已经下跌了
第二天--指标高于80--所有的目光都集中在它身上，价格已经下跌
第三天--指标高于80--所有人都在关注，价格已经下跌
第四天--指标超过80--所有人都卖了，指标整天都在80以上，价格上涨，所有人都死了。
那么
第五天 - 指标高于80 - 你怎么做？
我个人--删除RSI
当价格下跌时可能是80，当价格上涨时可能是80，我们无法弄清楚，就像神经网络无法做到这一点，因为它在过去学到的东西在未来对这个预测器不起作用。
如果我们简单地拿一个普通的价格--比如说，一系列的20个数值，而市场的趋势是向上的--那么趋势就是向上的，没有什么两样，一切都很清楚，没有矛盾，你明白我的意思吗？
2读：https://medium.com/@alexrachnog/neural-networks-for-algorithmic-trading-part-one-simple-time-series-forecasting-f992daa1045a#.qw3t34d4w
从他的结论来看，回归的效果最好