交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1229

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马克西姆-德米特里耶夫斯基。

基本上就是这样做的，但你可以改变 "完美公平 "的程度，因为越是完美，越是过度训练

托盘上的错误：0，AOS上：0.4。

一个 "理想的 "交易，包括OOS（内部），显示亏损的交易只有15%，这与OOS的数量相对应（这里-20%）。不难猜测新数据会发生什么


关于交易、自动交易系统和策略测试的论坛

交易中的机器学习：理论与实践》（《交易和超越》）。

Maxim Dmitrievsky, 2018.12.24 09:32

你如何衡量你所要实现的战略的可变性？

我想表明，教授 "理想 "条目是一种歪门邪道，而且我想给所有出口分配相同的概率。


如果NS已经定性地记住了托盘中的 "理想 "条目模式，并在OOS上密集地进行亏损交易，这意味着模式重复的顺序不对，也就是说，预测器的集合不能描述信号，它必须被改变或扩大，或者信号检测阈值太低，这个阈值的大小，在理论上，应该允许减少亏损交易的数量，直到没有任何。

 
伊万-内格雷什尼。

如果NS正确地记住了盘中 "理想 "进场的模式，并在OOS上密集地进行了交易，这意味着模式的重复超出了时间，也就是说，预测器的集合不具有信号的特征，它必须被改变或扩大，或者信号识别的阈值太低，这个阈值的大小，在理论上，应该允许减少损失的交易数量，直到没有任何。

我已经可以从错误中看出没有机会，好吧，我们正在谈论在改变阈值之前玩弄信号的非常概率，这样就可以调整误差的轨迹，并使用它们进行测试......自动地，只有自动地......我不想自己选择一套预测器，这不是一件主观的事情)

我看不出有什么反驳的理由，为什么不应该这样做？

我可以调整班级，让他们将概率与收益相关联。我不知道它是否会自动工作，因为毒物和其他人正在写超级超级相关法。

 
那些 微妙的。

后来也许，我不是一个营销人员或 "大师"，我没有受过蛊惑人心的训练，这里很少有人能解释那些严重的错误，以及那些微妙的错误......。我不是营销人员，不是 "大师"，没有受过蛊惑人心的训练，这里没有多少人能够解释那些微妙的。

你至少可以知道要注意什么，否则你可以在一个想法上花费数周/数月的时间，其中一个可能是错误的。如果你至少知道某一点是有问题的，你至少可以仔细检查，而不是认为那里一切都很好。
 
对不起。

后来也许，我不是一个营销人员或 "大师"，我 没有受过蛊惑人心的训练，这里很少有人能解释那些严重的错误，以及那些微妙的错误......。如果你没有理解它们，你可以用你自己的经验来意识到它们。

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交易中的机器学习：理论与实践（交易和超越）。

2018.12.24 14:33

树对点云进行递归切割，对于分类来说，熵是作为一个划分标准，对于回归来说，是RMS误差，这些都是基础知识，请问Innocent牧师或Martin Chigewara的MO讲座，他们为渴求知识的人提供。

关于叶子中的自定义模型，"森林推断"，在这个分支中已经有一个对话，搜索，在叶子中你不平均目标集（用于回归），并建立一个线性回归，然后在集合中不是平均常数而是线性回归的输出。

我没有使用alglib，以及mql，我没有展示我的工作代码，我也懒得为你个人写一个简化的例子，抱歉。


来吧谦虚一下，看起来这是你唯一擅长的事情，过度的技能和大脑的木槿花：)


 

什么是支撑位 和阻力位

04:45 min.

***你不明白

一般来说，观看该作者的所有视频是非常有指导意义的，否则将很难理解其本质。

 
mytarmailS:

白痴不要看，你不会明白的。

总的来说，观看该作者的所有视频是非常有指导意义的，否则就很难理解其本质。

谢谢你的警告。我不会看的。

 
尤里-阿索连科。

谢谢你的警告。我不会去看。

)))) 我不是说你。

 
mytarmailS:

什么是支撑位和阻力位

04:45 min.

白痴不要看，你不会明白的。

一般来说，观看作者的所有视频是非常有指导意义的，否则将很难理解其中的要点

让我想起了


 

Maxim DmitrievskyYuriy Asaulenko

你很清楚这里的公众是什么，我指的是谁，所以冷静下来，这不关你的事 ...

看或不看，每个人都有自己的选择，只是这些视频提供了很多有用的信息，如果你知道如何去看它。

例如，将价格表示为一个经典的时间序列，甚至表示为一个BP可能不是正确的想法

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

让人想起了

表里不一

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