交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1317

新评论
 
尤里-阿索连科。

我可以给你一个任务，一个真正的任务，一个必要的任务。但你不会解决这个问题。或者你会在别人都为你做了，没有你的情况下做。这就是问题所在。

而且没有人需要一个不了解这个主题的领导人。

:)))好了，爷爷，去睡觉吧。当然，我不知道如何做任何事情。

 

任务是由目前的解释者共同解决的。这只是想说。

然而，那些明白他们可以从这个 "东西 "中得到一些有用的东西的人，在他们自己的粥里煮。

但也有一些人承诺用输出来支付程序员的费用，或者用超级策略的其他东西来感谢他，据说这给他带来了惊人的收入。

这不是胡说八道吗？

 
Alexander_K:

:)))好了，爷爷--去睡觉吧。我当然不能做什么。

当然你不能，甚至不能学习。技术已经丢失。而整个TP的话题就是关于这个。

 
Alexander_K:

我同意。TViMS不能完全压制市场。超过这条细线，它就不起作用了，这就是过程中存在的非随机运动。你如何从数学上定义它们？我已经绞尽脑汁了。

因此，这就是我希望在国防部分部看到的情况--在这个问题上协调一致的团队合作。不是关于圣杯，而是关于一项具体的任务--BP中非随机时期的分配。

至少要有2个人在同一环境下工作，用同样的条件操作。

例子：一个任务被设定--这里有一个叠加了白噪声的正弦波，神经网络预测了这样一个东西？诸如此类，不一而足。

该死的，但没有这样的事情。妈的，你们想自己做这些事，难道不累吗？呃...

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没错，这就是科学的方法，没有人一次就能建造哪怕是一整栋公寓楼，我说的不是宇宙飞船，也不是强子对撞机，一切都被分解成由更小的任务组成的任务，等等，直到基本算术被留在 "树叶 "里。在试图打败由拥有数万亿美元和地球上最好的头脑的经理人作战的外汇之前，人们应该 "对猫进行训练"，一般来说，要了解算法能应付什么，不能应付什么，等等。但在信号的订阅者和马丁格尔的爱好者中，方法是相反的，狂热者（可能是来自DC的哥萨克）非常积极和雄辩地捍卫它，"交换很容易"，"文章说了一切"，"用100美元买圣杯"，"失去了 - 平均！"。这是不可能的，也没有动机与这种人争论。

关于集体化和领导力，在数量主义者中，一切都很悲哀，甚至为了大笔的钱，只要你创造了一些东西，在一次最喜欢的基金会（银行、道具公司......）工作。交易本身在本质上是相当反社会的，阿尔戈交易更是反社会的，因为他们可以愚蠢地把 "他们努力工作的一切 "刷在闪存盘上（通过蓝牙、邮件、ftp、websocket等）。)，他们说他们可能会因此受到惩罚(记得Aliosha)，就像在90年代，但你希望他们是出于善意的。

 
你和平地生活，你不碰任何人，你创造了一个圣杯......然后波斯入侵者 来了，向你投掷自导自演的闪光灯
 
尤里-阿索连科。
我也是，但间隔时间短。我怀疑，长的是长期的。

模式是不可能存在的，或者很容易被外部因素破坏。

PS 举个例子，你发现了一个24小时的模式，这很好！！！你在这个模式上进行了交易。在一天内能发生多少外部事件等，以至于不留下任何你的模式的痕迹？而在训练中，你不会学到任何关于这些破碎模式的东西，只有在以后，当你在真正的游戏中才会学到。至少因为有众多可能的结果。

未来是不确定的，规律性的东西出现和消失，这很正常，但令人怀疑的是，它们一定是短暂的。由于趋势策略的原因，我没有一个非常大的样本，因此我认为进一步减少样本是不合理的。

然而，我决定对参与训练的训练和测试样本的不同比例进行训练效果的实验。这个步骤将是10%，即一开始训练样本是90%，测试样本是10%，然后测试样本将逐渐增加10%。 每个样本将包含200个模型--让我们看看会发生什么。另一个问题，如何最好地比较这些组合，平均或绝对标准--想法被接受。

 
Alexander_K:

但麻烦的是，这里的每个人都是这样的--有些人甚至饿死了，睡在垃圾桶里，但不在一起做任何事情，不去给任何人当学徒。这就是这个论坛所固有的超常现象。如果这个事实对你来说是司空见惯的，那么它对我的打击是很大的。

还有，谁在这里的垃圾桶旁睡觉--你不是有妄想症吗？

最有价值的资源是时间，所以把你的时间交给一个爱好者并不是一件非常明智的事情。我以前曾建议在意识形态上联合起来，以便共同发展这个社区大多数人都同意的想法，但这个方案也没有被证明是可行的。

这就是为什么我把时间投入到我的想法的开发和实施中--我每天工作12-14个小时，包括周末，如果从事其他工作，不可能做到这一切。

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

还有，谁在这里睡在垃圾桶旁--你不是有妄想症吗？

别往心里去，阿列克谢。你知道在你之前有多少位老师在这里吗？人们为该部付出了10-15年的时间，但最终--没有结果，灾难，贫穷......。我不是在开玩笑--是这样的。而难能可贵的是，这些人选择了自己的模式，并且多年来一直致力于此，不听任何人的意见，相反，还试图将其卖给所有人，尽管它显然没有效果。我对这些故事记得很清楚，我个人不愿意重复它们。

如果你还有力气，请便。

 
Alexander_K:

别往心里去，阿列克谢。你知道在你之前有多少个不同的老师吗？人们把10-15年的时间交给了教育部，但最后--没有结果，灾难，贫穷......。我不是在开玩笑--是这样的。而难能可贵的是，这些人选择了自己的模式，并且多年来一直致力于此，不听任何人的意见，相反，还试图将其卖给所有人，尽管它显然没有效果。我对这些故事记得很清楚，我个人不愿意重复它们。

如果你还有力气，请便。

请允许我，我在这里教别人怎么做，"老师 "这个词和它有什么关系？MO和不MO一样，都是一种选择--但人们还是会在优化器中旋转想法，调整故事，结果是令人遗憾的。没有人承诺你可以脱离市场生活。我的生活有起有伏，一切都有足够的周期性，唯一的麻烦是，每一个新的上升期都需要更多的努力--生活限制了我们在时间上的发展。

 
阿列克谢-维亚兹米 金。


以下是博士再次提出的挑战

关于交易、自动交易系统和测试交易策略的论坛

从理论到实践

Dr. Trader, 2018.05.08 12:02

atacha档案中有两个测试文件。两者都包含正态分布的数值，直方图是相同的，而且几乎是相对于零的对称。

但这些文件有一个非常大的区别--它们的标记性。
一个文件有记忆（非马尔科夫过程），你可以尝试根据过去的值来预测 "下一个值是否大于或小于零"。你可以应用神经元学和其他机器学习来预测。
另一个文件没有记忆（马尔可夫过程），任何预测都会失败。机器学习是无能为力的，但也许亚历山大将能够用物理学来预测一些东西。

谁能学会识别哪个文件有记忆，哪个文件没有记忆，谁就会很出色，将同样的方法应用于外汇，将最终证明价格形成过程确实是马尔可夫的。

另外，值得检查的是，正态分布是否是模型盈利的充分条件。制作一个随机行走累积暨()图表并尝试在上面进行交易。


在这里，他有一个模型做得很好，并在该帖子所附的一个人工系列上获得了利润。如果你的模型不能做到这一点--那么也许现在接受真正的BP还太早？

他正在研究第一种差异--减薄的真实BP上的增量，以及其他东西（当然，他没有告诉我所有的东西）。他的模型预测了下一个增量的符号，他的信号是正数。

那么，为什么这里的每个人都唾弃成功商人的经验，在这里重塑一切，用一些标本馆来吓唬年轻人！？我不明白。我拒绝理解。

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