交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1339 1...133213331334133513361337133813391340134113421343134413451346...3399 新评论 Alexander_K 2019.02.15 05:24 #13381 马克西姆-德米特里耶夫斯基。那么你应该进入艺术领域，而不是科学领域，因为科学知识是分层次的，从简单到复杂，有连续性。 而优秀的程序员和数学家在想象力方面有问题，按照你的说法。 幻想是天真的东西。抽象思维是比较正确的。抽象主义的最高境界是数学公式和抽象概念，而不是在任何一个特定的幻想家的头脑中混沌不清。 所以我不会把自己定位成他们是数学家，而我是一个幻想家，我充满了想法。+++ 无意冒犯阿列克谢--如果我理解他写的一个字，就打死我。无论是目标还是实现目标的方法都不明确，也没有得到证实。老师的精神，他花了15年时间研究神经网络，现在在一家洗车行工作，所以在他身上盘旋。 Aleksey Vyazmikin 2019.02.15 05:48 #13382 马克西姆-德米特里耶夫斯基。那么你应该从事艺术，而不是科学，因为科学知识是分层次的，从简单到复杂，有连续性。 而优秀的程序员和数学家在想象力方面有问题，按照你的说法。 幻想是天真的东西。抽象思维是比较正确的。抽象主义的最高境界是数学公式和抽象概念，而不是在任何一个特定的幻想家的头脑中混沌不清。 所以我不会把自己定位在他们就像数学家一样，而我是一个梦想家，我充满了想法。我并不为我的话语和方法寻求科学依据--这一点你很容易做到，不断提到已经做过和发明过的事实，并给它起各种科学名称。 而幻想和抽象思维是不同的过程--幻想是创造的过程，而抽象是呈现信息的过程（方式）。 你忽略了一点--一个人的体质里有长处，正是这些长处的发展会给这个人和他所从事的事业带来更大的效率。 我不是说成功不需要数学，相反，我是说你需要一个精通数学的人，他可以帮助你理解公式中所包含的思想的细微差别! Aleksey Vyazmikin 2019.02.15 05:58 #13383 Alexander_K:+++ 无意冒犯阿列克谢--如果我理解他所写的一个字的话，请把我打死。无论是目标还是实现目标的方法都不明确，也没有得到证实。花了15年时间研究神经网络、现在在一家洗车店工作的老师的精神在他身上盘旋。立即找一个接地的地方，否则会打雷的 :)问题是，你在科学著作中寻找我的想法（关于哪种想法--标本馆？）的证实，显然你没有在那里找到它们，这导致了一个结论，即它们不是由想法的作者，而是由权威的科学意见得出的不具有效性。 我开始做MO还不到一年，正如你所看到的，不知何故，我正在获得工作模型，这还不算太坏。我花了三年时间才让我的外汇顾问发挥作用。我使用平均回报率作为趋势阻尼的结果--有几套EA工作了一年多--寻找信号。那我在哪里可以找到你的信号来估计它的性能？ Alexander_K 2019.02.15 06:04 #13384 阿列克谢-维亚兹米 金。赶快找一个接地的地方，否则雷声大雨点小 :)问题是，你在科学著作中寻找对我的想法（关于哪些想法是标本馆？）的承认，显然你没有在那里找到它们，导致它们缺乏有效性的结论不是由想法的作者，而是由权威的科学意见。 我开始做MO还不到一年，正如你所看到的，不知何故，我正在获得工作模型，这还不算太坏。我花了三年时间才让我的外汇顾问发挥作用。我使用平均回报率作为趋势阻尼的结果--有几套EA工作了一年多--寻找信号。那我在哪里可以找到你的信号来评估它的性能？我的信号是在比赛中。每个月大约是30-40%。此外，通过我们曾经在PM中讨论过的方法，只有精炼。你到底在NS做什么？这是个谜... Aleksey Vyazmikin 2019.02.15 06:07 #13385 马克西姆-德米特里耶夫斯基。为什么一个数学家要帮助一个非数学家，向他解释公式，而他的手劲要大得多，对事情的理解也要好得多？ 他可能只是屈尊于幻想家。 你只是不知道你在写什么。你把一个现成的强大的解决方案以catbust的形式拿出来，并开始用你软弱的幻想来稀释它，这就是你的做法。当然，根据大数法则，最终你可能会偶然发现一个解决问题的好办法，但这只是偶然的。你有这样的抽象能力，能够模拟我对这个问题的认识和想法吗？我怀疑这一点。 很多数学家（和其他知识持有者）受制于知识，害怕违背知识，就是这种人的心理。否则，每个从学院毕业的人都会继续从事科学工作，而不是以雇主的报酬为代价而存在。 我实现我的幻想，检查和改进它们 - 我创建了一个生产和选择模型的系统，我看到了动态，现在谈论错误的运动矢量还为时过早。 如果没有人对我的发现感兴趣，我就不发表了。 Aleksey Vyazmikin 2019.02.15 06:29 #13386 Alexander_K:我有的信号是在竞争中。大约每月30-40%的比例。此外，根据我们曾经在PM中讨论的方法，只有精炼的。你到底在NS做什么？这是个谜...我开始使用MO是因为我花了一年时间创建了一个趋势专家顾问，它在历史数据上运行完美，2018年它在新鲜数据上开始失败，我改进了它，但它又一直在输。我决定用MO来寻找过滤器的最佳设置，这些过滤器已经在我的EA中，并开始制作预测器。总的来说，MO让我大开眼界，将任何策略与历史相适应，由于手工操作时间长，难度大，我决定将我的交易经验传递给预测者，事实证明，我可以使用它们进行交易，而不用在想法（预测者）之间编造狡猾的关联。一般来说，MO是一种将观察结果组合成解决方案的工具，我检查并选择这些解决方案，它们构成了所谓的标本馆。也就是说，与马克西姆不同，我有一个基本的策略，由于IR的存在，这个策略得到了改进。 Aleksey Vyazmikin 2019.02.15 06:35 #13387 Maxim Dmitrievsky: 我提前预料到了你的所有动作，因为我以加速的速度经历了这个阶段（是的，是的，正确的轨道只有一条）。我知道缺少什么才能使事情成功，我推荐有缺少的元素的文学作品。我并不自诩为老师或导师，只是一个观点。如果我开始解释一些你不会理解的东西，这就是为什么书。 因此，你的下一步行动是适当地平衡样本，摆脱成堆的垃圾（预测因子）。三个小时前，我在纸上的直接动作是分析catbust的叶子，并分析模型在样本上的反应性，目的是进一步结合它们。对于样本，没有答案，原因是我们没有静止性，因此没有观察的完整性--我有一个在样本上均匀分布 不同交易情况的想法，但到目前为止，我还没有去实施它。移除预测因素是不可能的--将小组合并为一个--是的，实现起来很有趣，但不清楚如何实现。这就是为什么我支持预测因素的组合，包括强制和随机。 Aleksey Vyazmikin 2019.02.15 07:01 #13388 马克西姆-德米特里耶夫斯基。这将拍出，在文献中被描述为MO的主要方法之一，其他的都是垃圾想法。嗯，这很好，剩下的就是要弄清楚如何最好地对这些区域进行分类--有一些想法，但我需要测试不同的选项，我还不知道如何在MQL中实现分布本身。 其余的想法我需要了解过程、监测、选择模型和它们的组合，即它们不是单独针对改进模型，而是针对它们的评估。 Farkhat Guzairov 2019.02.15 07:43 #13389 阿列克谢-维亚兹米 金。嗯，这很好，剩下的就是要想出如何更好地对这些区域进行分类--有一些想法，但我需要测试不同的选项，而且还不知道如何在MQL中实现分配本身。 其余的想法，我需要了解过程、监测、选择模型及其组合，也就是说，它们的目的不是单独改善模型，而是评估它们。说实话，我在这里希望你的下一篇文章是 "这里有第一个成果...."，你所有的研究都被应用于实践，如果没有，那么也许你目前的所有工作都是一条不归路？ Aleksey Vyazmikin 2019.02.15 07:54 #13390 对于那些不熟悉python和R的人来说，在附录中有一个batcode生成器，有基本的设置，现在先通过Seed来看看吧 input int Set_Total=10;//Количество сетов настроек 1к10 不幸的是，这段代码被关闭了，原因是应用不是我的表格工作类。 输出将包含7个文件。 _01_Train_All.txt //开始训练_02_Rezultat_Exam.txt//在测试样本上应用模型并将结果保存在一个文件中。_02_Rezultat_Test.txt//在验证样本上应用模型，将结果保存到一个文件中。_02_Rezultat_Train.txt//在训练样本上应用模型，将结果存储在一个文件中。_03_Metrik_Exam.txt//计算模型在测试样本上的度量。_03_Metrik_Test.txt///计算模型在验证样本上的度量。_03_Metrik_Train.txt//在训练样本上计算模型的指标。文件应该被重新命名为bat。后面的6个batnix可以并行运行以加快进程，但只有在第一个batnix完成之后--这样，模型在这个时候就已经创建好了。 在一个有batniks的目录中，应该是自己的CatBoost和3个样本。 样品的文件名 train.csv //Trainexam.csv//testtest.csv//Validation（用于训练的停止）。样品必须有一个标题。 样本中的标签 和辅助 列应放在一个没有扩展名的单独文本文件中（不是.txt）。 557 Label 556 Auxiliary 558 Auxiliary 559 Auxiliary 560 Auxiliary 561 Auxiliary 562 Auxiliary 各列将从零开始编号。 这些文件将被放置在项目的设置目录中（将在脚本中指定）。 模型将在项目的一个名为 "Rezultat "的子目录下创建，每个模型将有一个子目录，其中有目标和模型编号的设置文件的名称。 对于我自己来说，我将开发脚本，如果它是有趣的，是准备分享编译的实例（我可以和给一个源代码，但没有一个类不编译它）。 下载CatBoost的exe文件，以便在命令行下工作，你可以使用这个链接 在脚本设置中正确指定发布版本。 (更新了文件) 附加的文件： CB_Bat.ex5 241 kb 1...133213331334133513361337133813391340134113421343134413451346...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
那么你应该进入艺术领域，而不是科学领域，因为科学知识是分层次的，从简单到复杂，有连续性。
而优秀的程序员和数学家在想象力方面有问题，按照你的说法。
幻想是天真的东西。抽象思维是比较正确的。抽象主义的最高境界是数学公式和抽象概念，而不是在任何一个特定的幻想家的头脑中混沌不清。
所以我不会把自己定位成他们是数学家，而我是一个幻想家，我充满了想法。
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无意冒犯阿列克谢--如果我理解他写的一个字，就打死我。无论是目标还是实现目标的方法都不明确，也没有得到证实。老师的精神，他花了15年时间研究神经网络，现在在一家洗车行工作，所以在他身上盘旋。
那么你应该从事艺术，而不是科学，因为科学知识是分层次的，从简单到复杂，有连续性。
而优秀的程序员和数学家在想象力方面有问题，按照你的说法。
幻想是天真的东西。抽象思维是比较正确的。抽象主义的最高境界是数学公式和抽象概念，而不是在任何一个特定的幻想家的头脑中混沌不清。
所以我不会把自己定位在他们就像数学家一样，而我是一个梦想家，我充满了想法。
我并不为我的话语和方法寻求科学依据--这一点你很容易做到，不断提到已经做过和发明过的事实，并给它起各种科学名称。
而幻想和抽象思维是不同的过程--幻想是创造的过程，而抽象是呈现信息的过程（方式）。
你忽略了一点--一个人的体质里有长处，正是这些长处的发展会给这个人和他所从事的事业带来更大的效率。
我不是说成功不需要数学，相反，我是说你需要一个精通数学的人，他可以帮助你理解公式中所包含的思想的细微差别!
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无意冒犯阿列克谢--如果我理解他所写的一个字的话，请把我打死。无论是目标还是实现目标的方法都不明确，也没有得到证实。花了15年时间研究神经网络、现在在一家洗车店工作的老师的精神在他身上盘旋。
立即找一个接地的地方，否则会打雷的 :)问题是，你在科学著作中寻找我的想法（关于哪种想法--标本馆？）的证实，显然你没有在那里找到它们，这导致了一个结论，即它们不是由想法的作者，而是由权威的科学意见得出的不具有效性。
我开始做MO还不到一年，正如你所看到的，不知何故，我正在获得工作模型，这还不算太坏。我花了三年时间才让我的外汇顾问发挥作用。我使用平均回报率作为趋势阻尼的结果--有几套EA工作了一年多--寻找信号。那我在哪里可以找到你的信号来估计它的性能？
赶快找一个接地的地方，否则雷声大雨点小 :)问题是，你在科学著作中寻找对我的想法（关于哪些想法是标本馆？）的承认，显然你没有在那里找到它们，导致它们缺乏有效性的结论不是由想法的作者，而是由权威的科学意见。
我开始做MO还不到一年，正如你所看到的，不知何故，我正在获得工作模型，这还不算太坏。我花了三年时间才让我的外汇顾问发挥作用。我使用平均回报率作为趋势阻尼的结果--有几套EA工作了一年多--寻找信号。那我在哪里可以找到你的信号来评估它的性能？
我的信号是在比赛中。每个月大约是30-40%。此外，通过我们曾经在PM中讨论过的方法，只有精炼。你到底在NS做什么？这是个谜...
为什么一个数学家要帮助一个非数学家，向他解释公式，而他的手劲要大得多，对事情的理解也要好得多？
他可能只是屈尊于幻想家。
你只是不知道你在写什么。你把一个现成的强大的解决方案以catbust的形式拿出来，并开始用你软弱的幻想来稀释它，这就是你的做法。当然，根据大数法则，最终你可能会偶然发现一个解决问题的好办法，但这只是偶然的。
你有这样的抽象能力，能够模拟我对这个问题的认识和想法吗？我怀疑这一点。
很多数学家（和其他知识持有者）受制于知识，害怕违背知识，就是这种人的心理。否则，每个从学院毕业的人都会继续从事科学工作，而不是以雇主的报酬为代价而存在。
我实现我的幻想，检查和改进它们 - 我创建了一个生产和选择模型的系统，我看到了动态，现在谈论错误的运动矢量还为时过早。
如果没有人对我的发现感兴趣，我就不发表了。
我有的信号是在竞争中。大约每月30-40%的比例。此外，根据我们曾经在PM中讨论的方法，只有精炼的。你到底在NS做什么？这是个谜...
我开始使用MO是因为我花了一年时间创建了一个趋势专家顾问，它在历史数据上运行完美，2018年它在新鲜数据上开始失败，我改进了它，但它又一直在输。我决定用MO来寻找过滤器的最佳设置，这些过滤器已经在我的EA中，并开始制作预测器。总的来说，MO让我大开眼界，将任何策略与历史相适应，由于手工操作时间长，难度大，我决定将我的交易经验传递给预测者，事实证明，我可以使用它们进行交易，而不用在想法（预测者）之间编造狡猾的关联。一般来说，MO是一种将观察结果组合成解决方案的工具，我检查并选择这些解决方案，它们构成了所谓的标本馆。也就是说，与马克西姆不同，我有一个基本的策略，由于IR的存在，这个策略得到了改进。
我提前预料到了你的所有动作，因为我以加速的速度经历了这个阶段（是的，是的，正确的轨道只有一条）。
我知道缺少什么才能使事情成功，我推荐有缺少的元素的文学作品。
我并不自诩为老师或导师，只是一个观点。如果我开始解释一些你不会理解的东西，这就是为什么书。
因此，你的下一步行动是适当地平衡样本，摆脱成堆的垃圾（预测因子）。三个小时前，我在纸上的直接动作是分析catbust的叶子，并分析模型在样本上的反应性，目的是进一步结合它们。对于样本，没有答案，原因是我们没有静止性，因此没有观察的完整性--我有一个在样本上均匀分布 不同交易情况的想法，但到目前为止，我还没有去实施它。移除预测因素是不可能的--将小组合并为一个--是的，实现起来很有趣，但不清楚如何实现。这就是为什么我支持预测因素的组合，包括强制和随机。
这将拍出，在文献中被描述为MO的主要方法之一，其他的都是垃圾想法。
嗯，这很好，剩下的就是要弄清楚如何最好地对这些区域进行分类--有一些想法，但我需要测试不同的选项，我还不知道如何在MQL中实现分布本身。
其余的想法我需要了解过程、监测、选择模型和它们的组合，即它们不是单独针对改进模型，而是针对它们的评估。
嗯，这很好，剩下的就是要想出如何更好地对这些区域进行分类--有一些想法，但我需要测试不同的选项，而且还不知道如何在MQL中实现分配本身。
其余的想法，我需要了解过程、监测、选择模型及其组合，也就是说，它们的目的不是单独改善模型，而是评估它们。
说实话，我在这里希望你的下一篇文章是 "这里有第一个成果...."，你所有的研究都被应用于实践，如果没有，那么也许你目前的所有工作都是一条不归路？
对于那些不熟悉python和R的人来说，在附录中有一个batcode生成器，有基本的设置，现在先通过Seed来看看吧
不幸的是，这段代码被关闭了，原因是应用不是我的表格工作类。
输出将包含7个文件。
_01_Train_All.txt //开始训练
_02_Rezultat_Exam.txt//在测试样本上应用模型并将结果保存在一个文件中。
_02_Rezultat_Test.txt//在验证样本上应用模型，将结果保存到一个文件中。
_02_Rezultat_Train.txt//在训练样本上应用模型，将结果存储在一个文件中。
_03_Metrik_Exam.txt//计算模型在测试样本上的度量。
_03_Metrik_Test.txt///计算模型在验证样本上的度量。
_03_Metrik_Train.txt//在训练样本上计算模型的指标。
文件应该被重新命名为bat。后面的6个batnix可以并行运行以加快进程，但只有在第一个batnix完成之后--这样，模型在这个时候就已经创建好了。
在一个有batniks的目录中，应该是自己的CatBoost和3个样本。
样品的文件名
train.csv //Train
exam.csv//test
test.csv//Validation（用于训练的停止）。
样品必须有一个标题。
样本中的标签 和辅助 列应放在一个没有扩展名的单独文本文件中（不是.txt）。
各列将从零开始编号。
这些文件将被放置在项目的设置目录中（将在脚本中指定）。
模型将在项目的一个名为 "Rezultat "的子目录下创建，每个模型将有一个子目录，其中有目标和模型编号的设置文件的名称。
对于我自己来说，我将开发脚本，如果它是有趣的，是准备分享编译的实例（我可以和给一个源代码，但没有一个类不编译它）。
下载CatBoost的exe文件，以便在命令行下工作，你可以使用这个链接 在脚本设置中正确指定发布版本。