交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1344 1...133713381339134013411342134313441345134613471348134913501351...3399 新评论 Yuriy Asaulenko 2019.02.18 19:10 #13431 sibirqk:如果这不是一个秘密，那么人工系列是根据什么原则制作的呢？它只是一个大致的正弦波与噪声混合在一起，还是比这更复杂？ 由于我的帖子有几个问题，我应该一次性回答。 这是一个关于交易、自动交易系统和交易策略测试的论坛。 如何在交易中使用机器学习：理论与实践（交易，不仅仅是交易）。 Yuriy Asaulenko, 2019.02.17 21:01 我曾尝试在Python中训练神经网络。包是scikit-learn，NS本身是sklearn.neural_network.MLPRegressor。100多个神经元，隐藏层-7，输入-19，输出1。任务是预测一个随机过程。 这个任务是人为的，是在噪声发生器上做的，所以这个噪声在理论上是可以预测的。试了一下，前面有几个数。 对5千个随机选择的点进行预测和实际比较的结果。 X是预测值，Y是实际值。它们都非常接近于45度的直线。也就是说，预测几乎是完美的（在人工样本上）。 学习速度非常快--24个历时。在时间上，大约10秒。 我必须说我非常惊讶。我非常努力地想隐藏数据。我很惊讶她找到了它。一般来说，接近于神秘主义）。 结论。NS sklearn.neural_network.MLPRegressor是相当可用的。我还没有试过分类器。 已经在市场上做了一些尝试，到目前为止没有结果。它没有搜索，说那里什么都没有，尽管这个任务与我生成的任务是同一类的。我应该马上说，我没有发明过永动机，也没有做过任何技巧，所以如果我有，那纯粹是由于我的无知。 起初，有点理论的意思。随机过程是可以预测的，甚至包括投掷硬币。这完全取决于预测问题的表述。例如，"明天会下雨 "的预测大约90%是正确的。然而，你不说它是否会在上午、下午或晚间下雨，或者可能一整天都在下雨，因为你不会得到一个可靠的预报。 预测时间序列是可能的--在某些条件下是可能的。这种可能的条件之一是BP谱的有限性--谱越宽，预测间隔越小，越窄，预测间隔越长。 市场时间序列有一个无限的频谱，所以你无法真正提前预测5分钟或1小时的价格。我还没有为自己设定这样的任务。 现在要准备训练的数据。 1.我们从随机数发生器（RNG）获得一个系列，并将其转化为接近市场的形式。这种系列有一个无限的频谱，预测它的值是不现实的。 2.我们将该系列通过低通滤波器（LPF）。我们已经收到了一个随机系列，它的频谱有限，并有可能提前预测N个计数，然而这个系列与市场上的系列并不十分相似。 3.我们通过RNG生成M=0的系列，并在LPF之后，在拿着手鼓的情况下将其加入系列。我们再次得到一个非常接近市场的系列。我们将用这个系列进行培训。 4.作为目标函数，我们将步骤2中的序列通过LPF并向后移动N个样本，从而得到向前移动N个样本的预测。 然后将输入和目标序列送入NS，训练并检查训练结果。然后重复步骤1-4，将步骤3中的系列送入NS，并将NS的输出与步骤4中移位了N个样本的系列进行比较。 就这样了。无奇不有。所有这些都可以在没有NS的情况下完成。令我惊讶的是，NS在几秒钟内就做到了，而且只用了24个时钟周期的学习。而这是在有很多噪音的情况下，你甚至看不到那里的低频成分。令人惊叹。 为什么没能与市场上的VR合作。任何LPF都有明显的延迟，其曲线相对于VR来说是向右偏移的。也就是说，我们在系列的每一个点上都有一个已经延迟的低频信号，因此预测间隔大于允许的范围，预测变得不现实。我们甚至不能为训练建立一个真正的目标。 Machine learning in trading: Aleksey Nikolayev 2019.02.18 20:44 #13432 尤里-阿索连科。频谱的概念只对静止的过程进行定义。价格则不然，如果只是因为分散性随着时间的推移而增加。 Yuriy Asaulenko 2019.02.18 20:49 #13433 阿列克谢-尼古拉耶夫。频谱的概念只对静止的过程进行定义。价格则不然，如果只是因为随着时间的推移，分散度的增加。 这是来自 "山寨的小长者和基辅的小长者 "的循环。出了问题。 Aleksey Nikolayev 2019.02.18 20:57 #13434 尤里-阿索连科。 这是从循环中来的，有一个花园里的长者，还有一个在基辅的叔叔。出了问题。好吧，我不会阻止你销售斯特拉迪瓦里鼓。 Yuriy Asaulenko 2019.02.18 21:05 #13435 阿列克谢-尼古拉耶夫。好吧，我不会阻止你销售斯特拉迪瓦里鼓。 好吧，好吧，我怜悯你。))几乎每一个无线电信号都是非稳态过程，但有一个频谱。频谱的概念与静止性没有关系。你应该去T&P分部，去找那些幻想家）。 Maxim Dmitrievsky 2019.02.18 21:18 #13436 在Python中通过套接字几乎立即获得价格（50k记录），只需10行代码 而在mt5方面则是20 我不需要即兴表演的R，为什么自己做就这么难？谢谢你在mt5中的原生套接字。 我可以非常容易地添加任何功能，无论你是需要信号来打开交易还是其他什么。 Yuriy Asaulenko 2019.02.18 21:19 #13437 马克西姆-德米特里耶夫斯基。在Python中通过套接字几乎立即获得价格（50k记录），只需10行代码 而在mt5方面则是20 我不需要即兴表演的R，为什么自己做就这么难？感谢你让本机套接字在mt5中工作的事实。你猜对了）。 我看到他们已经改用Spyder。他们应该这样做，这比对你的笔记本进行修补要好。 以防万一。绘图上的网格是由plt.grid()完成的。 Aleksey Nikolayev 2019.02.18 21:21 #13438 尤里-阿索连科。 好吧，好吧，我怜悯你。))几乎任何无线电信号都是一个非稳态过程，然而，它有一个频谱。你应该去小费支部，去找那些幻想家））。无线电业余爱好者把随机过程和它的实施混为一谈。 Yuriy Asaulenko 2019.02.18 21:23 #13439 阿列克谢-尼古拉耶夫。无线电业余爱好者把随机过程和它的实施混为一谈。我不会和巨魔争论。 Maxim Dmitrievsky 2019.02.18 21:30 #13440 尤里-阿索连科。是的，没错）。 我看到你已经改用Spyder了。没错，这比在U-notepad里乱搞要好。 ZS 绘图上的网格是由plt.grid()完成的。我不得不对spyder进行修补，使其能够在没有anaconda的情况下，在裸露的python上运行。 我以前有vscode，但它耗尽了电池寿命，所以我不得不去找插座。 1...133713381339134013411342134313441345134613471348134913501351...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
如果这不是一个秘密，那么人工系列是根据什么原则制作的呢？它只是一个大致的正弦波与噪声混合在一起，还是比这更复杂？
由于我的帖子有几个问题，我应该一次性回答。
这是一个关于交易、自动交易系统和交易策略测试的论坛。
如何在交易中使用机器学习：理论与实践（交易，不仅仅是交易）。
Yuriy Asaulenko, 2019.02.17 21:01
我曾尝试在Python中训练神经网络。包是scikit-learn，NS本身是sklearn.neural_network.MLPRegressor。100多个神经元，隐藏层-7，输入-19，输出1。任务是预测一个随机过程。
这个任务是人为的，是在噪声发生器上做的，所以这个噪声在理论上是可以预测的。试了一下，前面有几个数。
对5千个随机选择的点进行预测和实际比较的结果。
X是预测值，Y是实际值。它们都非常接近于45度的直线。也就是说，预测几乎是完美的（在人工样本上）。
学习速度非常快--24个历时。在时间上，大约10秒。
我必须说我非常惊讶。我非常努力地想隐藏数据。我很惊讶她找到了它。一般来说，接近于神秘主义）。
结论。NS sklearn.neural_network.MLPRegressor是相当可用的。我还没有试过分类器。
已经在市场上做了一些尝试，到目前为止没有结果。它没有搜索，说那里什么都没有，尽管这个任务与我生成的任务是同一类的。
我应该马上说，我没有发明过永动机，也没有做过任何技巧，所以如果我有，那纯粹是由于我的无知。
起初，有点理论的意思。随机过程是可以预测的，甚至包括投掷硬币。这完全取决于预测问题的表述。例如，"明天会下雨 "的预测大约90%是正确的。然而，你不说它是否会在上午、下午或晚间下雨，或者可能一整天都在下雨，因为你不会得到一个可靠的预报。
预测时间序列是可能的--在某些条件下是可能的。这种可能的条件之一是BP谱的有限性--谱越宽，预测间隔越小，越窄，预测间隔越长。
市场时间序列有一个无限的频谱，所以你无法真正提前预测5分钟或1小时的价格。我还没有为自己设定这样的任务。
现在要准备训练的数据。
1.我们从随机数发生器（RNG）获得一个系列，并将其转化为接近市场的形式。这种系列有一个无限的频谱，预测它的值是不现实的。
2.我们将该系列通过低通滤波器（LPF）。我们已经收到了一个随机系列，它的频谱有限，并有可能提前预测N个计数，然而这个系列与市场上的系列并不十分相似。
3.我们通过RNG生成M=0的系列，并在LPF之后，在拿着手鼓的情况下将其加入系列。我们再次得到一个非常接近市场的系列。我们将用这个系列进行培训。
4.作为目标函数，我们将步骤2中的序列通过LPF并向后移动N个样本，从而得到向前移动N个样本的预测。
然后将输入和目标序列送入NS，训练并检查训练结果。然后重复步骤1-4，将步骤3中的系列送入NS，并将NS的输出与步骤4中移位了N个样本的系列进行比较。
就这样了。无奇不有。所有这些都可以在没有NS的情况下完成。令我惊讶的是，NS在几秒钟内就做到了，而且只用了24个时钟周期的学习。而这是在有很多噪音的情况下，你甚至看不到那里的低频成分。令人惊叹。
为什么没能与市场上的VR合作。任何LPF都有明显的延迟，其曲线相对于VR来说是向右偏移的。也就是说，我们在系列的每一个点上都有一个已经延迟的低频信号，因此预测间隔大于允许的范围，预测变得不现实。我们甚至不能为训练建立一个真正的目标。
尤里-阿索连科。
频谱的概念只对静止的过程进行定义。价格则不然，如果只是因为分散性随着时间的推移而增加。
频谱的概念只对静止的过程进行定义。价格则不然，如果只是因为随着时间的推移，分散度的增加。
这是从循环中来的，有一个花园里的长者，还有一个在基辅的叔叔。
好吧，我不会阻止你销售斯特拉迪瓦里鼓。
好吧，我不会阻止你销售斯特拉迪瓦里鼓。
在Python中通过套接字几乎立即获得价格（50k记录），只需10行代码
而在mt5方面则是20
我不需要即兴表演的R，为什么自己做就这么难？谢谢你在mt5中的原生套接字。
我可以非常容易地添加任何功能，无论你是需要信号来打开交易还是其他什么。
在Python中通过套接字几乎立即获得价格（50k记录），只需10行代码
而在mt5方面则是20
我不需要即兴表演的R，为什么自己做就这么难？感谢你让本机套接字在mt5中工作的事实。
你猜对了）。
我看到他们已经改用Spyder。他们应该这样做，这比对你的笔记本进行修补要好。
以防万一。绘图上的网格是由plt.grid()完成的。
好吧，好吧，我怜悯你。))几乎任何无线电信号都是一个非稳态过程，然而，它有一个频谱。
无线电业余爱好者把随机过程和它的实施混为一谈。
无线电业余爱好者把随机过程和它的实施混为一谈。
我不会和巨魔争论。
是的，没错）。
我看到你已经改用Spyder了。没错，这比在U-notepad里乱搞要好。
ZS 绘图上的网格是由plt.grid()完成的。
我不得不对spyder进行修补，使其能够在没有anaconda的情况下，在裸露的python上运行。
我以前有vscode，但它耗尽了电池寿命，所以我不得不去找插座。