交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1497 1...149014911492149314941495149614971498149915001501150215031504...3399 新评论 mytarmailS 2019.06.10 21:14 #14961 伊利亚-安提平。请试试我告诉你的那个指标，我看你显然比我了解得更多。 Forester 2019.06.10 22:25 #14962 Alexander_K: 至于数据瘦身/预处理--我坚持我的观点：它是必要的。但是，让它成为一个辩论的问题。使用将条数提高到幂数的公式对M1进行稀释。如果度数=1，则没有变薄，如果=2，则是抛物线。 如果我按抛物线切割，那么50条中就会剩下8条。第0，1，4，9，16，25，36，49条。本讨论的创建者在他的博客中描述了类似的东西（通过条形数字采样）。 尝试了从1到2的不同程度。例如，其中一个变体在度数=1.6时给出了很好的结果，在1.7时不太理想，在1.8时--不好。在我看来，太尖锐的峰值，系统是不稳定的。 在我看来，又获得了一个过拟合的参数。 但我要再做一些实验......。 亚历山大，你的瘦身法与沿抛物线从当前点移除的条形物的瘦身法有什么不同，例如？ 还是来自上述的 "之 "字形减薄？ 是否有一个指标或公式来获取条形数字？ Ilya Antipin 2019.06.10 22:33 #14963 我们正在慢慢测试。对欧拉的上升预测不差。该系统谨慎地绕过了平地，在强劲的上升势头开始之前进入。 Maxim Dmitrievsky 2019.06.10 22:47 #14964 elibrarius。试着用刻度线或体积线 也就是说，价格通道在刻度线上。因为在下一个主题中，我展示了 截图，在收盘价 中没有任何信息，也就是说，图表与SB没有区别。 按刻度线的数量而不是按振幅计算的条形图 另一个好处是，当样本与标准杆不平衡时，可以摆脱取样不足的问题。例如，尖锐的动作发生在1小节内，但平坦的转变可能持续几十小节。因此，强烈的运动变成了尖峰。如果我们用建议的方法之一建立，那么强烈的运动（即价格的绝对变化）将被赋予更多的价值，也就是说，将有更多的样本。正因为如此，增量的分布将更像iid（正常）。基本上，它类似于 "之 "字形，只是来自不同的钟楼，最重要的是，它由虱子而不是爪子组成。如果你回到这些新的酒吧，你就可以玩瘦身。也就是说，人们很久以前就知道了，也知道了瘦肉精之类的东西，这也有点道理。如果我看一下fxsaber的代码--似乎有类似的想法，例如，在ticks上的价格通道。我不知道他怎么称呼它，但似乎这个比喻很明显。也就是说，每个人都在做同样的事情，谈论同样的事情，但是用不同的语言。 如果这没有帮助，你可以转动马尔科夫链，对其进行冥想，如果没有任何帮助，你可以平静地用灰烬粉饰你的头，然后去抽竹子。如果有帮助，那么我们就会有一个接近价差的优势，也就是说，我们可以用价差扩大来杀死这样一个阶层。这就是博士所写的内容。 "Новый нейронный" - проект Open Source движка нейронной сети для платформы MetaTrader 5. 2019.06.06www.mql5.com Общее обсуждение: "Новый нейронный" - проект Open Source движка нейронной сети для платформы MetaTrader 5. Forester 2019.06.10 23:11 #14965 马克西姆-德米特里耶夫斯基。试着用刻度线或体积线 也就是说，价格通道在刻度线上。为什么精确到点？ 因为在下一个主题中，我展示了没有信息的收盘价 的截图，也就是说，图表与SB没有区别。 按刻度线的数量而不是按振幅计算的条形图 另一个好处是，当样本与标准杆不平衡时，可以摆脱取样不足的问题。例如，尖锐的动作发生在1小节内，但平坦的转变可能持续几十小节。因此，强烈的运动变成了尖峰。如果我们用建议的方法之一建立，那么强烈的运动（即价格的绝对变化）将被赋予更多的价值，即更多的样本将被提取。正因为如此，增量的分布将更像iid（正常）。基于这些新的条形图，我们就可以进行瘦身游戏了。也就是说，人们很久以前就知道这个问题，也知道瘦肉精和所有这些东西，这有点道理。如果我看一下fxsaber的代码，似乎是同样的想法。我看过fxsaber的代码。 也许他不这么叫，但这个比喻很明显。 如果没有帮助，那我就用马尔科夫链，对其进行冥想；如果没有帮助，我可以平静地用灰烬粉头，去抽竹子。计算的速度已经够慢了...... 如果你换成点子，恐怕这个过程会慢上好几倍，只是把测试器从开盘价换成真正的点子。 而且还有关于更正报价的新消息。 顺便说一下，我已经在高和低之间的通道上做了所有的测试。关闭和打开是它们之间的随机值。另外，你可以在H和L之间进行测试，以减少输入的维度。 mytarmailS 2019.06.10 23:12 #14966 伊利亚-安提平。我们正在慢慢测试。对欧拉的增长预测并不差。究竟在测试什么？ 什么样的模型？ 那么根据什么预测因素呢？ Maxim Dmitrievsky 2019.06.10 23:19 #14967 elibrarius。计算的速度已经够慢了...... 如果你换成ticks，我担心这个过程会慢很多倍，只是把测试器从开盘价换成真正的ticks。 此外，还不断有关于编辑报价的信息。 顺便说一下，我已经在高和低之间的通道上做了所有的测试。关闭和打开是它们之间的随机值。另外，你可以在H和L之间进行测试，以减少输入的维度。那么使用开盘价 就像砍掉你的腿，并试图从这个位置跑马拉松。 任何关于主题的变化都是与SB的工作，以及所有这一切都意味着 ivan-forex 2019.06.11 07:32 #14968 马克西姆-德米特里耶夫斯基。还没有，我正在研究理论 因为它在RL中的工作方式有点不同 你能告诉我你在读什么吗？ Maxim Dmitrievsky 2019.06.11 07:36 #14969 ivan-forex: 请告诉我你在读什么？Andreev, Ioffe "这些奇妙的电路"--科学-流行音乐的介绍 凯尔伯特，苏霍夫《实例与问题中的概率与统计》第二卷。马尔科夫链作为随机过程理论的起点及其应用 Alexander_K 2019.06.11 07:56 #14970 elibrarius。用提高杆数的公式对M1进行稀释，使其达到一定程度。如果度数=1，则没有变细，如果=2，则为抛物线。 如果瘦身是抛物线型的，那么50条中的8条将被保留。第0，1，4，9，16，25，36，49条。本讨论的创建者在他的博客中描述了类似的东西（通过条形数字采样）。 尝试了从1到2的不同程度。例如，其中一个变体在度数=1.6时给出了很好的结果，在1.7时不太理想，在1.8时--不好。在我看来，太尖锐的峰值，系统是不稳定的。 我想我还有一个参数需要重新调整。 但我要再做一些实验......。 亚历山大，你的瘦身法与从当前点开始的瘦身法有什么不同，比如说沿着抛物线的瘦身法？ 还是来自上述的 "之 "字形减薄？ 是否有一个指标或公式来获得条形数字？蜱虫和减少蜱虫的方法是一个过于庞大和概念化的话题，无法在一个帖子中讲述所有内容。 我只能说，马克西姆，说明在开放/关闭M1，M5，...事实上，我们有SB，而排放与记忆无关--与事实相差无几。 因为，在这种情况下，我们失去了最有价值的信息--报价之间的时间间隔，这些时间间隔是不均匀的，形成了帕斯卡尔分布。这一事实表明，报价流本身具有一定的后果，即它是一个时间上的周期性过程。 因此，可以说tick VR中的事件有一些周期，交易者的任务是找到并计算它们。瘦身后，它更清晰。 如果我们定义这些时间周期，就会发现这是过程记忆，时间是区分真正的BP和SB的唯一参数。 1...149014911492149314941495149614971498149915001501150215031504...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
请试试我告诉你的那个指标，我看你显然比我了解得更多。
至于数据瘦身/预处理--我坚持我的观点：它是必要的。但是，让它成为一个辩论的问题。
使用将条数提高到幂数的公式对M1进行稀释。如果度数=1，则没有变薄，如果=2，则是抛物线。
如果我按抛物线切割，那么50条中就会剩下8条。第0，1，4，9，16，25，36，49条。本讨论的创建者在他的博客中描述了类似的东西（通过条形数字采样）。
但我要再做一些实验......。尝试了从1到2的不同程度。例如，其中一个变体在度数=1.6时给出了很好的结果，在1.7时不太理想，在1.8时--不好。在我看来，太尖锐的峰值，系统是不稳定的。
在我看来，又获得了一个过拟合的参数。
亚历山大，你的瘦身法与沿抛物线从当前点移除的条形物的瘦身法有什么不同，例如？
还是来自上述的 "之 "字形减薄？
是否有一个指标或公式来获取条形数字？
我们正在慢慢测试。对欧拉的上升预测不差。该系统谨慎地绕过了平地，在强劲的上升势头开始之前进入。
试着用刻度线或体积线
也就是说，价格通道在刻度线上。因为在下一个主题中，我展示了 截图，在收盘价 中没有任何信息，也就是说，图表与SB没有区别。
按刻度线的数量而不是按振幅计算的条形图
另一个好处是，当样本与标准杆不平衡时，可以摆脱取样不足的问题。例如，尖锐的动作发生在1小节内，但平坦的转变可能持续几十小节。因此，强烈的运动变成了尖峰。如果我们用建议的方法之一建立，那么强烈的运动（即价格的绝对变化）将被赋予更多的价值，也就是说，将有更多的样本。正因为如此，增量的分布将更像iid（正常）。基本上，它类似于 "之 "字形，只是来自不同的钟楼，最重要的是，它由虱子而不是爪子组成。
如果你回到这些新的酒吧，你就可以玩瘦身。也就是说，人们很久以前就知道了，也知道了瘦肉精之类的东西，这也有点道理。如果我看一下fxsaber的代码--似乎有类似的想法，例如，在ticks上的价格通道。我不知道他怎么称呼它，但似乎这个比喻很明显。也就是说，每个人都在做同样的事情，谈论同样的事情，但是用不同的语言。
如果这没有帮助，你可以转动马尔科夫链，对其进行冥想，如果没有任何帮助，你可以平静地用灰烬粉饰你的头，然后去抽竹子。
如果有帮助，那么我们就会有一个接近价差的优势，也就是说，我们可以用价差扩大来杀死这样一个阶层。这就是博士所写的内容。试着用刻度线或体积线
也就是说，价格通道在刻度线上。为什么精确到点？ 因为在下一个主题中，我展示了没有信息的收盘价 的截图，也就是说，图表与SB没有区别。
按刻度线的数量而不是按振幅计算的条形图
另一个好处是，当样本与标准杆不平衡时，可以摆脱取样不足的问题。例如，尖锐的动作发生在1小节内，但平坦的转变可能持续几十小节。因此，强烈的运动变成了尖峰。如果我们用建议的方法之一建立，那么强烈的运动（即价格的绝对变化）将被赋予更多的价值，即更多的样本将被提取。正因为如此，增量的分布将更像iid（正常）。
基于这些新的条形图，我们就可以进行瘦身游戏了。也就是说，人们很久以前就知道这个问题，也知道瘦肉精和所有这些东西，这有点道理。如果我看一下fxsaber的代码，似乎是同样的想法。我看过fxsaber的代码。 也许他不这么叫，但这个比喻很明显。
如果没有帮助，那我就用马尔科夫链，对其进行冥想；如果没有帮助，我可以平静地用灰烬粉头，去抽竹子。
计算的速度已经够慢了......
如果你换成点子，恐怕这个过程会慢上好几倍，只是把测试器从开盘价换成真正的点子。
而且还有关于更正报价的新消息。
顺便说一下，我已经在高和低之间的通道上做了所有的测试。关闭和打开是它们之间的随机值。另外，你可以在H和L之间进行测试，以减少输入的维度。
我们正在慢慢测试。对欧拉的增长预测并不差。
究竟在测试什么？ 什么样的模型？
那么根据什么预测因素呢？
计算的速度已经够慢了......
如果你换成ticks，我担心这个过程会慢很多倍，只是把测试器从开盘价换成真正的ticks。
此外，还不断有关于编辑报价的信息。
顺便说一下，我已经在高和低之间的通道上做了所有的测试。关闭和打开是它们之间的随机值。另外，你可以在H和L之间进行测试，以减少输入的维度。
那么使用开盘价 就像砍掉你的腿，并试图从这个位置跑马拉松。
任何关于主题的变化都是与SB的工作，以及所有这一切都意味着还没有，我正在研究理论
因为它在RL中的工作方式有点不同
请告诉我你在读什么？
Andreev, Ioffe "这些奇妙的电路"--科学-流行音乐的介绍
凯尔伯特，苏霍夫《实例与问题中的概率与统计》第二卷。马尔科夫链作为随机过程理论的起点及其应用
用提高杆数的公式对M1进行稀释，使其达到一定程度。如果度数=1，则没有变细，如果=2，则为抛物线。
如果瘦身是抛物线型的，那么50条中的8条将被保留。第0，1，4，9，16，25，36，49条。本讨论的创建者在他的博客中描述了类似的东西（通过条形数字采样）。
但我要再做一些实验......。尝试了从1到2的不同程度。例如，其中一个变体在度数=1.6时给出了很好的结果，在1.7时不太理想，在1.8时--不好。在我看来，太尖锐的峰值，系统是不稳定的。
我想我还有一个参数需要重新调整。
亚历山大，你的瘦身法与从当前点开始的瘦身法有什么不同，比如说沿着抛物线的瘦身法？
还是来自上述的 "之 "字形减薄？
是否有一个指标或公式来获得条形数字？
蜱虫和减少蜱虫的方法是一个过于庞大和概念化的话题，无法在一个帖子中讲述所有内容。
我只能说，马克西姆，说明在开放/关闭M1，M5，...事实上，我们有SB，而排放与记忆无关--与事实相差无几。
因为，在这种情况下，我们失去了最有价值的信息--报价之间的时间间隔，这些时间间隔是不均匀的，形成了帕斯卡尔分布。这一事实表明，报价流本身具有一定的后果，即它是一个时间上的周期性过程。
因此，可以说tick VR中的事件有一些周期，交易者的任务是找到并计算它们。瘦身后，它更清晰。
如果我们定义这些时间周期，就会发现这是过程记忆，时间是区分真正的BP和SB的唯一参数。