交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1533 1...152615271528152915301531153215331534153515361537153815391540...3399 新评论 Aleksey Vyazmikin 2019.09.17 09:21 #15321 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 我在上面写道。一半的作品为基本模型，另一半为第二种矫正模型 那么5-10次犯规就足够了，甚至更多。 上面所写的内容很清楚。 我只是不明白 "5-10次犯规 "是什么意思。 Maxim Dmitrievsky 2019.09.17 09:30 #15322 阿列克谢-维亚兹米 金。 上面所写的内容很清楚。 我只是不明白 "5-10次犯规 "是什么意思。 将数据集分成相等的部分，比如说5个部分 合并1,3,4，并在其上教授主要模型 结合2,5。对它们进行第1个模型的训练并得到结果。 使用第一个模型的结果在这2.5上训练第二个模型，并纠正无利可图的交易。 在整个数据集和新数据上运行两个模型，看看结果。 Aleksey Nikolayev 2019.09.17 09:39 #15323 阿列克谢-维亚兹米 金。 究竟要重新计算什么？ 像往常一样在投资组合中--权重（资产、系统）。在你的案例中，它可以是，例如，0--虚拟表信号交易，1--真实，你可以添加-1--信号反转。每个组合都对应一个长度为0、1或-1的向量。例如，对每个上个月的利润进行优化，并对缩减和投资组合量进行惩罚。 Aleksey Vyazmikin 2019.09.17 11:11 #15324 Maxim Dmitrievsky: 将数据集分成相等的部分，比如说5块结合1,3,4，并对它们进行主模型训练结合2,5。在他们身上运行第一个模型，得到结果。使用第一个模型的结果在这2.5上训练第二个模型，并纠正无利可图的交易。在整个数据集和新数据上运行这两个模型，并查看结果 啊，现在我明白了，我只是想把样本混在一起，在第一个模型没有训练的地方训练第二个模型。我需要考虑如何实现，但可能不会在这个项目 中实现，除非在2019年教授第二个模型，但那样的话，在培训之外就没有地方可以检查结果了。 Aleksey Vyazmikin 2019.09.17 11:15 #15325 阿列克谢-尼古拉耶夫。 像往常一样在投资组合中--权重（资产、系统）。在你的案例中，它可以是，例如，0--虚拟表信号交易，1--真实，你可以添加-1--信号反转。每个组合都对应一个长度为0、1或-1的向量。 例如，对每个上个月的利润进行优化，并对缩减和投资组合量进行惩罚。 这里的问题是系数变化的频率--如果它们很少，我们就会落后于趋势，如果它们很频繁，我们就会有可怕的调整，因为策略本身允许缩减，而表在一个季度内可能永远不会给出信号，这使这种方法变得复杂。 Aleksey Vyazmikin 2019.09.17 11:17 #15326 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 似乎已经修复了测试器，没有偷看的地方，结果。 欧元兑美元训练+有效，10千条 欧元兑美元测试50千条 同样的模型在欧元兑美元上训练，但在英镑兑美元上测试，5万条。 同样的模型也对美元兑瑞郎进行了训练 这似乎是有道理的。可以说，有一个增长的趋势）。 也许我漏掉了什么，但是，在飞行中，它显然比alglib的森林要好（尽管我确实添加了很多其他东西来改进它）。 它运行速度快，有很多信号，我们可以尝试创建一个投资组合。样本的时间框架是什么？ Maxim Dmitrievsky 2019.09.17 11:25 #15327 阿列克谢-维亚兹米 金。 跑得快，信号多，你可以试着做一个组合。那么样本的时间范围是什么？ 在15分钟左右的时间里，有一年半的时间。 我必须清理缩减和其他一切，这是我要做的。 Aleksey Vyazmikin 2019.09.17 13:02 #15328 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 在15分钟左右的时间里，有一年半的时间。 好吧，这是一个试运行，我需要清理缩减和其他一切，这就是我打算做的。 似乎有很多交易，仿佛价差没有吞噬一切......。无论如何，潜力是存在的--祝你好运! Aleksey Vyazmikin 2019.09.19 05:47 #15329 我决定看一下模型在分裂过程中的指标动态，采取了1、20和48步（最后处理的），我得到了以下的汇总表。 用于培训的样本中的指标。 结果对我来说似乎很有趣；首先我应该注意，我们正在使用的树只给出了52%-53%的准确率，这对整个模型来说是非常低的。然而，我们对整个模型并不感兴趣，因为对于交易来说，在正确的方向上进场比错过一次进场更重要，因此我们首先应该对分类的准确性感兴趣，我们可以看到，"-1 "和 "1 "类的准确性在某些时候比初始版本高出4%和3%，而 "0 "类的准确性只下降了1-2%，但同时"-1 "和 "1 "类的完整度下降，"0 "类的完整度也随之增长。 在这个阶段，大约10%的根预测因子已经从样本中被移除--每一步都有一个--但模型并没有崩溃，甚至对我们来说很重要的个别指标也得到了改善。 当然，通过处理所有48个分割点可以获得更多的动态信息，也许指标中存在缺口，或者相反，所有指标都在选定的矢量中运动。但我认为最主要的是，交易需要有自己的模型创建方法，其原则不是试图描述整个结构，而是比其他部分更好地理解部分结构，现在一个好的模型，在我知道的所有方法中，模型是由熵或对数损失来估计的，即用于学习整个模型--对零和一的知识，如果你喜欢，而我们只需要知道更多关于一。 好吧，正如我前面所展示的，按叶子划分的树，以及我的按叶子划分的选择方法，与传统模型相比，在训练样本上提高了20%-25%的分类精度。 问题是我们如何能够加快这个过程，我正在寻找感兴趣的人，我们可以和他们一起工作，重新思考R脚本的操作，现在生成的树，并考虑改进和加快这个方法。 Maxim Dmitrievsky 2019.09.19 06:52 #15330 阿列克谢-维亚兹米 金。 我决定看一下模型在分裂过程中的指标动态，采取了1、20和48步（最后处理的），结果出现了以下的汇总表。 用于培训的样本中的指标。 结果对我来说似乎很有趣；首先我应该注意，我们正在使用的树只给出了52%-53%的准确率，这对整个模型来说是非常低的。然而，我们对整个模型并不感兴趣，因为对于交易来说，在正确的方向上进场比错过一次进场更重要，因此我们首先应该对分类的准确性感兴趣，我们可以看到，"-1 "和 "1 "类的准确性在某一时刻比初始版本的准确性大4%和3%，而 "0 "的准确性只减少1-2%，但同时"-1 "和 "1 "的完整性下降了，但 "0 "的完整性也一起增加。 在这个阶段，大约10%的根预测因子已经从样本中被移除--每一步都有一个--但模型并没有崩溃，甚至对我们来说很重要的个别指标也得到了改善。 当然，通过处理所有48个分割点可以获得更多的动态信息，也许指标中存在缺口，或者相反，所有指标都在选定的矢量中运动。但我认为最主要的是，交易需要有自己的模型创建方法，其原则不是试图描述整个结构，而是比其他部分更好地理解部分结构，现在一个好的模型，在我知道的所有方法中，模型是由熵或对数损失来估计的，即用于学习整个模型--对零和一的知识，如果你喜欢，而我们只需要知道更多关于一。 好吧，正如我前面所展示的，按叶子划分的树，以及我的按叶子划分的选择方法，与传统模型相比，在训练样本上提高了20%-25%的分类准确性。 问题是我如何能加快这个过程，我正在寻找感兴趣的人一起工作，重新思考目前生成树木的R脚本的操作，并思考改进和加快方法。 所以你有一个~1的对数损失，所以模型处于变化状态。 你想为单个输入找到一个单独的logloss吗？即工作表值和目标值之间的信息量？ "什么都不做 "类与其他类相比显然是不平衡的，正如我在上面写的那样，这可能是一个问题，因为有3类模式。 其他指标也很令人沮丧。 1...152615271528152915301531153215331534153515361537153815391540...3399 新评论 原因: 取消 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
我在上面写道。一半的作品为基本模型，另一半为第二种矫正模型
那么5-10次犯规就足够了，甚至更多。上面所写的内容很清楚。
我只是不明白 "5-10次犯规 "是什么意思。
上面所写的内容很清楚。
我只是不明白 "5-10次犯规 "是什么意思。
将数据集分成相等的部分，比如说5个部分
合并1,3,4，并在其上教授主要模型
结合2,5。对它们进行第1个模型的训练并得到结果。
使用第一个模型的结果在这2.5上训练第二个模型，并纠正无利可图的交易。
在整个数据集和新数据上运行两个模型，看看结果。
究竟要重新计算什么？
像往常一样在投资组合中--权重（资产、系统）。在你的案例中，它可以是，例如，0--虚拟表信号交易，1--真实，你可以添加-1--信号反转。每个组合都对应一个长度为0、1或-1的向量。例如，对每个上个月的利润进行优化，并对缩减和投资组合量进行惩罚。
将数据集分成相等的部分，比如说5块
结合1,3,4，并对它们进行主模型训练
结合2,5。在他们身上运行第一个模型，得到结果。
使用第一个模型的结果在这2.5上训练第二个模型，并纠正无利可图的交易。
在整个数据集和新数据上运行这两个模型，并查看结果
啊，现在我明白了，我只是想把样本混在一起，在第一个模型没有训练的地方训练第二个模型。我需要考虑如何实现，但可能不会在这个项目 中实现，除非在2019年教授第二个模型，但那样的话，在培训之外就没有地方可以检查结果了。
像往常一样在投资组合中--权重（资产、系统）。在你的案例中，它可以是，例如，0--虚拟表信号交易，1--真实，你可以添加-1--信号反转。每个组合都对应一个长度为0、1或-1的向量。 例如，对每个上个月的利润进行优化，并对缩减和投资组合量进行惩罚。
这里的问题是系数变化的频率--如果它们很少，我们就会落后于趋势，如果它们很频繁，我们就会有可怕的调整，因为策略本身允许缩减，而表在一个季度内可能永远不会给出信号，这使这种方法变得复杂。
似乎已经修复了测试器，没有偷看的地方，结果。
欧元兑美元训练+有效，10千条
欧元兑美元测试50千条
同样的模型在欧元兑美元上训练，但在英镑兑美元上测试，5万条。
同样的模型也对美元兑瑞郎进行了训练
这似乎是有道理的。可以说，有一个增长的趋势）。
也许我漏掉了什么，但是，在飞行中，它显然比alglib的森林要好（尽管我确实添加了很多其他东西来改进它）。它运行速度快，有很多信号，我们可以尝试创建一个投资组合。样本的时间框架是什么？
跑得快，信号多，你可以试着做一个组合。那么样本的时间范围是什么？
在15分钟左右的时间里，有一年半的时间。
我必须清理缩减和其他一切，这是我要做的。
在15分钟左右的时间里，有一年半的时间。
好吧，这是一个试运行，我需要清理缩减和其他一切，这就是我打算做的。
似乎有很多交易，仿佛价差没有吞噬一切......。无论如何，潜力是存在的--祝你好运!
我决定看一下模型在分裂过程中的指标动态，采取了1、20和48步（最后处理的），我得到了以下的汇总表。
用于培训的样本中的指标。
结果对我来说似乎很有趣；首先我应该注意，我们正在使用的树只给出了52%-53%的准确率，这对整个模型来说是非常低的。然而，我们对整个模型并不感兴趣，因为对于交易来说，在正确的方向上进场比错过一次进场更重要，因此我们首先应该对分类的准确性感兴趣，我们可以看到，"-1 "和 "1 "类的准确性在某些时候比初始版本高出4%和3%，而 "0 "类的准确性只下降了1-2%，但同时"-1 "和 "1 "类的完整度下降，"0 "类的完整度也随之增长。
在这个阶段，大约10%的根预测因子已经从样本中被移除--每一步都有一个--但模型并没有崩溃，甚至对我们来说很重要的个别指标也得到了改善。
当然，通过处理所有48个分割点可以获得更多的动态信息，也许指标中存在缺口，或者相反，所有指标都在选定的矢量中运动。但我认为最主要的是，交易需要有自己的模型创建方法，其原则不是试图描述整个结构，而是比其他部分更好地理解部分结构，现在一个好的模型，在我知道的所有方法中，模型是由熵或对数损失来估计的，即用于学习整个模型--对零和一的知识，如果你喜欢，而我们只需要知道更多关于一。
好吧，正如我前面所展示的，按叶子划分的树，以及我的按叶子划分的选择方法，与传统模型相比，在训练样本上提高了20%-25%的分类精度。
问题是我们如何能够加快这个过程，我正在寻找感兴趣的人，我们可以和他们一起工作，重新思考R脚本的操作，现在生成的树，并考虑改进和加快这个方法。
我决定看一下模型在分裂过程中的指标动态，采取了1、20和48步（最后处理的），结果出现了以下的汇总表。
用于培训的样本中的指标。
结果对我来说似乎很有趣；首先我应该注意，我们正在使用的树只给出了52%-53%的准确率，这对整个模型来说是非常低的。然而，我们对整个模型并不感兴趣，因为对于交易来说，在正确的方向上进场比错过一次进场更重要，因此我们首先应该对分类的准确性感兴趣，我们可以看到，"-1 "和 "1 "类的准确性在某一时刻比初始版本的准确性大4%和3%，而 "0 "的准确性只减少1-2%，但同时"-1 "和 "1 "的完整性下降了，但 "0 "的完整性也一起增加。
在这个阶段，大约10%的根预测因子已经从样本中被移除--每一步都有一个--但模型并没有崩溃，甚至对我们来说很重要的个别指标也得到了改善。
当然，通过处理所有48个分割点可以获得更多的动态信息，也许指标中存在缺口，或者相反，所有指标都在选定的矢量中运动。但我认为最主要的是，交易需要有自己的模型创建方法，其原则不是试图描述整个结构，而是比其他部分更好地理解部分结构，现在一个好的模型，在我知道的所有方法中，模型是由熵或对数损失来估计的，即用于学习整个模型--对零和一的知识，如果你喜欢，而我们只需要知道更多关于一。
好吧，正如我前面所展示的，按叶子划分的树，以及我的按叶子划分的选择方法，与传统模型相比，在训练样本上提高了20%-25%的分类准确性。
问题是我如何能加快这个过程，我正在寻找感兴趣的人一起工作，重新思考目前生成树木的R脚本的操作，并思考改进和加快方法。
所以你有一个~1的对数损失，所以模型处于变化状态。
你想为单个输入找到一个单独的logloss吗？即工作表值和目标值之间的信息量？
"什么都不做 "类与其他类相比显然是不平衡的，正如我在上面写的那样，这可能是一个问题，因为有3类模式。 其他指标也很令人沮丧。