交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1610

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mytarmailS:

为什么？

模式越 "丰富 "就越糟糕？

特别是如果你自己不知道哪种预测因子的组合更好，把所有可能的选项都输入模型，然后从模型的角度看预测因子的重要性，这不是很正确吗？

它不像那样工作。

 
mytarmailS:

对不起，我指的是支撑位和阻力位

最初没有确定支撑位和阻力位 的任务，因此它们没有包括在正式的培训数据中。我有一个简单的基于模式的信号系统（模式）。

 
mytarmailS:

我有一个理论上的问题

我们有一个目标函数，我们将对该模型进行近似计算

我们有预测器，让它成为1000个。


因此，问题是，如果我们有很多预测因素，我们是否可以把它们分成相等的部分，让它成为100个，然后训练10个模型。

然后将这10个模型的输出作为预测因子送入新模型。这是否相当于一个模型同时为1000个预测因子进行了初步训练？

直觉告诉我这不是，但我想听听我的意见。

问题是，你不知道哪些预测因素在相互之间有更好的关键作用。你要做很多不同的套路变体，正如你正确决定的那样。当我从树状模型中排除本土预测因子时，我也做了类似的事情。如果现有的模型本身将是有效的，那么合并它们可能会改善整体的结果--我又是以分组的形式对叶子做这个工作。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。


你好，麦克斯!

很高兴你能回来...你在哪里看到过术士吗？无聊...

 
亚历山大_K2。

你好，麦克斯!

很高兴你能回来...你在哪里看到过术士吗？无聊...

嘿，那个长胡子的，在排队吃免费午餐的？我想我昨天看到他了。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

嘿，那是排队领取免费午餐的长胡子家伙吗？我想我昨天看到他了。

:))) 你对fxsaber的研究有什么看法，它证实了时间在市场中的主导作用？你在继续你的研究吗？对我来说，这是一个悖论--在测试中一切都很好，但在实践中似乎又是如此......我仍在努力解决这个问题。

 
亚历山大_K2。

:))) 你对fxsaber的研究有何看法，它证实了时间在市场中的首要地位？你在继续你的研究吗？到目前为止，我有一个悖论--在测试中一切正常，但在实践中却显得很糟糕......。我还在摸索中。

我不明白，你有一个链接吗？

还没有做什么
 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

我不明白，有链接吗？

我还没有做任何事情

这是我发现的第一个例子。

关于交易、自动交易系统和测试交易策略的论坛

适当的TS的一些标志

fxsaber, 2020.03.05 13:02

我想澄清的是，我们正在寻找一个只有bid/ask/time_msc系列作为输入的TS。没有别的了。而这个TS是通过优化器调整的。

那里也有类似的帖子，但是--懒得去看了......。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

我还没有做任何事情。

马克斯，不要吓唬我说你已经完全退出了外汇市场......这将是非常可悲的...一切才刚刚开始 :))

 
mytarmailS:

我有一个理论上的问题

我们有一个目标函数，我们将对该模型进行近似计算

我们有预测器，让它成为1000个。


所以问题是，如果我们有很多预测因子，我们是否可以把它们分成相等的部分，让它成为100个，然后训练10个模型。

然后将这10个模型的输出作为预测因子送入新模型。这是否相当于一个模型同时为1000个预测因子进行了初步训练？

我觉得不是，但我想听听大家的意见。

如果你说的预测器是指特征，我不认为在一般情况下会是等同的，这取决于你如何划分特征。最有可能的是，由于缺乏数据，一个理论上可以由1000人训练的模型将不能由100人训练。
我们并不清楚为什么首先要这样做，选择取数的基础是给模型一个最小的足够的数据集。既然它原本就是最小的，那我们以后怎么能把它划分呢？
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