交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1688 1...168116821683168416851686168716881689169016911692169316941695...3399 新评论 Valeriy Yastremskiy 2020.04.10 21:47 #16871 伊戈尔-马卡努。 好吧，有些答案至少已经给出了一些搜索信息的方向 好了，再次对同一个问题 ....为什么部分TS可能会通过正向测试，而部分TS没有通过--我们需要对统计指标进行综合评估，虽然....。我猜想，现在我们将不得不上传每个TS的统计数据，并根据统计指标对TS进行选择和优化 - 看看会有什么结果 - 即另一个 "经验法则")) 你把这叫做捅破法吗？这有点像通过参数分析结果....。 Igor Makanu 2020.04.10 22:03 #16872 瓦列里-亚斯特雷姆斯基。 你把这叫做捅破法？ 这有点像通过参数.... 分析结果。 是的，这是个经验法则。 有既定的（很难猜到是谁）TS选择规则--应该有最高的MO，最好的FS，最好的连续利润/损失。 我必须用统计指数的数据来 "标记 "已经通过优化的TC，并对其进行优化 - 这是一个经验法则，但如果它变成了统计指标的最佳组合呢......不过，Taptology 我看不出有别的办法，我在讨论中得出这个结论，@Aleksey Nikolayev 关于Savvateev的视频 ))))- 关于这一点 Valeriy Yastremskiy 2020.04.10 22:13 #16873 伊戈尔-马卡努。 是的，这是一种测量方法 有选择TP的规则（很难猜到是谁）--应该有最高的MO，最好的FS，最好的连续利润/损失。 我必须用统计指数的数据来 "标记 "已经通过优化的TC，并对其进行优化 - 这是一个经验法则，但如果它变成了统计指标的最佳组合呢......不过，Taptology 我看不出有别的办法，我在讨论中得出了这个结论，@Aleksey Nikolayev 关于Savvateev的视频 ))))- 关于这一点 我同意这是个经验法则。我们不知道该寻找什么。但是，只是在参数矩阵上进行傻瓜式搜索，并在GA或神经网络算法的各个层次之间进行学习和切换，就能加快这一过程。并没有让它更准确....但不知何故，它是有效的））））。进化论中没有逻辑。这是一个公理。 Valeriy Yastremskiy 2020.04.10 22:15 #16874 瓦列里-亚斯特雷姆斯基。 我同意这是个捅破天的方法。我们不知道该找什么。但只是在参数矩阵上进行傻瓜式搜索，并在GA或神经网络算法的各个层次之间进行学习和切换，就能加快这一过程。并没有让它更准确....但不知何故，它是有效的））））。进化论中没有逻辑。公理。 同样，第一次没有准确地工作。目标是找到要寻找的东西。有意义的参数。 Igor Makanu 2020.04.11 12:00 #16875 阿列克谢-尼古拉耶夫。 有一些直观的感觉，这个模型只能给出介于SB和平面之间的东西。 你需要一些其他的游戏模型来描述趋势。也许值得问问萨瓦特耶夫）) 在任何情况下，都不可能得到一个既能给出趋势和通量又能在它们之间进行转换的模型（现实中总是如此）。 我浏览了Savvateev的YouTube频道，他可能是一个积极的人，但网络社区可以使任何人都疯狂。 为什么我们要关闭评论（在其他情况下，无情地禁止它们）？ 因为，来评论的医学白痴不能断然回答我的论点的本质，哭哭啼啼地说："这样的大脑太疯狂了，太遗憾了。如果说世界上有什么东西真正让我生气，那就是这样的人。更令人气愤的是，一些卑鄙小人还说："是的，他的数学已经出错了"--当然，没有举出任何例子。每个人都会犯错，都会变得更好，这很正常；当一些混蛋指责我的数学也是脑残的时候，坦率地说，我想退出，加入狙击手:-)))。不幸的是，正常人，其中大多数人都在我们的频道上，不认为有必要把博主放在他的位置上--人们太懒了，或者没有时间，或者不想为博主感到肮脏--然后留给我们的就是禁止和/或削减评论。 所有这些都与建设性的批评无关，但这种批评越来越少了（如果我不去了解我不精通的事项，从哪里得到它）。 我想，在这个动荡的时代，你不理解的问题有可能被他误解（（））。 继续观看视频 Maxim Dmitrievsky 2020.04.11 12:03 #16876 你是在向Savvateev学习交易知识，还是什么？ Renat Akhtyamov 2020.04.11 12:20 #16877 onedollarusd: 当聪明人互相交谈，而你所能理解的是你什么都不明白。 而你想说一些巧妙的回话。你知道，只是为了说明问题... 但除了YA CREVEDKO之外，其他的都没有用。Ehhh. 这里的人认为从交易员那里得到钱很困难 所以他们在使用人工智能 但是，面对巨大的风险，使风险增加到止损是一项基本的任务。 这就是为什么你不能应用MO，不管测试看起来多么漂亮 Кеша Рутов 2020.04.11 12:24 #16878 伊戈尔-马卡努。 嗯...我再试一次，但再一次：没有寻找TS的任务，没有确定趋势平坦的任务。 1.有一组策略在测试中显示出良好的效果 2.在这组策略中，有一个子集在前行中显示出良好的效果。 3.有一个统计估计的策略测试器 pp.之间的区别是什么？1.和2.。 是否可以对项目3进行分析并找到项目1和2之间的差异？ 如何从.... 的角度评估pp1和pp2。它们之间到底有什么区别？- 它们有什么不同？ 不幸的是，实践表明，一个简单的优化，不管是通过基因网格等，根本就没有什么用处。这几乎是纯粹的配合。当他们说 "远期订单的良好结果 "时，作为一项规则，它是一个意外，因为没有多少交易（少于几百），而且与重新分配的风险管理，如马丁，这需要一个损失 "出括号（远期）"。 因此，你可以做一个漂亮的一块狗屎，卖给天真的，但不以任何方式在自己的交易。 从统计标准来看，我建议对远期的夏普比率明显偏高（不要去掉字母y），例如3以上，如果交易至少超过200次，最好是上千次。这一切的前提是，交易基础设施没有错误，没有窥探，等等。嗯，当然这是在没有MM的情况下，用恒定的地段进行交易。 Igor Makanu 2020.04.11 12:32 #16879 凯沙-鲁托夫。 它通常是随机的，因为交易量很少（少于几百个）。 按自定义标准调整优化 我对TS感兴趣，我所得到的是在优化后的18个月内有500多个交易（远期是6个月以上）。 凯沙-鲁托夫。 和具有再分配性的风险管理，如马丁，消除了 "括号外（远期）"的损失。 按用户标准调整优化 设置最大的风险，超过这个风险，完成测试运行就没有意义了。 好吧，我有一种感觉，"公认的 "风险管理形式--以存款的%为单位的风险是直接导致存款流失的途径，因为TS在优化后的生存时间很短，然后，在大多数情况下，其参数与市场不一致，发生逻辑性的股权损失......在这里，我们得到了剩余的存款和我们的股权比例。 也就是说，考虑到已进行的交易，使用存款利息值很可能是有意义的，但要有反向的依赖性。 Aleksey Nikolayev 2020.04.11 12:32 #16880 伊戈尔-马卡努。 我浏览了Savvateev的YouTube频道，虽然他是一个积极的人，但互联网社区可以让任何人失去脾气 我想，在这个动荡的时代，他可能被误解了，他的问题难以理解。 让我们继续看视频。 我只是在开玩笑）我怕我甚至不能清楚地提出一个问题）。 1...168116821683168416851686168716881689169016911692169316941695...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
好吧，有些答案至少已经给出了一些搜索信息的方向
好了，再次对同一个问题 ....为什么部分TS可能会通过正向测试，而部分TS没有通过--我们需要对统计指标进行综合评估，虽然....。我猜想，现在我们将不得不上传每个TS的统计数据，并根据统计指标对TS进行选择和优化 - 看看会有什么结果 - 即另一个 "经验法则"))
你把这叫做捅破法吗？这有点像通过参数分析结果....。
你把这叫做捅破法？ 这有点像通过参数.... 分析结果。
是的，这是个经验法则。
有既定的（很难猜到是谁）TS选择规则--应该有最高的MO，最好的FS，最好的连续利润/损失。
我必须用统计指数的数据来 "标记 "已经通过优化的TC，并对其进行优化 - 这是一个经验法则，但如果它变成了统计指标的最佳组合呢......不过，Taptology
我看不出有别的办法，我在讨论中得出这个结论，@Aleksey Nikolayev 关于Savvateev的视频 ))))- 关于这一点
是的，这是一种测量方法
有选择TP的规则（很难猜到是谁）--应该有最高的MO，最好的FS，最好的连续利润/损失。
我必须用统计指数的数据来 "标记 "已经通过优化的TC，并对其进行优化 - 这是一个经验法则，但如果它变成了统计指标的最佳组合呢......不过，Taptology
我看不出有别的办法，我在讨论中得出了这个结论，@Aleksey Nikolayev 关于Savvateev的视频 ))))- 关于这一点
我同意这是个经验法则。我们不知道该寻找什么。但是，只是在参数矩阵上进行傻瓜式搜索，并在GA或神经网络算法的各个层次之间进行学习和切换，就能加快这一过程。并没有让它更准确....但不知何故，它是有效的））））。进化论中没有逻辑。这是一个公理。
我同意这是个捅破天的方法。我们不知道该找什么。但只是在参数矩阵上进行傻瓜式搜索，并在GA或神经网络算法的各个层次之间进行学习和切换，就能加快这一过程。并没有让它更准确....但不知何故，它是有效的））））。进化论中没有逻辑。公理。
同样，第一次没有准确地工作。目标是找到要寻找的东西。有意义的参数。
有一些直观的感觉，这个模型只能给出介于SB和平面之间的东西。
你需要一些其他的游戏模型来描述趋势。也许值得问问萨瓦特耶夫）)
在任何情况下，都不可能得到一个既能给出趋势和通量又能在它们之间进行转换的模型（现实中总是如此）。
我浏览了Savvateev的YouTube频道，他可能是一个积极的人，但网络社区可以使任何人都疯狂。
为什么我们要关闭评论（在其他情况下，无情地禁止它们）？
因为，来评论的医学白痴不能断然回答我的论点的本质，哭哭啼啼地说："这样的大脑太疯狂了，太遗憾了。如果说世界上有什么东西真正让我生气，那就是这样的人。更令人气愤的是，一些卑鄙小人还说："是的，他的数学已经出错了"--当然，没有举出任何例子。每个人都会犯错，都会变得更好，这很正常；当一些混蛋指责我的数学也是脑残的时候，坦率地说，我想退出，加入狙击手:-)))。不幸的是，正常人，其中大多数人都在我们的频道上，不认为有必要把博主放在他的位置上--人们太懒了，或者没有时间，或者不想为博主感到肮脏--然后留给我们的就是禁止和/或削减评论。 所有这些都与建设性的批评无关，但这种批评越来越少了（如果我不去了解我不精通的事项，从哪里得到它）。
我想，在这个动荡的时代，你不理解的问题有可能被他误解（（））。
继续观看视频
当聪明人互相交谈，而你所能理解的是你什么都不明白。
而你想说一些巧妙的回话。你知道，只是为了说明问题...
但除了YA CREVEDKO之外，其他的都没有用。Ehhh.
这里的人认为从交易员那里得到钱很困难
所以他们在使用人工智能
但是，面对巨大的风险，使风险增加到止损是一项基本的任务。
这就是为什么你不能应用MO，不管测试看起来多么漂亮
嗯...我再试一次，但再一次：没有寻找TS的任务，没有确定趋势平坦的任务。
1.有一组策略在测试中显示出良好的效果
2.在这组策略中，有一个子集在前行中显示出良好的效果。
3.有一个统计估计的策略测试器
pp.之间的区别是什么？1.和2.。
是否可以对项目3进行分析并找到项目1和2之间的差异？
如何从.... 的角度评估pp1和pp2。它们之间到底有什么区别？- 它们有什么不同？
不幸的是，实践表明，一个简单的优化，不管是通过基因网格等，根本就没有什么用处。这几乎是纯粹的配合。当他们说 "远期订单的良好结果 "时，作为一项规则，它是一个意外，因为没有多少交易（少于几百），而且与重新分配的风险管理，如马丁，这需要一个损失 "出括号（远期）"。 因此，你可以做一个漂亮的一块狗屎，卖给天真的，但不以任何方式在自己的交易。
从统计标准来看，我建议对远期的夏普比率明显偏高（不要去掉字母y），例如3以上，如果交易至少超过200次，最好是上千次。这一切的前提是，交易基础设施没有错误，没有窥探，等等。嗯，当然这是在没有MM的情况下，用恒定的地段进行交易。它通常是随机的，因为交易量很少（少于几百个）。
按自定义标准调整优化
我对TS感兴趣，我所得到的是在优化后的18个月内有500多个交易（远期是6个月以上）。
和具有再分配性的风险管理，如马丁，消除了 "括号外（远期）"的损失。
按用户标准调整优化
设置最大的风险，超过这个风险，完成测试运行就没有意义了。
好吧，我有一种感觉，"公认的 "风险管理形式--以存款的%为单位的风险是直接导致存款流失的途径，因为TS在优化后的生存时间很短，然后，在大多数情况下，其参数与市场不一致，发生逻辑性的股权损失......在这里，我们得到了剩余的存款和我们的股权比例。
也就是说，考虑到已进行的交易，使用存款利息值很可能是有意义的，但要有反向的依赖性。
我浏览了Savvateev的YouTube频道，虽然他是一个积极的人，但互联网社区可以让任何人失去脾气
我想，在这个动荡的时代，他可能被误解了，他的问题难以理解。
让我们继续看视频。
我只是在开玩笑）我怕我甚至不能清楚地提出一个问题）。