交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1782 1...177517761777177817791780178117821783178417851786178717881789...3399 新评论 [删除] 2020.05.12 10:47 #17811 瓦列里-亚斯特雷姆斯基。 你在分享什么？ 还有，关于增量，有什么不适合你？它们本质上是经过时间调整的速度。但没有平均数，我是没有办法做到的。但如果你开始考虑平均数，你很快就会陷入迷宫。总得有一个工作的中间地带。在最后一次打勾时，条子是不够的，再多一点就是野了。 2个或更多具有不同滞后期的先验指标，用于不同数量的群组 由于这对增量之间没有功能上的依赖，所以云被愚蠢地分成了两半，等等。我们需要比增量更严格的东西。 也许他们应该以某种方式被改造。 例子 Valeriy Yastremskiy 2020.05.12 12:06 #17812 Maxim Dmitrievsky: 不同滞后期的2个或更多的增量，在不同数量的集群上的增量由于这对增量之间没有功能上的依赖，所以云只是被分成了两半，等等。我们需要比增量更严格的东西。也许他们应该以某种方式被改造。例子 我不明白这对增量的问题。在最后两小节还是其他方面？ 我对速度和平均数的方向也还是有想法的。很好，系统应该在不同的TF上，在不同的TF的互动上进行训练，而且应该有tickwise的废话。也就是说，当TS做出任何决定时，也应该有tickwise的行为。 不同的TFs只是加权下来的迹象，远离了当前的状态。Semko在那里有他自己的系统，但我更喜欢TF，那里既有统一性，也有对极值的一些考虑。 我想到了。我们将订单下到价格云层，因此，99%的时间里，缩减将是负数。但我们怎么能估计我们没有搞错呢？使用最近的极值，如果最近的极值是负的，我们可以在没有损失的情况下关闭。 Valeriy Yastremskiy 2020.05.12 14:08 #17813 我们可以通过最近的几根柱子和120根柱子的历史来衡量。以一个月为单位，就是10年。似乎够了。 2、14、30、120、480马赫的速度，找到高点 和转折点 相邻笔画之间的扩散，找到最大值和结点 与马沙的价格差异最大，但这些通常是价格的真正极端。 平均趋势时间，强调最大和最小值 趋势的平均差异，Ala Donchian。 而且有可能将趋势划分为通量和它们的持续时间 该单位的趋势的平均时间。低层TFs在高层的趋势。 趋势的平均时间。 而且，似乎不同的参数会根据其他参数而变得重要。而这种联系并不明显。这是第一个想到的将低级TF与高级TF连接起来的东西，但很明显，这还远远不够。而我在这些链接中还找不到任何逻辑。 [删除] 2020.05.13 00:49 #17814 Valeriy Yastremskiy: 我不明白那几个增量的事。在最后两小节还是其他方面？ 2个具有不同滞后期的时间序列。你可以把所有你想要的东西都归类，但这样你又会陷入对主题领域的误解，以及它被归类的内容和原因。我没有在互联网上看到任何成功的例子。顺便说一下，我想分配群组而不是季节性成分，结果忘了，开始塞进MO...那么，这将是一项不同的研究。 Aleksey Vyazmikin 2020.05.13 01:32 #17815 mytarmailS: 好吧，时间是波动性的代表，在时间上是有季节性的，有主动的交易时间，也有被动的交易时间。 我同意，我没有考虑到这一点。 mytarmailS: 是的，你可以保存它，但为了教授模型，有必要在环境中加载这个矩阵，这将是它的结束））或者更早，在形成带有谓词的矩阵的阶段。 试试CatBoost。无论如何，我可以训练它，我们将看到结果。 mytarmailS: 哇，一个演出并不小，不知道你有多少个牌子？ 在这个样本中，有566人。 mytarmailS: 什么是遗传树？ 1) 简单 ) 2）如何是好？你是如何调整ZZ的预测指标的呢？ 3）好了，你有一个烛台作为开场或类似的东西，它已经扭曲了，因为他们应该是由小丑，这里立即有很多混乱，标志建立如何，如何做目标，等等（不必要的痛苦），如果你为自己改变的东西，你应该永远为别人留下原始的东西) R中的脚本，它使用遗传算法 建立了一棵树，选择分裂。我并不真正精通它--博士的工作。 2.我使用基于ZZ的预测器，显然，如果它们和目标是在同一个ZZ上计算的，那么它们的效率会更高。 3.我不知道它在酒吧开始时的OHLC，所以我就是这样写下来的--就像现实生活中发生的那样。 一句话，我应该重做还是没有意义？ mytarmailS 2020.05.13 06:33 #17816 阿列克谢-维亚兹米 金。 一句话，我应该重做还是没有意义？ 斤斤计较是没有用的，问题是数据的大小，我甚至无法创建特征，你甚至无法进行训练...... 把样本定为5万，让它小，让它不严重，让它更有可能过度训练，......., ...任务是制作一个用于生产的机器人，只要共同努力，减少错误，然后获得的知识可以转移到任何工具和市场，50K是相当足够的，看看有什么迹象表明东西是重要的。 阿列克谢-维亚兹米 金。 3.在酒吧的开始，我不知道它的OHLC，所以我把它写下来--就像在现实生活中发生的那样。 如果你不知道OHLC，你就不需要写它。 为什么要转移整个OHLC？ 没有人这样做，你只需要把ZZ转移一步，就像对未来的训练转移一步一样，就这样了。我想问你，如果你读过弗拉基米尔-佩雷文科关于鹿鼎记的任何文章，请读一读，当我们已经建立了处理数据的最佳方式，每个人都习惯了，有人试图做同样的事情，但用不同的方式，这是一种无意义的，令人讨厌的，并导致许多错误的人试图与这个作者的数据工作。 如果在这一切之后，你仍然想做一些事情，我有以下要求 1）数据50-60k不等，最好是一个文件，只要同意最后一个蜡烛的n就可以了。 2）数据，最好没有胶水，这样不仅可以考虑最新的价格，还可以考虑支持和阻力，这在胶水中是不可能的。 3）目标应该已经包含在数据中了 4）数据格式为日期、时间、o、h、l、c、目标。 或者我应该创建一个数据集？ Valeriy Yastremskiy 2020.05.13 15:48 #17817 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 两个具有不同滞后期的时间序列。你可以把所有你想要的东西都归类，但这样你又会陷入对主题领域和被归类的内容及原因的误解中。我没有在互联网上看到任何成功的例子。顺便说一下，我想分配群组而不是季节性成分，结果忘了，开始塞进MO...那么，这将是一项不同的研究。 它发生了，逻辑对废话没有耐心 )))) ....到目前为止，理解方面存在问题。所有这些都是在相当短的数据上进行平均化、细化和GA的学习。我也没有看到任何关于系列特征分离的工作。一方面，对不同TFs的系列分析应该是相同的。应该有进入较低TF的标准。比如，如果在较低的TF上确定了具有足够扩散性和速度的趋势，那么就有可能逆着较高的TF的趋势向它们移动。但是这就是逻辑。我们应该以某种方式对这些特征进行分组，并研究系列的不同行为。 如果从相反的角度来解决。 在核电站，我们看的是19个参数。 他们有一个3到7个参数的表格，当这个区域是红色的，棒子应该被移除。那里也没有一个参数，而且它们没有相互关联。我们的情况当然不同，但时间尺度太大，而且蜱虫和月度行为之间没有联系，或不一定有联系。一般来说，我们应该看一下参数之间的关系，以及这种关系存在多长时间。 但它仍然很复杂。 [删除] 2020.05.14 07:18 #17818 瓦列里-亚斯特雷姆斯基。 它发生了，逻辑对废话没有耐心 )))) ....到目前为止，理解方面存在问题。所有这些都是在相当短的数据上进行平均化、细化和GA的学习。我也没有看到任何关于系列特征分离的工作。一方面，对不同TFs的系列分析应该是相同的。应该有进入较低TF的标准。比如，如果在较低的TF上确定了具有足够扩散性和速度的趋势，那么就有可能逆着较高的TF的趋势向它们移动。但是这就是逻辑。我们应该以某种方式对这些特征进行分组，并研究系列的不同行为。 如果从相反的角度来解决。 在核电站，我们看的是19个参数。 他们有一个3到7个参数的表格，当这个区域是红色的，棒子应该被移除。那里也没有一个参数，而且它们没有相互关联。我们的情况当然不同，但时间尺度太大，而且蜱虫和月度行为之间没有联系，或不一定有联系。一般来说，我们应该看一下参数之间的关系，以及这种关系存在多长时间。 但这有点难。 我走过带着核弹头的轰炸机时，不会不说笑话 :) Valeriy Yastremskiy 2020.05.14 10:06 #17819 马克西姆-德米特里耶夫斯基。 我走过带着核弹头的轰炸机时，不会不说笑话 :) 在这个荒凉的))))，没有他们，你能做什么？核废料是一切的开始，概率计算器与平均数，反馈和贝叶斯，信心标准是什么）））。显然，同样的参数要先进行手动选择。他们有太多的人了。 一般来说，这个想法是看一系列的120条，在不同的变体中拉出一些狗屎。在当前状态下进行测量和训练是不可取的。 [删除] 2020.05.14 21:21 #17820 瓦列里-亚斯特雷姆斯基。 在这个荒凉的))))，没有他们，你能做什么？核废料是一切的开始，概率计算器与平均数，反馈和贝叶斯，信心标准是什么）））。显然，同样的参数要先进行手动选择。也有很多这样的人。 一般来说，这个想法是看一系列的120条，并以不同的变体从其中拉出一些狗屎。在当前状态下进行测量和训练是不可取的。 目前的状态是什么？ 如果是关于集群，你只需要对新的数据进行扫荡统计。如果它们是相同的，你可以建立CA。 1...177517761777177817791780178117821783178417851786178717881789...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
你在分享什么？ 还有，关于增量，有什么不适合你？它们本质上是经过时间调整的速度。但没有平均数，我是没有办法做到的。但如果你开始考虑平均数，你很快就会陷入迷宫。总得有一个工作的中间地带。在最后一次打勾时，条子是不够的，再多一点就是野了。
2个或更多具有不同滞后期的先验指标，用于不同数量的群组
由于这对增量之间没有功能上的依赖，所以云被愚蠢地分成了两半，等等。我们需要比增量更严格的东西。 也许他们应该以某种方式被改造。
例子
不同滞后期的2个或更多的增量，在不同数量的集群上的增量
由于这对增量之间没有功能上的依赖，所以云只是被分成了两半，等等。我们需要比增量更严格的东西。也许他们应该以某种方式被改造。
例子
我不明白这对增量的问题。在最后两小节还是其他方面？
我对速度和平均数的方向也还是有想法的。很好，系统应该在不同的TF上，在不同的TF的互动上进行训练，而且应该有tickwise的废话。也就是说，当TS做出任何决定时，也应该有tickwise的行为。
不同的TFs只是加权下来的迹象，远离了当前的状态。Semko在那里有他自己的系统，但我更喜欢TF，那里既有统一性，也有对极值的一些考虑。
我想到了。我们将订单下到价格云层，因此，99%的时间里，缩减将是负数。但我们怎么能估计我们没有搞错呢？使用最近的极值，如果最近的极值是负的，我们可以在没有损失的情况下关闭。
我们可以通过最近的几根柱子和120根柱子的历史来衡量。以一个月为单位，就是10年。似乎够了。
2、14、30、120、480马赫的速度，找到高点 和转折点
相邻笔画之间的扩散，找到最大值和结点
与马沙的价格差异最大，但这些通常是价格的真正极端。
平均趋势时间，强调最大和最小值
趋势的平均差异，Ala Donchian。
而且有可能将趋势划分为通量和它们的持续时间
该单位的趋势的平均时间。低层TFs在高层的趋势。
趋势的平均时间。
而且，似乎不同的参数会根据其他参数而变得重要。而这种联系并不明显。这是第一个想到的将低级TF与高级TF连接起来的东西，但很明显，这还远远不够。而我在这些链接中还找不到任何逻辑。
我不明白那几个增量的事。在最后两小节还是其他方面？
好吧，时间是波动性的代表，在时间上是有季节性的，有主动的交易时间，也有被动的交易时间。
我同意，我没有考虑到这一点。
是的，你可以保存它，但为了教授模型，有必要在环境中加载这个矩阵，这将是它的结束））或者更早，在形成带有谓词的矩阵的阶段。
试试CatBoost。无论如何，我可以训练它，我们将看到结果。
哇，一个演出并不小，不知道你有多少个牌子？
在这个样本中，有566人。
什么是遗传树？
1) 简单 )
2）如何是好？你是如何调整ZZ的预测指标的呢？
3）好了，你有一个烛台作为开场或类似的东西，它已经扭曲了，因为他们应该是由小丑，这里立即有很多混乱，标志建立如何，如何做目标，等等（不必要的痛苦），如果你为自己改变的东西，你应该永远为别人留下原始的东西)
R中的脚本，它使用遗传算法 建立了一棵树，选择分裂。我并不真正精通它--博士的工作。
2.我使用基于ZZ的预测器，显然，如果它们和目标是在同一个ZZ上计算的，那么它们的效率会更高。
3.我不知道它在酒吧开始时的OHLC，所以我就是这样写下来的--就像现实生活中发生的那样。
一句话，我应该重做还是没有意义？
一句话，我应该重做还是没有意义？
斤斤计较是没有用的，问题是数据的大小，我甚至无法创建特征，你甚至无法进行训练......
把样本定为5万，让它小，让它不严重，让它更有可能过度训练，......., ...任务是制作一个用于生产的机器人，只要共同努力，减少错误，然后获得的知识可以转移到任何工具和市场，50K是相当足够的，看看有什么迹象表明东西是重要的。
3.在酒吧的开始，我不知道它的OHLC，所以我把它写下来--就像在现实生活中发生的那样。
如果你不知道OHLC，你就不需要写它。 为什么要转移整个OHLC？ 没有人这样做，你只需要把ZZ转移一步，就像对未来的训练转移一步一样，就这样了。我想问你，如果你读过弗拉基米尔-佩雷文科关于鹿鼎记的任何文章，请读一读，当我们已经建立了处理数据的最佳方式，每个人都习惯了，有人试图做同样的事情，但用不同的方式，这是一种无意义的，令人讨厌的，并导致许多错误的人试图与这个作者的数据工作。
如果在这一切之后，你仍然想做一些事情，我有以下要求
1）数据50-60k不等，最好是一个文件，只要同意最后一个蜡烛的n就可以了。
2）数据，最好没有胶水，这样不仅可以考虑最新的价格，还可以考虑支持和阻力，这在胶水中是不可能的。
3）目标应该已经包含在数据中了
4）数据格式为日期、时间、o、h、l、c、目标。
或者我应该创建一个数据集？
两个具有不同滞后期的时间序列。你可以把所有你想要的东西都归类，但这样你又会陷入对主题领域和被归类的内容及原因的误解中。我没有在互联网上看到任何成功的例子。顺便说一下，我想分配群组而不是季节性成分，结果忘了，开始塞进MO...那么，这将是一项不同的研究。
它发生了，逻辑对废话没有耐心 )))) ....到目前为止，理解方面存在问题。所有这些都是在相当短的数据上进行平均化、细化和GA的学习。我也没有看到任何关于系列特征分离的工作。一方面，对不同TFs的系列分析应该是相同的。应该有进入较低TF的标准。比如，如果在较低的TF上确定了具有足够扩散性和速度的趋势，那么就有可能逆着较高的TF的趋势向它们移动。但是这就是逻辑。我们应该以某种方式对这些特征进行分组，并研究系列的不同行为。 如果从相反的角度来解决。
在核电站，我们看的是19个参数。 他们有一个3到7个参数的表格，当这个区域是红色的，棒子应该被移除。那里也没有一个参数，而且它们没有相互关联。我们的情况当然不同，但时间尺度太大，而且蜱虫和月度行为之间没有联系，或不一定有联系。一般来说，我们应该看一下参数之间的关系，以及这种关系存在多长时间。
但它仍然很复杂。
它发生了，逻辑对废话没有耐心 )))) ....到目前为止，理解方面存在问题。所有这些都是在相当短的数据上进行平均化、细化和GA的学习。我也没有看到任何关于系列特征分离的工作。一方面，对不同TFs的系列分析应该是相同的。应该有进入较低TF的标准。比如，如果在较低的TF上确定了具有足够扩散性和速度的趋势，那么就有可能逆着较高的TF的趋势向它们移动。但是这就是逻辑。我们应该以某种方式对这些特征进行分组，并研究系列的不同行为。 如果从相反的角度来解决。
在核电站，我们看的是19个参数。 他们有一个3到7个参数的表格，当这个区域是红色的，棒子应该被移除。那里也没有一个参数，而且它们没有相互关联。我们的情况当然不同，但时间尺度太大，而且蜱虫和月度行为之间没有联系，或不一定有联系。一般来说，我们应该看一下参数之间的关系，以及这种关系存在多长时间。
但这有点难。
我走过带着核弹头的轰炸机时，不会不说笑话 :)
在这个荒凉的))))，没有他们，你能做什么？核废料是一切的开始，概率计算器与平均数，反馈和贝叶斯，信心标准是什么）））。显然，同样的参数要先进行手动选择。他们有太多的人了。
一般来说，这个想法是看一系列的120条，在不同的变体中拉出一些狗屎。在当前状态下进行测量和训练是不可取的。
在这个荒凉的))))，没有他们，你能做什么？核废料是一切的开始，概率计算器与平均数，反馈和贝叶斯，信心标准是什么）））。显然，同样的参数要先进行手动选择。也有很多这样的人。
一般来说，这个想法是看一系列的120条，并以不同的变体从其中拉出一些狗屎。在当前状态下进行测量和训练是不可取的。
目前的状态是什么？ 如果是关于集群，你只需要对新的数据进行扫荡统计。如果它们是相同的，你可以建立CA。