交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1898

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky:

一切都已经蕴含在这个想法中了--据称是重复的集群季节性模式（事实上有时也是如此）。

但是......错误的外套。或者树被严重过度训练，你需要训练和解析一个神经元网络

但这都是胡说八道，如果树没有显示任何东西，就意味着没有规律性。深度学习是没有意义的。

样本量太小了。根据定义，系列的模式或类型的数量是无限的。季节性确实存在，但显然不是那么明显。由于没有检测

[Maxim Dmitrievsky]

谁想测试这种疯狂的行为？

这是一个在1-4小时内回到平均值的策略。每个小时都是按照自己的逻辑进行交易。

inluder中的代码在几秒钟内就能在python中生成，把它放在<include>文件夹中。

只需编译机器人(st hours)，应用设置的

你还需要一个来自fxsaber的mt4Orders库

对新数据进行良好的测试，我不能保证

在这个f-i中，在inluder的末尾，你可以发挥偏差的作用。例如，将它们乘以1.5、2等。越多，交易越少，但据说应该更准确。

void trade_func(double cl, double mcl, double std, double p) { 
if(cl == mcl) {
      if(countOrders(0) == 0)
         if (iClose(NULL, 0, 0) - p < -std)
            OrderSend(Symbol(),OP_BUY,LotsOptimized(), Ask,0,Bid-Stop_loss*_Point,Ask+Take_profit*_Point,NULL,OrderMagic,INT_MIN);

          if(countOrders(1) == 0)
         if (iClose(NULL, 0, 0) - p > std)
            OrderSend(Symbol(),OP_SELL,LotsOptimized(), Bid,0,Ask+Stop_loss*_Point,Bid-Take_profit*_Point,NULL,OrderMagic,INT_MIN);
   } 
 } 

[Petros Shatakhtsyan]

要得到这样的图表并不难。你可以在没有任何指标和没有MO的情况下得到它们。

我还想补充的是，许多用户在这样的模拟账户 上进行测试，其中点差为0-5点（0-0.5点），没有佣金。你可能会赚到几百万。

真实账户上没有这样的账户。但由于某些原因，它发生在MetaQuotes演示服务器上。

[Maxim Dmitrievsky]

Petros Shatakhtsyan:

要得到这样的图表并不难。你可以在没有任何指标和没有任何MO的情况下得到它们。

我还想补充的是，许多用户在这样的模拟账户 上进行测试，其中点差为0-5点（0-0.5点），没有佣金。你可能会赚到几百万。

真实账户上没有这样的账户。但由于某些原因，它在MetaQuotes演示服务器上确实如此。

我不是在 "获取图表"，而是在测试这种方法。我已经受够了这些废话。如果你对MO不感兴趣，就去找伊迪丝-纳希尔。

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky:

谁想测试这种疯狂的行为？

这是一个在1-4小时内回到平均值的策略。每个小时都是按照自己的逻辑进行交易。

inluder中的代码在几秒钟内就能在python中生成，把它放在<include>文件夹中。

只需编译机器人(st hours)，应用设置的

你还需要一个来自fxsaber的mt4Orders库

对新数据进行良好的测试，我不能保证

在这个f-i中，在inluder的末尾，你可以发挥偏差的作用。例如，将它们乘以1.5、2等。越多，交易就越少，但据说他们应该更准确。

你必须要看。还有一个很好的方法，就是将所产生的逻辑解释为真实的东西。萨博-比伯尔已经站起来了)

[Petros Shatakhtsyan]

Maxim Dmitrievsky:

不是 "得到图表"，而是测试方法。你已经受够了忽悠。如果你对MO不感兴趣，你应该去找伊迪丝-纳希尔。

如果你有带止盈 和止损值的输入，你可以不使用PM，通过优化一个非常简单的策略得到同样的结果。

如果你用同样的参数在不同的一对上测试，你会得到什么结果？

[Valeriy Yastremskiy]

Petros Shatakhtsyan:

如果你有指定获利 和止损值的输入，你可以通过优化一个非常简单的策略，在没有MO的情况下获得这种结果。

而在另一双鞋上用同样的参数进行测试时，会得到什么结果？

我拥有一切，可以自己尝试。甚至不需要安装Python。只是一本军刀圣经。

[Maxim Dmitrievsky]

Petros Shatakhtsyan:

如果你有指定获利 和止损值的输入，你可以通过优化一个非常简单的策略，在没有MO的情况下获得这种结果。

而在另一双鞋上用同样的参数进行测试时，会得到什么结果？

该模型与某种仪器相匹配。

[Maxim Dmitrievsky]

Valeriy Yastremskiy:
似乎有你需要的一切，可以自己尝试。即使是Python也不需要被拧进去。只是一本军刀圣经。

我想在Python上提供TC生成器，但没有人会使用它。

更重要的是，我正在重新设计一些东西，并将不得不解释版本的变化。

[Petros Shatakhtsyan]

Maxim Dmitrievsky:

一个模型是与一个特定的仪器连接的。

如果一切都由MO完成，那么你就不需要任何止盈或止损 参数。它们应该是自动生成的。