交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2101

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Aleksey Vyazmikin:

非常有趣，谢谢你的分享。一旦我掌握了当前的任务，我将尝试运行这些代码。

)) 不，当然不是。

Maxim Dmitrievsky:

说吧，我们要笑一笑......但要详细。

也许有一天。

弗拉基米尔-佩雷文科。

我有东西要写，但由于开发人员不愿意在文章中看到R的代码--我不会写。

禁止？

 
mytarmailS:

最好仔细阅读))


看，你有一个任务--你需要从无到有找到一个函数（曲线）。

我不知道它应该是什么样子，我不知道它取决于什么，我只知道一件事--我希望它能做什么......


你将如何解决这样的问题？

我提出了一个解决方案，用谐波的总和来组合这个函数。

这是一个微不足道的解决方案吗？ 我不这么认为。

想分享一下 ，我认为这很有趣，有一些愚蠢的问题 - 佣金，火车测试....。这个帖子根本就不是关于这个的，ALLO)

我在大学一、二年级的时候做过谐波分解。所以这很微不足道。数以百万计的学生涉足于此。而在这个论坛上，有关于语录谱系分解的话题，也有相关文章。

我们的任务不是看漂亮的照片，而是至少要用佣金打败差价。这对我来说更重要。

 
mytarmailS:

嗯，我突然想到，有没有可能在P-ka中运行Metatrader5的Python包，并使用Metatrader的所有魅力？

嗯，这就是我正在做的事情。所有Python的东西都可以在R中作为本机使用。

 
mytarmailS:

))不，当然不是。

也许有一天

被禁止的？

不愿意 :)

 
elibrarius:

我在大学的第一或第二年就做过谐波分解。所以这很微不足道。数以百万计的学生涉足于此。而论坛上有关于语录谱系分解的话题，也有相关文章。

我们的任务不是看漂亮的照片，而是至少要用佣金打败差价。对我来说，这更重要。

寻找一个未知的函数和分解成一个傅里叶数列并不是一回事，哪怕是很遥远。

Vladimir Perervenko:

这就是我的工作。所有Python的东西都在R中工作，就像它的本机一样。

你有什么例子说明这一切是如何进行的吗？

老兄，你不多写点东西真是太可惜了，我已经把你的一些文章读了六遍......

这么多的话题还没有被发现，这么多有趣的事情....

Vladimir Perervenko:

不愿意 :)

同志们！

我没有别的话说。

 
elibrarius:

我们的目标不是看漂亮的图片，而是至少要用佣金打败差价。这对我来说更重要。

所以你必须在价差小的地方交易。在Si上，点差是1-3点，但佣金至少是1.5点。

 
Aleksey Vyazmikin:

所以你必须在价差小的地方交易。在斯，点差是1-3点，但佣金是1.5点差。

我建议只加0.00005（非常好的点差+佣金）--曲线会立即下降。

在这里，2000次交易带来0.04的利润，即每笔交易0.00002。没有这样的传播。

 
elibrarius:

我建议只加0.00005（一个非常好的点差+佣金）--曲线会直线下降。

在这里，2,000次交易可获得0.04的利润，每笔交易的总金额为0.00002。没有这样的价差。

我认为这只是一种可以发展的方法，直到其潜力明确。

顺便说一下，我认为机器学习在商品交易所的效果更好--我正在与MQ的报价进行比较--欧元兑美元在训练后不能显示稳定的增长。 我在1.5年内用1手赚了3000，这显然是不够的。

 
Vladimir Perervenko:

所以要多写。我甚至会建议一个话题--机器学习自动化。这几乎是这条线上每个人都需要的东西。


MO自动化是关于自动选择那种NS和MO（BP的优化包）以获得最佳结果吗？

或者只是学习过程的自动化--轻松准备数据和准备TS？

 
elibrarius:

我建议只加0.00005（一个非常好的点差+佣金）--曲线会直线下降。

在这里，2,000次交易可获得0.04的利润，每笔交易的总金额为0.00002。没有这样的价差。

甚至用眼睛看，从有交易的图片中你可以看到，佣金不会有什么变化....。

什么样的人....

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