交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 237 1...230231232233234235236237238239240241242243244...3399 新评论 mytarmailS 2016.12.01 16:30 #2361 ivanivan_11: 所以呢，显然都是坏事，以购买和持有的形式击败市场已经失败。问题不是...问题是，为什么一个根据随机性训练的模型在新的市场数据（OOS）上的表现比原来根据市场数据训练的模型更好？p.s. 没有人试图创建一个超级系统 СанСаныч Фоменко 2016.12.01 16:47 #2362 mytarmailS:问题不是...问题是，为什么一个根据随机性训练的模型在新的市场数据（OOS）上的表现比原来根据市场数据训练的模型更好？p.s. 没有人试图创建一个超级系统 重新培训。一个经过过度训练的模型根本没有任何特征。 mytarmailS 2016.12.01 17:28 #2363 桑桑尼茨-弗门科。 它被重新训练。一个经过过度训练的模型根本没有任何特征。问题...1）为什么在随机上训练的那个没有被重新训练？2）为什么对随机的人进行培训的人不会失去定向存款？3）为什么在真实数据上训练出来的，却失去了趋势的指导？ СанСаныч Фоменко 2016.12.01 17:35 #2364 mytarmailS: 问题...1）为什么在随机上训练的那个没有被重新训练？2）为什么对随机的人进行培训的人不会失去定向存款？3）为什么在真实数据上训练出来的，却失去了趋势的指导？在我看来（不确定），似乎随机不能被重新训练 - 没有更多的噪音训练过的东西，实际上再训练，在训练样本之外的行为是任意的--训练与它的未来行为没有关系。 Andrey Dik 2016.12.01 18:24 #2365 mytarmailS: 问题...1）为什么在随机上训练的那个没有被重新训练？2）为什么对随机的人进行培训的人不会失去定向存款？3）为什么在真实数据上训练出来的，却失去了趋势的指导？问题是，当我们用噪音作为指导时，我们会得到一个中性的系统。它基本上也是随机地与市场数据一起工作。而且，在市场上随机行动比认为自己知道市场将走向何方更有利可图（训练有素的电网 认为它知道）。因此，没有什么好奇怪的，市场总是试图违背它的统计数字（违背大众），而学习在最坏的情况下是背诵统计数字，在最好的情况下是捕捉模式。但是统计数字和模式在未来都不起作用，因为市场总是试图违背它的统计数字，违背大众的行动。这个圈子是封闭的。学习是没有意义的，任何学到的东西（以好的方式，不过度学习）在OOS上都是无用的。因此，随机训练的系统在市场数据上的平均结果（既不是好也不是坏）。这些想法是我在2009年的某个地方提出来的，当时我建议从随机数据中生成一个合成序列，但具有参数化特征，并研究TS在这种数据上的表现，然后将其应用到真实的市场数据。这是对市场的一种 "悲观态度"。"乐观的 "方法与我去年提到的方法相同--"流动的模式"。其含义是一样的--市场在不断变化，但区别在于跟踪这些变化，跟踪市场的衍生品，并针对变化（或根据变化）进行交易。这两种 "悲观 "和 "乐观 "的方法并不矛盾，只是从不同的角度（面/剖面）看市场。请注意，我没有说过一个关于市场是随机的字。如果市场是随机的，我们就不会看到用随机数据训练的模型有类似的效果。是的，他们不会让叔叔们成为一个随机的市场（用腿来经济她）。 mytarmailS 2016.12.02 10:14 #2366 我试着从随机中 "用我自己的方法 "选择工作模式，这个模型需要很长的时间来学习，我选择了第一个可供购买的模式，然后工作室崩溃了，不得不通过完成任务来掩护它，我设法保存了模型，但目标没有保存，基本上搜索模式是不可能的，我不得不重新学习整个模型，这样的麻烦...我设法写出的唯一模式是相当不错的（或者说我愿意这样想：）。)看起来非常好，你不同意吗！！？77%的利润是好的。超过1k2的取/停比率也是+-不坏的我得到了很多好的结果，我不知道该如何处理它们，它们是向上交易的。我可能要再次教授这个模型，并进行测试、测试、思考和测试......。同时，祝大家好运) pantural 2016.12.02 11:18 #2367 mytarmailS:我试着从随机中 "用我自己的方法 "选择工作模式，模型花了很长的时间来学习，我选择了第一个可用的模式进行购买，然后工作室崩溃了，不得不通过完成任务来掩护它，我设法保存了模型，但目标没有保存，基本上搜索模式变得不可能，我不得不重新学习整个模型，这样的麻烦...我设法写出的唯一模式是相当不错的（或者说我愿意这样想：）。)看起来非常好，你不同意吗！！？科尔，有利可图的77%是好的取/停比率超过1k2也是+-不坏的。我得到了很多好的结果，尽管我不知道我的意思，我也不知道该怎么做。我可能不得不再次教授这个模型，并进行测试、测试、思考和测试......。同时，祝大家好运) 这是你的威尔士实验室吗？ Dr. Trader 2016.12.02 17:33 #2368 Vizard_。 为了兴趣，看了看新的数据集。(我比你领先一点。勉强找到你）））赶上了... https://numer.ai/有些事情出了差错。我采取了与上次相同的模型和参数，评估后的结果更糟。我不得不调整模型参数并再次进行交叉验证。我决定绕过这个程序，训练另一个模型，该模型在训练数据上显示出更好的结果。现在我已经对这第二个模型进行了预测，但对数的对数损失更糟糕。这不是好事。我将回到第一个模型并进行交叉验证。 mytarmailS 2016.12.02 20:57 #2369 我检查了同样的模式，但不是半年(os)(像第一次)，而是5年(os)。所有的指标都急剧下降，但我不能说这个模式不起作用，止损和止盈都是一样的，没有任何变化，也没有做任何调整，我还注意到市场有稳定的下降趋势，这个模式是长线，我们只能做长线交易。如果我们优化停止和起飞，我们可能会得到一个更好的画面，但这是一个精细的调整。我对这一切感到有些困惑，为什么会有这样的效果！？=================================================================还有一个问题：有没有人对我摆的东西感兴趣，因为我没有看到任何兴趣......也许没有人需要它，而我只是在乱写乱画？ Andrey Dik 2016.12.02 21:41 #2370 mytarmailS:=================================================================还有一个问题：是否有人对我发布的内容感兴趣，因为我没有看到任何兴趣......。也许没有人需要它，而我只是在为这个话题添乱？当然，这很有趣。现在是实时的。不要忘记在这里进行监督。 1...230231232233234235236237238239240241242243244...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
所以呢，显然都是坏事，以购买和持有的形式击败市场已经失败。
问题不是...
问题是，为什么一个根据随机性训练的模型在新的市场数据（OOS）上的表现比原来根据市场数据训练的模型更好？
p.s. 没有人试图创建一个超级系统
问题不是...
问题是，为什么一个根据随机性训练的模型在新的市场数据（OOS）上的表现比原来根据市场数据训练的模型更好？
p.s. 没有人试图创建一个超级系统
它被重新训练。一个经过过度训练的模型根本没有任何特征。
问题...
1）为什么在随机上训练的那个没有被重新训练？
2）为什么对随机的人进行培训的人不会失去定向存款？
3）为什么在真实数据上训练出来的，却失去了趋势的指导？
问题...
1）为什么在随机上训练的那个没有被重新训练？
2）为什么对随机的人进行培训的人不会失去定向存款？
3）为什么在真实数据上训练出来的，却失去了趋势的指导？
在我看来（不确定），似乎
问题...
1）为什么在随机上训练的那个没有被重新训练？
2）为什么对随机的人进行培训的人不会失去定向存款？
3）为什么在真实数据上训练出来的，却失去了趋势的指导？
问题是，当我们用噪音作为指导时，我们会得到一个中性的系统。它基本上也是随机地与市场数据一起工作。而且，在市场上随机行动比认为自己知道市场将走向何方更有利可图（训练有素的电网 认为它知道）。
因此，没有什么好奇怪的，市场总是试图违背它的统计数字（违背大众），而学习在最坏的情况下是背诵统计数字，在最好的情况下是捕捉模式。但是统计数字和模式在未来都不起作用，因为市场总是试图违背它的统计数字，违背大众的行动。这个圈子是封闭的。学习是没有意义的，任何学到的东西（以好的方式，不过度学习）在OOS上都是无用的。
因此，随机训练的系统在市场数据上的平均结果（既不是好也不是坏）。这些想法是我在2009年的某个地方提出来的，当时我建议从随机数据中生成一个合成序列，但具有参数化特征，并研究TS在这种数据上的表现，然后将其应用到真实的市场数据。这是对市场的一种 "悲观态度"。
"乐观的 "方法与我去年提到的方法相同--"流动的模式"。其含义是一样的--市场在不断变化，但区别在于跟踪这些变化，跟踪市场的衍生品，并针对变化（或根据变化）进行交易。
这两种 "悲观 "和 "乐观 "的方法并不矛盾，只是从不同的角度（面/剖面）看市场。
请注意，我没有说过一个关于市场是随机的字。如果市场是随机的，我们就不会看到用随机数据训练的模型有类似的效果。是的，他们不会让叔叔们成为一个随机的市场（用腿来经济她）。
我试着从随机中 "用我自己的方法 "选择工作模式，这个模型需要很长的时间来学习，我选择了第一个可供购买的模式，然后工作室崩溃了，不得不通过完成任务来掩护它，我设法保存了模型，但目标没有保存，基本上搜索模式是不可能的，我不得不重新学习整个模型，这样的麻烦...
我设法写出的唯一模式是相当不错的（或者说我愿意这样想：）。)
看起来非常好，你不同意吗！！？
77%的利润是好的。
超过1k2的取/停比率也是+-不坏的
我得到了很多好的结果，我不知道该如何处理它们，它们是向上交易的。
我可能要再次教授这个模型，并进行测试、测试、思考和测试......。同时，祝大家好运)
我试着从随机中 "用我自己的方法 "选择工作模式，模型花了很长的时间来学习，我选择了第一个可用的模式进行购买，然后工作室崩溃了，不得不通过完成任务来掩护它，我设法保存了模型，但目标没有保存，基本上搜索模式变得不可能，我不得不重新学习整个模型，这样的麻烦...
我设法写出的唯一模式是相当不错的（或者说我愿意这样想：）。)
看起来非常好，你不同意吗！！？
科尔，有利可图的77%是好的
取/停比率超过1k2也是+-不坏的。
我得到了很多好的结果，尽管我不知道我的意思，我也不知道该怎么做。
我可能不得不再次教授这个模型，并进行测试、测试、思考和测试......。同时，祝大家好运)
为了兴趣，看了看新的数据集。
(我比你领先一点。勉强找到你）））赶上了...
https://numer.ai/
有些事情出了差错。
我采取了与上次相同的模型和参数，评估后的结果更糟。我不得不调整模型参数并再次进行交叉验证。我决定绕过这个程序，训练另一个模型，该模型在训练数据上显示出更好的结果。现在我已经对这第二个模型进行了预测，但对数的对数损失更糟糕。这不是好事。我将回到第一个模型并进行交叉验证。
我检查了同样的模式，但不是半年(os)(像第一次)，而是5年(os)。
所有的指标都急剧下降，但我不能说这个模式不起作用，止损和止盈都是一样的，没有任何变化，也没有做任何调整，我还注意到市场有稳定的下降趋势，这个模式是长线，我们只能做长线交易。
如果我们优化停止和起飞，我们可能会得到一个更好的画面，但这是一个精细的调整。
我对这一切感到有些困惑，为什么会有这样的效果！？
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还有一个问题：有没有人对我摆的东西感兴趣，因为我没有看到任何兴趣......
也许没有人需要它，而我只是在乱写乱画？
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还有一个问题：是否有人对我发布的内容感兴趣，因为我没有看到任何兴趣......。
也许没有人需要它，而我只是在为这个话题添乱？
当然，这很有趣。
现在是实时的。不要忘记在这里进行监督。