交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2592

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Maxim Kuznetsov#:

我不喜欢插话，但只是对数百个或其他MAs说一句话......它们的合理数量是有限制的，不超过1.386*ln(N)（其中N是所有可观察的历史）。

不同意，喜欢)

为什么不是1.387？)

 
Replikant_mih#:

如果你把平均数的周期和平均数的值都输入到模型中，它就不会关心你所说的预测器和参数是什么)。

平均数的周期在每一行都是不变的--我们将得到一个无信息的栏目。这是不需要的。我们删除它是为了提高计算速度。
 
Maxim Dmitrievsky#:
这取决于你在寻找什么。它意味着全球的高原，作为一个理想和梦想。
不，它不是。
 
Replikant_mih#:

那么，在添加了ML之后，你就不想再进一步优化什么了。过度拟合的风从那一边吹来）。尽管如果速度还可以，你至少可以肯定地尝试一下。总的来说，是的，因为不是最好的集成速度，我很少注意交易者附加的ML，如果这样的集成和在测试器的条件原生它是可能的测试和正常的速度，它肯定打开额外的可能性的视野。


而一般来说，更好的速度（与我的解决方案相比，我认为正常的速度差异将是）总是好的--无论是在有大量机器人的时候，还是在时间框架较小，速度更关键的时候。

例如，机器人根据模式信号进行交易，打开和关闭交易。有时它们可能太长，这可能导致潜在的大损失。你可以根据自己的喜好来优化保护性止损。还有其他各种细微差别，以提高交易业绩。
 
mytarmailS#:
不，不是隐含。
由于我们喜欢谈论非稳态性（或缺乏周期性），寻找一组参数或通过优化面选择一个模型会有短期效果，就像其他东西一样。它是有意义的，但它没有那么大的意义，但它是存在的。
 
Maxim Dmitrievsky#:
既然我们喜欢谈论非平稳性（或缺乏周期性），那么通过优化面寻找一组参数或选择一个模型就会产生短期效应，就像其他事物一样。它是有意义的，但它没有那么大的意义，但它就在那里。

是的!一个 "正确的 "最大值会产生短期效应，AMO会在一段时间内发挥作用，但 "任何 "发现的全球最大值不会立即发挥作用。

在 简历 上开了一个问题

 
啊哈哈，马克西姆卡从我这里听到了关于优化的聪明想法，并迅速设立了一个顾问，甚至还做了一个视频）））。
 
mytarmailS#:
啊哈，Maximka从我这里听到了一些关于优化的聪明想法，并迅速建立了一个EA，甚至还做了一个视频）））。
该项目已经运行了大约一年。关于其他没有在任何地方讨论过的原则。我想写文章，但我还没有准备好，因为这一切很快就进入了市场，几乎没有变化。当然，你可以把自己局限在理论上，但我不喜欢理论。
 
Maxim Dmitrievsky#:
这个项目可能已经有一年了。关于其他没有在任何地方讨论过的原则。不要自以为是😄我想写文章，但我还没有准备好，因为这一切很快就会进入市场，几乎没有任何变化。你当然可以把自己局限在理论上，但我不喜欢理论。

你昨天的优化视频可能也有一年了 ))))

 
mytarmailS#:

你昨天的优化视频肯定也有一年了 ))))

这不是我的错，你最近才发现它。例如，阅读我以前的文章。只有懒惰的人不会优化站点。那么在一般情况下，没有欲望来对抗偏执狂
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