交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2637 1...263026312632263326342635263626372638263926402641264226432644...3399 新评论 Aleksey Nikolayev 2022.05.02 08:06 #26361 Aleksey Vyazmikin #:假设我们已经发现了周期性出现的模式，并且一旦出现就伴随着特定的价格运动。有没有人对一种模式的出现频率与随后的事件之间的关系做过研究？我们谈论的是概率集群，如果有这样一个术语的话。假设我们可以预期，如果一个模式长时间没有出现，那么在它出现后会有一个可预测的（伴随的）价格运动，然后会有一个消退，因为这个模式已经被所有人看到，从而消除了市场的低效率。我认为，开发评估这些随时间变化的瞬时状态的指标（从更有可能到同样有可能甚至是负面的预测）可能有助于发现和选择这样的模式，而一个能够说明这一点的模型可能被证明是相当有效的。我正在朝这个方向努力，但我缺乏数学仪器和理论知识。 我只能处理非常简单的模式，比如顶点突破后的运动。在这个意义上，必须有足够的频率来作为概率的一个良好估计。 根据我的观察，当模式标记完全正规化时，市场的低效率（在与SB不同的意义上）变得没有什么意义。从传统意义上讲，在传播范围内。人们自然希望使模式设计更加复杂，但这通常会导致样本量减少和结果不稳定。 Aleksey Nikolayev 2022.05.02 08:16 #26362 Maxim Dmitrievsky #: 想想看，功能就像增量，但信息量更大。例如，找到整个历史的平均价格，然后从中扣除其余部分。你需要最大的变化，但它必须在一个已知的新数据的范围内。 这让我想起了价差交易理论。从关于这个问题的大量臆造的文章来看，那里有一些相当复杂的数学知识。 Maxim Dmitrievsky#: 分数微分法是这样的（同时保持静止性的最大传播），但我想要新的东西。 也许有些 "斜率线 "从时间中扣除价格、分贝、f-从时间中扣除，任何种类的浊度，只要观察到静止性和最大散射条件。 但是，当历史上只有静止性时，它将是类似于Z-score的东西？当然，试图达到静止状态在原则上是无法避免的--没有静止状态，你就无法做什么交易。 Maxim Dmitrievsky 2022.05.02 10:33 #26363 Aleksey Nikolayev #:这让我想起了价差交易理论。从关于这个问题的大量臆造的文章来看，那里有一些相当复杂的数学知识。但是，当历史上只有静止性时，它将是类似Z-score的东西，不是吗？当然，试图实现静止性在原则上是不可能的--没有静止性你就无法真正进行交易。 这样的事情发生了，我们应该尝试稳定一段时间--因此，我们应该在月度图表上采取整个历史，并使用它来防止最新的数据在这种转变期间出现极端情况--否则MI将停止充分工作类似于长期趋势线的东西，变化缓慢，但这又更接近于增量。也许还有其他意想不到的解决方案 :)它有可能与GDP等宏观基本面挂钩，但我不希望 Aleksey Vyazmikin 2022.05.02 13:54 #26364 Aleksey Nikolayev #:你只能用非常简单的模式来工作，比如说在顶部被打破后的运动。在这个意义上，必须有足够的频率来作为概率的一个良好估计。 多少个才够？假设我有5%到15%的样本在选择简单的 "模式"，而用于训练的样本，比方说15000个例子，这是不是太少了？ Aleksey Nikolayev#: 我的观察是，当模式标记完全正规化时，市场的低效率（在与SB的差异意义上）变得没有什么意义。从传统意义上讲，在传播范围内。人们自然希望使模式的设计更加复杂，但这通常会导致样本量的减少和结果的不稳定。 问题是如何将这些观察结果更好地正规化，以便快速得到结果，并抛弃/分类有无规律的模式。 Aleksey Nikolayev 2022.05.02 17:33 #26365 Aleksey Vyazmikin #:多少才算够？假设我在样本中选择了5%到15%的简单 "模式"，而训练的样本，比方说15000个例子，这是不是太少了？ 最好是以图案的碎片来计算。同样的模式突破（对工作有意义）每年可能不会超过几百次。我会把它称为一个限制性的数字。如果你试图把它们做成更复杂的模式--例如，一对节点突破，同时满足一些条件，那么可能是每年几 十个。而这还不够。 Aleksey Nikolayev 2022.05.02 18:29 #26366 Aleksey Vyazmikin #:问题是如何将这些观察结果更好地正规化，以快速获得结果，并将有模式和无模式的模式弃置/分类。 类似于在一个给定类型的模式的所有可能的结构上进行循环？做过一次类似的事情，同样的顶点分解。原则上说，有可能想到一些东西，但搜索将是（在一般情况下）不是迭代的，而是递归的。同样，由于复杂性和稀有性，大部分的模式将毫无意义。手动收集一个有意义的模式列表，并在常规循环中绕过它，选择最佳模式，这可能更容易。 Valeriy Yastremskiy 2022.05.03 17:28 #26367 没有生命或FA约束力的复杂系统的TA只能在稳定的条件下工作。 Valeriy Yastremskiy 2022.05.03 17:29 #26368 mytarmailS #: 为什么？ 几乎没有有意义的真实数据。 Zy。用随机环境生成的数据给人的印象是延长了数据。这是个错误。有多少数据就有多少。211条是指211条，没有更多。 Alexander Ivanov 2022.05.03 17:41 #26369 你好! 真相就在眼前...(Fox Mulder "The X-Files") 你显然已经接近目标了。 你需要更加努力。 bikoza 2022.05.03 18:12 #26370 我更喜欢在模拟账户 上学习 - 这个选项在我看来更可靠。我就是这样学会与AMarkets的经纪人合作的。 1...263026312632263326342635263626372638263926402641264226432644...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
假设我们已经发现了周期性出现的模式，并且一旦出现就伴随着特定的价格运动。
有没有人对一种模式的出现频率与随后的事件之间的关系做过研究？
我们谈论的是概率集群，如果有这样一个术语的话。
假设我们可以预期，如果一个模式长时间没有出现，那么在它出现后会有一个可预测的（伴随的）价格运动，然后会有一个消退，因为这个模式已经被所有人看到，从而消除了市场的低效率。
我认为，开发评估这些随时间变化的瞬时状态的指标（从更有可能到同样有可能甚至是负面的预测）可能有助于发现和选择这样的模式，而一个能够说明这一点的模型可能被证明是相当有效的。
我正在朝这个方向努力，但我缺乏数学仪器和理论知识。
我只能处理非常简单的模式，比如顶点突破后的运动。在这个意义上，必须有足够的频率来作为概率的一个良好估计。
根据我的观察，当模式标记完全正规化时，市场的低效率（在与SB不同的意义上）变得没有什么意义。从传统意义上讲，在传播范围内。人们自然希望使模式设计更加复杂，但这通常会导致样本量减少和结果不稳定。
想想看，功能就像增量，但信息量更大。例如，找到整个历史的平均价格，然后从中扣除其余部分。你需要最大的变化，但它必须在一个已知的新数据的范围内。
这让我想起了价差交易理论。从关于这个问题的大量臆造的文章来看，那里有一些相当复杂的数学知识。
但是，当历史上只有静止性时，它将是类似于Z-score的东西？当然，试图达到静止状态在原则上是无法避免的--没有静止状态，你就无法做什么交易。
这让我想起了价差交易理论。从关于这个问题的大量臆造的文章来看，那里有一些相当复杂的数学知识。
但是，当历史上只有静止性时，它将是类似Z-score的东西，不是吗？当然，试图实现静止性在原则上是不可能的--没有静止性你就无法真正进行交易。
你只能用非常简单的模式来工作，比如说在顶部被打破后的运动。在这个意义上，必须有足够的频率来作为概率的一个良好估计。
多少个才够？假设我有5%到15%的样本在选择简单的 "模式"，而用于训练的样本，比方说15000个例子，这是不是太少了？
我的观察是，当模式标记完全正规化时，市场的低效率（在与SB的差异意义上）变得没有什么意义。从传统意义上讲，在传播范围内。人们自然希望使模式的设计更加复杂，但这通常会导致样本量的减少和结果的不稳定。
问题是如何将这些观察结果更好地正规化，以便快速得到结果，并抛弃/分类有无规律的模式。
多少才算够？假设我在样本中选择了5%到15%的简单 "模式"，而训练的样本，比方说15000个例子，这是不是太少了？
最好是以图案的碎片来计算。同样的模式突破（对工作有意义）每年可能不会超过几百次。我会把它称为一个限制性的数字。如果你试图把它们做成更复杂的模式--例如，一对节点突破，同时满足一些条件，那么可能是每年几 十个。而这还不够。
问题是如何将这些观察结果更好地正规化，以快速获得结果，并将有模式和无模式的模式弃置/分类。
类似于在一个给定类型的模式的所有可能的结构上进行循环？做过一次类似的事情，同样的顶点分解。原则上说，有可能想到一些东西，但搜索将是（在一般情况下）不是迭代的，而是递归的。同样，由于复杂性和稀有性，大部分的模式将毫无意义。手动收集一个有意义的模式列表，并在常规循环中绕过它，选择最佳模式，这可能更容易。
为什么？
几乎没有有意义的真实数据。
Zy。用随机环境生成的数据给人的印象是延长了数据。这是个错误。有多少数据就有多少。211条是指211条，没有更多。
你好!
真相就在眼前...(Fox Mulder "The X-Files")
你显然已经接近目标了。 你需要更加努力。