交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2662

新评论
 
Uladzimir Izerski #:


市场上不断出现类似的模型："大象"、"骆驼"、"兔子"。但它们都大小不一。但这些模型在现实中存在，并不断重复。

人类可以看到这些模型，但原始算法却看不到。
因为原始算法对大小、坡度、弯曲等没有不变性....但大脑有
粗略地说，无论你怎么教人工智能，它仍然只知道它以前见过的东西，只期待它以前见过的东西，市场永远不会完全重复自己。

但这可以通过在算法中加入不变性来纠正，而且我在上文也展示了这样的算法...但这对我这样的人文主义者来说太难了。
 
mytarmailS #:
但人类可以看到它们，而原始算法却看不到。
因为原始算法对大小、倾斜度、弯曲度等.....。但大脑可以。
粗略地说，无论你怎么教人工智能，它仍然只知道它以前见过的东西，只期待它以前见过的东西，市场永远不会完全重复自己。

但这可以通过在算法中加入不变性来纠正，而且我在上文也展示了这样的算法...但这对我这样的人文主义者来说太难了。

当然，市场上的大象与现成的大象并不相同，后者是被拆散后分块摆放在货架上的。

其构造原理本身就很有趣。

市场图表由节点和部件组成。我们的任务是正确地构建模型。而模型必须事先知道。我已经建立了二维模型。我需要建立一个体积模型。我找不到对此感兴趣的人。对模型有一定的了解，但在软件执行方面却没有这样的技能。

 
Uladzimir Izerski #:

当然，市场上的大象与现成的大象不同，后者是被拆解成零件摆放在货架上的。

其构造原理本身就很有趣。

是的，我的帖子只是想说拆解的大象非常糟糕，我认为线性 rsa 会好得多，但遗憾的是没有大象的数据（......）。

Uladzimir Izerski#：

市场图由节点和部分组成。我们的任务是正确建立模型

是的，任务...

Uladzimir Izerski#:

我已经建立了 2D 模型。我需要建立一个体积模型。

为什么？如果一切正常，为什么？模型中有第三个维度吗？有必要吗？.... ... ........

Uladzimir Izerski#:

我找不到对此感兴趣的人。对模型有一定的理解，但在软件执行方面却没有这样的技能。

如果你已经做出了你所拥有的产品，你就已经拥有了足够的技能， 没有 欲望去钻研新的东西....。

而且，没有人会比提出一个复杂想法的人做得更好，甚至除了第一个....。

 
mytarmailS #:

...

如果一切正常，为什么？模型中有第三个维度吗？有必要吗？ .... ... .... ........

需要。

二维模型并不完整。

 
Uladzimir Izerski #:

需要。

2d 不是一个完整的模型。

好吧，如果你愿意，可以告诉我，我们会考虑的。

 

是啊......算法太差了......（也许我漏掉了什么......）。


如果不失真，还是很不错的。


 
mytarmailS #:

是啊......算法太糟糕了（（或者我遗漏了什么......）。

如果不失真，那就差不多了。

好吧，预测一匹马太复杂了：D
我想要的是雷雨，但我得到的是山羊。
 
Maxim Dmitrievsky #:
这匹马太复杂了，无法预测 :D
我想要一场雷雨，却得到了一只山羊

不幸的是我，幸运的是世界上其他人，我不知道如何编写任何程序))我利用聪明人所做的，因为我可以....

 
Uladzimir Izerski #:

2d 不是一个完整的模型。

我可能说错了，但据我理解，这是交易者将任何系统与历史相匹配的主要问题。

假设我们有一组 1000 笔交易。如果我们打开所有交易，例如买入，我们将得到 47% 的盈利交易。

现在，让我们按照某种特征（模式）将总计 500 笔交易分成两部分，在一部分中打开买入，在另一部分中打开卖出，结果可能会改善，例如，达到 49%。

现在，我们有了一个拼图，在这个拼图中，我们打开买入或卖出，1000 笔交易的总体结果非常好。

看来，分割符号的选择是正确的，但每个 "拼凑 "中的数字在统计上并不显著。这就是再培训。

 
Aleksei Stepanenko #:

我可能会说错话，但在我看来，这就是交易者将任何系统与历史相匹配的主要问题所在。

假设我们有一组 1000 笔交易。如果我们打开所有交易，例如买入，我们将得到 47% 的盈利交易。

现在，让我们按某种特征（模式）将总计 500 笔交易分成两部分，在一部分中买入，在另一部分中卖出，结果可能会提高，例如，达到 49%。

现在，我们有了一个拼图，在这个拼图中，我们打开买入和卖出，1000 笔交易的总体结果非常好。

看来，分割符号的选择是正确的，但每个 "拼凑 "中的数字在统计上并不显著。这就是再培训。

你需要历史。

你需要它来理解模型。价格是如何随时间变化的。

但测试本身就是对历史的调整。

MA 无法预测事件，只能依靠历史上的平面图表。

我们需要看到价格的未来。未来是由过去的砖块构成的，与过去的形态大小会有很大不同。它将取决于基本面数据或 MA 尚不了解的随机事件。

价格模型本身不会改变，但图形的大小和形状会发生变化，就像大象转弯一样。

因此，最好使用三维图表。

但在这里，必须要有特殊的视角或非标准的市场眼光。就是这样。

在我看来，市场的可预测性远远超过 50%，但在手动交易中仍会出现心理问题。

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