交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3069 1...306230633064306530663067306830693070307130723073307430753076...3399 新评论 Maxim Dmitrievsky 2023.05.09 20:21 #30681 Aleksey Vyazmikin #: 马克西姆，你能用你的系统在我的样本上做一个机器人吗？对我来说，这比一个黑盒子更有意思。 你的系统肯定有数以百万计的功能。我的方法是全自动的。你只需告诉我，在你看来哪些特征是好的，是几项特征，还是参数不同的同一项特征，我都可以在上面运行。它会自己选择目标。因为在任何情况下，你的数据集都只会保留标志，其他的都会改变。 Aleksey Vyazmikin 2023.05.09 21:09 #30682 Maxim Dmitrievsky #: 你那里一定有无数个标志。我的方法是全自动设置的。你只需告诉我，在你看来哪些标志是好的，是几块，还是参数不同的同一块，我都可以在上面运行。它会自己选择目标。因为在任何情况下，你的数据集都只会保留标志，其余的他都会改变。 不是一百万，是六千个特征。你平均有多少个？一般来说，CB 可以很容易地移动它们。事实上，目标是可以改变的--随它去吧。我的样本不多，只有 4k 行训练数据和用于验证的测试数据（据我所知，每个模型都有固定数量的树）。 Maxim Dmitrievsky 2023.05.09 21:43 #30683 Aleksey Vyazmikin #:不，不是一百万，是六千个标志。你平均有多少个？一般来说，CB可以很容易地移动它们。事实上，目标是可以改变的--随他们去吧。样本本身并不大--4k 行用于训练 + 测试转储用于验证（据我所知，每个模型都有固定数量的树）。 10-20 个特征就足够了。您可以从中任意选择一个，这样公式就可以简单地加载到一个现成的库中。因此，您无需更改任何内容。读取价格文件后，我会生成必要的特征，而不会读取现成的特征。我也不需要大量的稀疏特征。特征越多，就越难找到稳定的关系。 。 我们应该意识到，这是个很特殊的东西，有它自己的技巧。它不是普通的学习。 把 3k 个模型放在训练中，然后上床睡觉。明天我会边喝咖啡边看最好的模型 😋。 Aleksey Vyazmikin 2023.05.09 22:31 #30684 Maxim Dmitrievsky #: 10-20 个功能就足够了。任选其一，这样公式就可以简单地加载到现成的库中。这样就不会改变任何东西。读取价格文件后，我会生成必要的属性，而不是读取现成的属性。我也不需要大量的稀疏属性。特征越多，就越难找到稳定的关系。 把 3k 个模型放在训练中，上床睡觉。明天我会边喝咖啡边看最好的模型 😋。 从数组中读取并处理计算出的数据不是比写一些公式更容易吗？ 我认为你根本无法修改代码。我不坚持做实验。 Maxim Dmitrievsky 2023.05.10 07:06 #30685 仍在学习 R2: 0.9806482223765112 学习2204 型 3000 Maxim Dmitrievsky 2023.05.10 08:37 #30686 Aleksey Vyazmikin #:从数组中读取并处理计算出的数据不是比编写一些公式更容易吗？我认为完全不修改代码是不可能的。我不坚持做实验。 您需要将公式传输到终端。我会给你一个准备好的机器人。我只需要你提供功能。指标名称，如果你不能把它们放到公式中。 Maxim Dmitrievsky 2023.05.10 09:56 #30687 Женя #:你没有理解我想告诉你的主要内容，试着在 SB（随机漫步）上运行你的 piplan，也许（肯定）你会得到接近的结果，它能告诉你什么呢？8%--误差是荒谬的，在适当准备的筹码和目标上，这原则上是不可能发生的，你是在预测过去与未来的混合，而你的预测实际上是在搜索过去。SR - 夏普比率，以观察次数的根进行归一化，是衡量策略绩效的标准。SR 是阿库拉西的函数，更是预测收益与实际收益的相关性的函数，阿库拉西 60%+ 会带来两位数的 SR，这是平滑的指数（再投资时）权益。 因此，SB 的不同变现可以有趋势、周期和任何你想要的东西。这种比较会产生什么结果？ Aleksey Vyazmikin 2023.05.10 12:42 #30688 Maxim Dmitrievsky #: 公式需要传输到终端。我会给你发一个现成的机器人。您只需要我提供功能。如果你不能在公式中提供指标名称。 您可以单独给我二进制模型。我知道最终会有两个二进制模型。这种方法将允许您使用任何数据。 Maxim Dmitrievsky 2023.05.10 12:49 #30689 Aleksey Vyazmikin #:你能不能把二进制模型分开给我。我想最终会有两个模型吧？这种方法可以让您处理任何数据。 我不会讨价还价。你让我训练--把征兆给我，我来训练和测试。如果结果不错，我就把源代码给你。 如果有正常的迹象，数量也不会很多。我不需要有 6k 个标志的数据集，我没时间做这个。 否则我会做其他事情。 Rashid Umarov 2023.05.10 13:21 #30690 我看到在过去的几页里，大家的情绪有些激动。我请大家就事论事，不要试图打击对手。 我理解每个人都认为自己是对的，但也要尽量尊重他人的意见。 我建议大家不要争论，也不要按套路划分（Python/R）。 反正谁也无法向谁证明什么。 1...306230633064306530663067306830693070307130723073307430753076...3399 新评论 原因: 取消 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
马克西姆，你能用你的系统在我的样本上做一个机器人吗？对我来说，这比一个黑盒子更有意思。
你那里一定有无数个标志。我的方法是全自动设置的。你只需告诉我，在你看来哪些标志是好的，是几块，还是参数不同的同一块，我都可以在上面运行。它会自己选择目标。因为在任何情况下，你的数据集都只会保留标志，其余的他都会改变。
不是一百万，是六千个特征。你平均有多少个？一般来说，CB 可以很容易地移动它们。事实上，目标是可以改变的--随它去吧。我的样本不多，只有 4k 行训练数据和用于验证的测试数据（据我所知，每个模型都有固定数量的树）。
不，不是一百万，是六千个标志。你平均有多少个？一般来说，CB可以很容易地移动它们。事实上，目标是可以改变的--随他们去吧。样本本身并不大--4k 行用于训练 + 测试转储用于验证（据我所知，每个模型都有固定数量的树）。
。
我们应该意识到，这是个很特殊的东西，有它自己的技巧。它不是普通的学习。
10-20 个功能就足够了。任选其一，这样公式就可以简单地加载到现成的库中。这样就不会改变任何东西。读取价格文件后，我会生成必要的属性，而不是读取现成的属性。我也不需要大量的稀疏属性。特征越多，就越难找到稳定的关系。
从数组中读取并处理计算出的数据不是比写一些公式更容易吗？
我认为你根本无法修改代码。我不坚持做实验。
仍在学习
R2: 0.9806482223765112
学习2204 型 3000
从数组中读取并处理计算出的数据不是比编写一些公式更容易吗？
我认为完全不修改代码是不可能的。我不坚持做实验。
你没有理解我想告诉你的主要内容，试着在 SB（随机漫步）上运行你的 piplan，也许（肯定）你会得到接近的结果，它能告诉你什么呢？
8%--误差是荒谬的，在适当准备的筹码和目标上，这原则上是不可能发生的，你是在预测过去与未来的混合，而你的预测实际上是在搜索过去。
SR - 夏普比率，以观察次数的根进行归一化，是衡量策略绩效的标准。SR 是阿库拉西的函数，更是预测收益与实际收益的相关性的函数，阿库拉西 60%+ 会带来两位数的 SR，这是平滑的指数（再投资时）权益。
公式需要传输到终端。我会给你发一个现成的机器人。您只需要我提供功能。如果你不能在公式中提供指标名称。
您可以单独给我二进制模型。我知道最终会有两个二进制模型。这种方法将允许您使用任何数据。
你能不能把二进制模型分开给我。我想最终会有两个模型吧？这种方法可以让您处理任何数据。
我不会讨价还价。你让我训练--把征兆给我，我来训练和测试。如果结果不错，我就把源代码给你。
如果有正常的迹象，数量也不会很多。我不需要有 6k 个标志的数据集，我没时间做这个。
否则我会做其他事情。
我看到在过去的几页里，大家的情绪有些激动。我请大家就事论事，不要试图打击对手。
我理解每个人都认为自己是对的，但也要尽量尊重他人的意见。
我建议大家不要争论，也不要按套路划分（Python/R）。 反正谁也无法向谁证明什么。