交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3109

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Maxim Dmitrievsky #:

是一种长期模式，信号在一个方向上持续很长时间

这表明，在 20 年中，只有 1000 多次交易。短线获利是出路之一，否则交易会很少。

这是我不熟悉的某种战术。

比如买入信号是长期的，但买入头寸本身却经常开仓平仓？
如果是这样，为什么不直接持有买入呢？
 
mytarmailS #:
有些战术我不知道。

比如买入信号是长期的，但买入头寸却经常打开和关闭？
如果是这样，为什么不直接持有买入

这样做的好处是：交易次数少，无趣，而且平仓信号可能不如提前平仓或重新开仓几次有效。

如果随着股本的增加而增加手数，利润会增长得更快。

这是喜好问题，模式是一样的。

 
Maxim Dmitrievsky #:

交易次数少，无趣，平仓信号可能不如提前平仓或重开几次交易有效

如果随着股本的增加而增加手数，利润增长会更快

这是喜好问题，模式是一样的。

是否可以有多种长期模式，或者它们之间是否会高度相关？
 
mytarmailS #:
是否会有许多长期模式，或者这些模式之间是否高度相关？

如果使用相同的符号，它们是相似的，但变体中仍有一些差异。

很多模式事后很难控制。
 
Maxim Dmitrievsky #:

如果使用的是相同的功能，那么它们是相似的，但在变体中仍有一些差异。

很多模型事后很难控制。
我的意思是，这种策略的风险无法控制，至少波动性很大。
同时运行几个不相关的策略是有意义的，这样可以稳定缩水/风险。
 
mytarmailS #:
我的观点是，这种策略的风险是不可控的，至少是极不稳定的。
同时运行几个不相关的策略是合理的，这样可以稳定缩水/风险

我采用历史允许的最大损失序列。如果在真实交易中达到了这一水平，那么就将其丢弃或重新训练。

如果对每个模型都规定这样的条件，它就会自动停止，这是有可能的。这样就不必自己控制了。

但它们必须根据批量和性能进行重新权衡。新的技巧将在不受控制的情况下开始。
 
最重要的是，TC 能赚到 100%......哪怕是一点点，哪怕是一点点，但是 100%......
然后你就可以做任何你想做的事，任何种类的糖果。
 
Maxim Dmitrievsky #:

我在 5 月 15 日测试了我在这里抛出的机器人，一个月过去了。不同的 sl 和 tp 会产生不同的结果，但平均而言都在增长。


好吧，它在这一时期是有效的，但几年前的测试结果并不是很好。

 
Maxim Dmitrievsky #:

我采取历史上允许的最大亏损系列。如果在实际交易中达到了这一水平，那么就会被扔进垃圾桶或重新培训。

如果为每个模型规定自动停止的条件，这是可能的。这样您就不必自己控制了。

但它们必须根据交易量和表现重新权衡。新的花样将在不受控制的情况下开始。

不知怎的，我在考虑行的特性。

 
mytarmailS #:
止损 5 点，止损 50 点？

从绿色三角形来看，止损点不够多。

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