交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 311

新评论
 
Mihail Marchukajtes:
我再次告诉那些想了解和正在努力了解的人，那些在这个领域的人，如果你有话要说，那就说点聪明的，或者至少在话题!!!!。

那么MO是什么呢？)我当时不好意思问。
 
安德烈。

机器 学习

现在我明白了为什么你不能掌握Gerchik在说什么了。水壶没有烧开:)。

现在观看和复习他的课程还为时过早，先从精彩的书《股市圣杯或交易员皮诺曹历险记》开始，这对你的水平来说是一个很好的起点。




所有，黑名单中的Padawans，已经被spammed :)
 
安德烈。
你至少应该仔细阅读这本书，然后给自己抹黑，把黑名单填满。我不知道该如何处理它。

你至少应该先做几笔盈利的交易，然后再给出建议......或者从出租车司机开始，一路从无名小卒到伟大的大师......因为那个士兵很坏
 
安德烈。


PS：你知道穆汉奇科夫在哪里工作吗？

在Arsager？ 我不知道有人在哪里工作 :D 你在smradlab或其他地方闲逛吗......那么我就明白这种世界观是怎么来的。
 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

什么是MO？)我当时不好意思问。

机器学习是一种类似...
 
常客们中有很多人沉默不语。啊，我明白了.....随着我文章的发布，有很多东西需要测试和尝试。这就是为什么没有人说话吗？
 

过去几个月的一些有趣的发现--


1）分类或回归？
看来毕竟是退步了。在这里的代码例子中，我经常把下一个条形的增量作为模型训练的目标，并把它四舍五入到-1和1（即条形颜色，或价格上升/下降），这样就可以使用分类了。最近，我在比较不同模型的训练和预测结果，包括使用和不使用四舍五入的目标（分类）和回归；不知为何，我用回归得到了更好的结果。但回归模型评估的标准手段如R^2并不适合我，我在交易时建立了一个估计模型的平衡图，并计算出恢复系数。



2）使用新数据对模型进行估计。
我在某种程度上已经习惯了来自市场的专家顾问，当优化它们时，有可能获得几乎理想的手段增长线，并在新数据上获得类似的美丽线条。但这是一个理想的情况。在现实中，如果模型不够好，它有时会在交易中失败，而优化不能解决这个问题，模型只是不了解一些市场规律。

下面是一个弱小但有趣的策略的例子。在这个例子中，它在新数据上失败了，但随后突然开始恢复，但这不是最有趣的事情。更有趣的是，如果我们将EA的优化窗口前移到最后，我们看到即使是长时间的优化，模型也无法在最后一块交易中获得利润。市场上发生了一些有悖于这一策略的事情，而优化无法解决。

这使我们得出一个有趣的结论--在新的数据中，我们不应该从模型中期待资金向上的理想增长，但新数据上的平衡图形式与这个数据上的新优化图相吻合，这将意味着模型抓住了市场的一些正确规律性，但它太简单，不能说明一切。不好的模式和策略不会有这样的匹配。

下面是这个例子，优化和前沿测试 -


而现在，优化窗口已经被移到了右边的末端，图表上的日期是一样的，但由于交易的差异，水平刻度有点抖动 -


两张图表的右侧非常相似，尽管在第一种情况下是模型的新数据，而在第二种情况下，mt5优化器花了大约一天时间试图在这个领域实现更好的交易。

 
Mihail Marchukajtes:
普通人中存在着一种沉默。啊，我明白了....随着我文章的发布，有很多东西需要检查和尝试。这就是为什么大家都不说话的原因吗？
你一定有自大狂）。你的文章确实有一些有趣的信息，但没有必要怀疑）。也不要停止）。
 
Dr.Trader:

过去几个月的一些有趣的发现--


1）分类或回归？
看来毕竟是退步了。在这里的代码例子中，我经常把下一个柱状体的增量作为模型训练的目标，并把它四舍五入到-1和1（即柱状体颜色，或价格上涨/下降），这样我就可以使用分类。最近，我在比较不同模型的训练和预测结果，包括使用和不使用四舍五入的目标（分类）和回归；不知为何，我用回归得到了更好的结果。但回归模型评估的标准手段如R^2并不适合我，我在交易时建立了一个估计模型的平衡图，并计算出恢复系数。



2）使用新数据对模型进行估计。
我在某种程度上已经习惯了来自市场的专家顾问，当优化它们时，有可能获得几乎理想的手段增长线，并在新数据上获得类似的美丽线条。但这是一个理想的情况。如果模型在真实情况下不够好，它有时会导致交易中的损失，而优化不会解决这个问题，因为模型根本不了解一些市场规则。

下面是一个弱小但有趣的策略的例子。在这个例子中，它在新数据上失败了，但随后突然开始恢复，但这不是最有趣的事情。如果我们把EA的优化窗口往前移到最后，那就更有意思了，因为即使延长了优化时间，模型也无法在最后那块交易中获得利润。市场上发生了一些有悖于这一策略的事情，而优化无法解决。

这使我们得出一个有趣的结论--在新的数据中，我们不应该从模型中期待资金向上的理想增长，但新数据上的平衡图形式与这个数据上的新优化图相吻合，这将意味着模型抓住了市场的一些正确规律性，但它太简单，不能说明一切。坏的模式和战略不会有这样的匹配。

下面是这个例子，优化和前沿测试 -


而现在，优化窗口已经被移到了右边的末端，图表上的日期是一样的，但由于交易的差异，水平刻度有点抖动 -


两张图表的右侧非常相似，尽管在第一种情况下是模型的新数据，而在第二种情况下，mt5优化器花了大约一天时间试图在这个领域获得更好的交易。


正如我之前所说，一切都取决于输入数据。如果输入数据是输出的原因，那么网络在优化和样本外的性能将是差不多的。如果输入不是，那么结果就会有很大不同。我在这里也对我的模型做了一些处理，结果有了很大的改进，时间会证明.......。我希望Wazard继续关注我的信号????
 
Mihail Marchukajtes:

那是正确的!!!!他是一个主要针对初学者的良好培训师。他有知识，但他的民粹主义是在刻板印象。交易，女孩，昂贵的汽车。你想和我一样吗？等等。在我们的案例中，交易员是一个穿着裤子、脸没洗的人，在显示器前。他脑子里有很多公式。交易是一个地狱般的工作。你 知道，我所有的朋友和亲戚都有这样的印象：我只是坐在电脑前，什么都不做。但仔细想来。我通常在早上8点起床，查看卷宗，开始制作模型，直到晚上12点左右，这还是在我没有被挂掉一天的情况下 :-(。我建立一个模型，把它放在....我坐在那里，整天监视着它。你花了一整天的时间来监控。如果你想在市场上挣钱，你必须努力工作。我努力工作，然后....你们都已经看到了:-)。但我相信最后一切都会好起来的!!!!

那是肯定的。每天工作12或14个小时。好吧，你还是需要偶尔分散一下注意力。多年来，我的脊柱已经歪了。

我也不相信佩珀。谁唱得好听，谁通常就是骗子。去smardlab吧，那里有很多这样的 "雄心勃勃 "的大师们。

但是，成功仍然是可能的，拉里-威廉姆斯用10K赚了100多万，而且是有官方记录的，在冠军结果和其他人，如埃德-塞科塔。

他们应该拍一部关于Levermore的电影，那会更有趣。

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