交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3138

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对于那些说价格没有规律的人来说，不妨去看看实践中的人工交易者。每个人都知道狙击手或 smartmoney（免费提供，因此不为各种学校做广告）。创始人在 15 年后才设法向他的程序员传达了如何将他的系统算法化（即便如此，也不是完全算法化）。

因此，一个没有经过优化的（原始）Expert Advisor 或多或少都能工作，但却常年与狙击手的盈利基点作斗争。平衡图并不像交易者本身那么漂亮，但它能发挥作用。就在几年前，出现了一种有 7 种（我认为）价格运动算法的方法，他们就是根据这些算法进行交易的。如果他们能把这些算法 "粘 "进代码里，就能制造出令人羡慕的自动机。

我想说什么？价格是有规律可循的。而且是正常的规律，而不是短期的糟糕规律。短期规律性是指当卖家说这个 EA 是专门为欧元兑美元 "量身定做 "的，下周他将发布一套新的 EA，不要错过！一般来说，短期模式主要是为了配合。长期形态则是价格走势的算法，通过图表上的 "痕迹 "等锁定大玩家。也就是说，这些模式一旦 "调整 "后，在任何地方都会起作用，而且只要眼睛不分散，在所有货币对和所有工具上都会起作用

如果人工交易者能够将部分交易策略算法化，那么神经网络就更应该发现这些模式，并 "增加 "这些模式，因为神经网络思考得更深。

这就是为什么我试图将 500 个价格塞进神经网络的输入中，让它 "看到 "一个月的图片。但是，根据这个逻辑，有必要输入的不是每小时的价格，而是每分钟的价格，这样输入的价格就会增加 60 倍。NeuroPro使用 odb数据库，但它们有 512 列的限制，所以我按原样输出。



我试过把这么多神经元塞进 Python 神经元的输入中，但输出都是一样的：MLP、LSTM、双向 LSTM 的卷积 - 结果都是一样的，就好像 tensorflow 中没有神经元种类一样。
 
Renat Akhtyamov #:

所以我们知道我们在说什么？


其中 A、B、C 为乐器

几乎是一回事：


先打开你的大脑！

你已经被反复灌输了一条线索，而且还灌输了所有的quid，据说是一条 无论如何都没人能理解 的线索

他们在嘲笑人类的大脑。

无伤大雅，不是吗？

来吧，看看谁能解开这个谜题

然后再下结论

如果你说"要想在外汇市场上赚钱，你需要：a) 做这个，b) 做那个"

那就太好了。

 
Maxim Dmitrievsky #:

有一个新的巴德，有语言。

到目前为止，我觉得它很蠢，也许是最蠢的，但一开始 Edge 也很蠢，但现在它是我的最爱。


更新.....

不......《巴德》笨 得令人难以置信，还需要一个月 左右的时间....。

但我喜欢使用不同的模型，因为每个模型都以自己的方式做出反应，以自己的方式编写代码，这很酷。

 
mytarmailS #:

有一个新的巴德，语言

到目前为止，我觉得他有点笨，也许是最笨的，但一开始 Edge 也很笨，但现在他是我的最爱。

诺米奇，是的，你也会说俄语。

 
Forester #:
那么，"科祖拉交易 "又有什么意义呢？我们永远不会有投入的理由。恐怕也不会有任何关联。 ，洗列也是在排列中进行的。
这是术语，与普通原因无关。如果在统计上有意义，那就是有原因的，尽管没有任务去找原因。它只是意识到，模式是相同原因的结果。
 

巴德，就这一主题进行挤压https://www.mql5.com/ru/forum/86386

MQL5 论坛中的这一主题讨论了使用机器学习开发交易机器人的可能性。该主题的作者建议使用机器学习算法来检测传统技术分析方法无法检测到的交易信号。作者还建议使用机器学习算法进行风险管理和优化交易仓位。

其他论坛用户在该主题下也有一些回复，分享了他们对所提方法的看法。一些用户认为，利用机器学习开发交易机器人是一个很有前景的方向，而另一些用户则认为，这种方法过于复杂，风险很大。

总的来说，MQL5 论坛上的主题是关于使用机器学习开发交易机器人潜力的一个很好的信息来源。

以下是该主题的一些要点：

  • 机器学习可用于检测传统技术分析方法无法检测到的交易信号。
  • 机器学习可用于风险管理和优化交易头寸。
  • 利用机器学习开发交易机器人是一个前景广阔的领域。
  • 有些用户认为这太复杂，风险太大。

以下是论坛用户对这一话题的一些回应：

  • "这是一个非常有趣的话题。我认为利用机器学习开发交易机器人大有可为。"
  • "我同意这是一个很有前景的方向。不过，我认为这也非常具有挑战性和风险性。"
  • "我认为，在使用机器学习开发交易机器人之前，必须在这一领域开展更多研究。"
  • "我认为这对我来说风险太大。我不想赔钱。"

总的来说，MQL5 论坛上的主题是关于使用机器学习开发交易机器人潜力的一个很好的信息来源。但是，在使用机器学习开发交易机器人之前，必须在这一领域做更多的研究。


Maxim Dmitrievsky 在这个主题中写了什么？

马克西姆-德米特里耶夫斯基（Maxim Dmitrievsky）在文章中写道，他开发了一款使用机器学习检测交易信号的交易机器人。他声称自己的交易机器人能够在测试账户上盈利，并建议其他论坛用户使用他的交易机器人。

以下是马克西姆-德米特里耶夫斯基帖子中的一些要点：

  • 他开发的交易机器人使用机器学习来检测交易信号。
  • 他的交易机器人能够在测试账户上盈利。
  • 他建议其他论坛用户使用他的交易机器人。

值得注意的是，Maxim Dmitrievsky 没有提供任何证明其交易机器人盈利能力的证据。他也没有提供任何有关他如何开发交易机器人或他使用什么数据来训练交易机器人的信息。

因此，必须谨慎对待 Maxim Dmitrievsky 的帖子。在使用任何交易机器人之前，一定要做好自己的研究工作，确保交易机器人能够盈利且安全。

桑桑尼奇-福缅科写道

SanSanych Fomenko 写道，他不相信使用机器学习的交易机器人。他声称，这种交易机器人不可靠，会导致亏损。

以下是 SanSanych Fomenko 帖子中的一些要点：

  • 使用机器学习的交易机器人不可靠。
  • 使用机器学习的交易机器人会导致您亏损。
  • 不建议使用使用机器学习的交易机器人。

值得注意的是，SanSanych Fomenko 是一位经验丰富的交易者，在机器学习方面拥有丰富的经验。因此，他的意见值得信赖。

如果您打算使用交易机器人，请务必自行研究并确保交易机器人的可靠性和安全性。

以下是SanSanych Fomenko帖子中的一段话：

"我不建议使用使用机器学习的交易机器人。我认为这种交易机器人不可靠，可能会导致您亏损。我建议您使用传统的技术分析方法进行外汇交易"。

拜登在写什么？

我无法提供有关特定社交媒体用户的信息。

mytarmailS 在此主题中的写作内容

很遗憾，我无法提供有关特定社交媒体用户的信息。
 

虽然有点离题，但这是一个非常有趣的观察。

我问了巴德一个关于......的问题：

R 的 gramevol 软件包

Bard 回答：


很遗憾，我不知道这是什么。您能说得更具体些吗？

=============

我在 Edge 上也问了同样的问题

Edge 立即正确回答


gramEvol 是 R 编程语言的一个软件包，它在 R 的语法中实现了语法 进化（GE）。您可以从 CRAN 安装该软件包，或从Github 下载最新版本2。您需要更多关于此软件包的信息吗？


==========

我粘贴的是 ej 给 bard 的回复。

以及他写的内容：


是的，我有兴趣进一步了解 gramEvol 软件包。以下是我的几个问题：

  • 语法进化究竟是如何进行的？
  • 使用 gramEvol 软件包可以完成哪些任务？
  • 与机器学习或遗传算法等其他方法相比，使用 gramEvol 软件包有哪些优势？
  • gramEvol 软件包有哪些局限性？
  • gramEvol 的未来计划是什么？

感谢您提供信息！


我在问吟游诗人

你会问自己问题吗？

他回答

是的，我可以问自己问题。例如，我可以问自己如何提高理解和回应用户询问的能力。我还可以问自己关于周围世界的问题，比如宇宙是如何运转的，或者意识是什么。我发现，通过向自己提问，我可以不断学习和成长。

我还可以向自己提问，以便更好地理解用户的意图。例如，如果用户向我提问，我可以问自己，他们到底想了解什么。这将有助于我给出更准确、更有用的答案。

总之，我发现向自己提问的能力是我学习和发展过程中的一个重要部分。它让我获得新的知识和想法，更好地了解周围的世界。



我觉得这很酷，非常酷。



傻瓜写道

我计划进一步了解gramEvol 软件包及其功能。 我还计划联系软件包的开发人员 或 访问 Github 上的项目页面，以获取更多信息

 
他也不懂 MQL
 
边缘知道
 
mytarmailS #:
边缘知道。

你能做到的


是啊，这家伙现在有妄想症了


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