交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3197

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Aleksey Vyazmikin #:

据我所知，您的建议实质上是这样的：

  1. 在原始样本上找到量化区段，并在其上为整个样本创建一个量化网格。
  2. 创建与原始样本特征相似的符号 - n 次。
  3. 根据生成符号的数量制作样本。
  4. 使用第 1 点的表格，在 n 个样本上搜索量子片段。
  5. 计算相对于原始样本，在生成的样本中发现了多少量子片段。

也许我可以制作几十个样本，但是：

1.我不知道如何生成与原始样本真正相似的样本 -- 没有工具。

2.如果会有很多 "命中"，如果很少，您打算如何解释量子截止范围的结果？

随机洗码 n 次，查看量子化截点的平均值（这是最好的）。如果平均值都不是最好的，那就没有什么损失了。

 
Maxim Dmitrievsky #:

随机洗符号 n 次，看四句话的平均值（哪一句最好）。

按照我的理解，您需要提取增量（OHLC）并随机洗牌？或者说，将增量分成 100 个窗口，然后混合这些窗口？我听说时间序列只能与窗口混合.....。

我还没有处理过自定义字符--你有这方面的脚本吗？

Maxim Dmitrievsky#:

如果平均值不是最好的，那也没什么损失。

非常啰嗦--我不明白 "平均 "是什么意思，不比什么好？不可能比原始数据更好--这限制了搜索范围，所以如果平均值接近原始数据，那么 "就没有什么损失了"，换句话说，这意味着可以随机选择量子段，也就是说，选择量子段的标准不够好？

 
Aleksey Vyazmikin #:

按照我的理解，我们是否应该获取增量（OHLC）并随机化数值？还是把增量分成 100 个窗口，然后混合窗口？我听说时间序列只能与窗口交错....。

我还没有处理过自定义字符--您有这方面的脚本吗？

非常啰嗦 - 我不明白 "平均 "是什么意思，不比什么好？不可能比原版更好--它限制了搜索范围，所以如果平均值接近原版，那么 "没什么损失"，换句话说，这意味着量子片段可能是随机选择的，也就是说，选择它们的标准不够好？

你不再有原版了。和一个洗牌符号。增量，是的。

在每个这样的符号上，你都要确定最佳四边形 然后查看所有模拟中最佳四边形的平均值

如果我没理解错四格是什么的话。如果是芯片值的范围，那么一切都符合。

我不在终端中做任何事情，我只在终端中编译机器人
 
Maxim Dmitrievsky #:

你不再拥有原版。这是一个洗过的符号。增量，是的。

在每一个这样的符号上，你都要确定最佳二次方，看所有模拟的平均值。

我不在终端中做任何事情，只是将机器人编译到终端中。

这就不清楚了--很明显，其中一个会比其他的好，纯粹是偶然的，会更频繁地出现（即使只有两次）--这有什么意义呢？

为了简化起见，我们可以使用一个量子表。

结果是，我们会发现预测子 1 更经常出现 5 个量子点，预测子 2 更经常出现 3 个量子点，以此类推。

需要注意的是，每个预测因子的分界点是不同的。

那么，如何将所有这些归纳为一个平均值来得出结论呢？

 
Aleksey Vyazmikin #:

这就不清楚了--很明显，其中一个会比其他的好，纯粹是偶然，会更频繁地掉下来（即使只有两次）--这有什么意义呢？

为了简化起见，我们可以用一张量子表来说明。

结果是，我们会发现预测器 1 的量子落空次数多于 5 个量子，预测器 2 多于 3 个，以此类推。

需要注意的是，每个预测因子的分界点是不同的。

那么，您如何将所有这些归纳为一个平均值来得出结论呢？

每个特征都有自己的平均值。有多少这样的分段？应该有更多的模拟倍数。

这都是可以解决的，这是一个技术问题，不是原则问题。

如果图形真的是随机的，那么纯属偶然的 10k 次就会掉出来。如果不是，就会找到包含规律性的部分。

 
Maxim Dmitrievsky #:

每个芯片都有自己的平均值。一共有多少个这样的片段？应该有更多的模拟倍数。

这都是可以解决的，已经是技术问题，不是原则问题。

每个预测因子的分段数都会不同--我会根据原始样本的选择结果进行汇总--事实上，这对随机化并不重要。一般来说，我有 900 个表格，但在这里进行表格核算会显得过多。

 
Aleksey Vyazmikin #:

每个预测因子的分段数将有所不同--我将根据原始样本的选择结果进行汇总--事实上，这对于随机化来说并不重要。一般来说，我有 900 个表格，但在这里进行表格核算是多余的。

我刚刚写了如何用蒙特卡洛估计你的分段。

我不知道其他方法。
 
Maxim Dmitrievsky #:

我刚刚写了如何用蒙特卡洛估算你的分段。

好吧，如果你已经下课了，那就再浪费一次时间，用阿列克谢的风格来回答结果是不够的。

 
Aleksey Vyazmikin #:

好吧，如果你已经下班了，那就再浪费时间，用阿列克谢的风格来回答结果是不够的。

因为如果你不明白自己在做什么，最好就不要做，也不要折磨别人 )

而且那里也没什么可做的，一切都很简单

 
mytarmailS #:

与其他方案相比，该套餐有哪些优势？

我还没有遇到过其他可以打开 R 会话并从 MT5 向其发送请求的方案。

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